1. 物流智能化进入深化阶段

近年来，随着制造业智能化转型的持续深化，现代物流作为产业链的重要支撑环节，其数智化升级需求愈发迫切。在《十五五规划建议》中，加快发展新质生产力被确立为推动经济高质量发展的关键任务。规划提出，要深入实施创新驱动发展战略，全面推进产业智能化、绿色化、融合化转型，加快发展现代服务业，推动数字经济与实体经济深度融合。在这一背景下，物流行业作为连接生产与消费、制造与市场的重要枢纽，正迎来由数字化向智能化升级的关键窗口期。人工智能（AI）、机器视觉与3D感知等前沿技术的持续创新，正在助力现代物流和仓储实现从“智能感知”到“精准协同”再到“高效执行”的系统性跃升，而这也与斑马技术近期发布的全新品牌理念“Better Every Day（每天都更好）” 高度契合：通过优化工作流程、强化实时数据的获取与应用，并释放自动化与 AI 的潜能，帮助客户在各个关键环节实现日益精进，在不断迭代中持续提升整体运营表现。

2. 仓储场景的复杂性与现实挑战 

仓储作业通常涉及托盘、箱件与单品等多层级处理。不同品类在尺寸、材质与包装方式上存在明显差异。货物在传送、堆放与分拣过程中，往往呈现非固定姿态。这对传统基于规则的自动化系统提出了更高要求。也正因如此, 机器视觉、3D技术以及工业级扫描技术需要具备应对更大变化范围的能力，并能够处理各种意外场景、复杂多变的物品排列方式。

3. 机器视觉在物流中的应用方向

视觉自动化解决方案通常可归为四大类别。在这些类别中，机器视觉、工业级扫描、AI 和 3D 技术可应用于从入库到出库的各类场景，覆盖多类应用需求。

第一个应用场景是基于视觉引导的机器人可用于抓取和分拣物品。例如，一家工业化烘焙企业能借助机器视觉软件引导机器人作业，以降低错误率并提高商品处理吞吐量。该企业通过这一集成式解决方案，对全系列面包进行检测。

在检测过程中，机器人夹具可实现高效、智能化的自动抓取，每分钟可处理25-30个包装，且不会对面包或包装袋造成损伤。据估算，与传统的相机和照明检测方式相比，该方案可节省约75%的成本，并省去了一线员工执行重复性人工目视检查与拣选操作的需求。

第二个应用场景是检测环节，这一环节主要来确保产品的完整性、识别损坏以及确认订单是否齐全。例如，高光谱成像技术可以用于判断箱体是否发生渗漏，而渗漏可能意味着产品受损。有些渗漏现象虽可通过彩色摄像机识别，但普通灰度相机未必能检测到。

第三类应用场景是测量，尤其针对物品、包裹和托盘进行尺寸测量。通过识别不同形状与尺寸，确保它们能适配各类包装、装载区域及运输车辆。以某连锁杂货零售商为例，其物流团队借助一套全新的智能自动化解决方案，将工作流程时间缩短了多达50%。该方案基于一系列移动数据终端构建。这些终端配备现代化飞行时间传感器与AI算法相结合的包裹测量软件，两者协同工作，可对标准立方体包裹以及形状不规则的非立方体物品进行虚拟重建和测量。

最后一类场景是识别，通过条形码、数据矩阵、颜色、光学字符识别（OCR）、图案和形状等多种方式实现。以某物流公司为例，该企业在某运营站点每周会从一家零售客户处接收多达25车的货物，相关数据会被记录在企业的资源规划（ERP）系统中。每个箱件随后会被分配至最终目的地，而借助固定式工业级扫描器，其入库存储操作的处理时间节省了50%以上。

在该解决方案部署后的前五个月内，物流公司已借助其实现对约70万个包裹的智能化自动扫描与校验。随着每个包裹的处理时间大幅缩短，后续流程也得到进一步自动化优化，如今员工只需在出现异常情况时进行干预。

4. 3D 技术带来的补充价值

相较于二维图像，3D 技术能够提供更丰富的空间信息。通过深度数据，可对物体形态与尺寸进行更直观的表达。在动态环境中，新一代 3D 感知方式逐步展现适应性。这些技术正在被探索用于测量、抓取与路径规划等场景。其应用边界仍在随着技术进步不断拓展。

5. 在持续优化中践行「每天都更好」

从入库识别到托盘拆垛，从尺寸测量到损坏检测，机器视觉与 3D 技术正在渗透物流仓储的更多关键场景，帮助企业以更高的效率、更稳的质量和更清晰的可视化能力重塑运营方式。这些应用只是行业迈向智能化深化阶段的一个截面，也体现了斑马技术以“Better Every Day（每天都更好）”为核心理念所坚持的方向，即通过不断进化的技术能力，支持各类企业在实际业务流程中持续优化、不断提升。