隨著物流環(huán)境復(fù)雜性提升，倉庫管理正迎來無人機技術(shù)的全面變革。在此背景下，加拿大Taylor Logistics 公司率先采用視覺 AI 驅(qū)動的倉儲無人機，實現(xiàn)庫存盤點自動化，大幅提高數(shù)據(jù)精度與勞動效率。這一創(chuàng)新舉措不僅滿足了降低成本、提升準(zhǔn)確性的行業(yè)訴求，也真正釋放了員工的價值創(chuàng)造空間。

“倉庫將日益自動化，企業(yè)正尋找創(chuàng)新方式，以降低成本、提升員工準(zhǔn)確性并減輕日常工作強度。無人機正是實現(xiàn)這一目標(biāo)的路徑之一?！?Taylor Logistics 倉儲發(fā)展總監(jiān)AJ Raaker在去年末的 NextGen 供應(yīng)鏈大會上做出這一論斷。無人機搭載視覺 AI 系統(tǒng)，可自動飛行、捕捉貨架圖像，并通過算法分析實現(xiàn)托盤件數(shù)、占用率、庫存匹配等多維數(shù)據(jù)的實時生成。

Taylor Logistics 的實踐數(shù)據(jù)顯示，在約有 20,000 個貨架位的設(shè)施中，無人機盤點減少了約 87% 的人工盤點工作，釋放出寶貴人力用于其他更具價值的工作。無人機每周能夠采集數(shù)十億條數(shù)據(jù)，幫助實時監(jiān)控庫存健康狀況、識別貨損或錯位，為提升客戶可見性、加快 SLA 達標(biāo)與降低勞動力需求提供全面支撐。

無人機系統(tǒng)的部署以 Gather AI 為代表，其方案包括在倉庫貨架處貼上 QR 碼進行空間映射，將無人機與倉庫管理系統(tǒng)（WMS）整合，同時對員工進行操作培訓(xùn)，實現(xiàn)整體系統(tǒng)無 WiFi 和 GPS 依賴，可靈活部署和擴展。這種無人機在運行中便自動盤點并輸出數(shù)據(jù)的方式，徹底顛覆傳統(tǒng)逐 aisle 盤點方法，尤其適合空間結(jié)構(gòu)過高、盤點頻率高、人員資源有限的倉儲場景。

除了 Gather AI，其他企業(yè)也在積極探索類似技術(shù)應(yīng)用。如 Anyline 將其移動數(shù)據(jù)采集技術(shù)集成于 DJI Mini 3 Pro 無人機上，于包裝制造商 Mondi 的大型倉庫中完成全倉無人機自動掃碼盤點實驗，顯著提升盤點安全性與效率，消除傳統(tǒng)叉車 + 人工爬高場景風(fēng)險。借助無人機，倉庫庫存盤點作為白班作業(yè)即可完成，省去夜間加班風(fēng)險，同時速度與精度提升明顯。

整體來看，無人機在倉儲中應(yīng)用展現(xiàn)出以下重大優(yōu)勢：首先，可在高架或復(fù)雜區(qū)域?qū)崿F(xiàn)安全盤點，避免人工高空作業(yè)事故；其次，AI 視像降重人工誤差，庫存準(zhǔn)確性顯著增強；第三，自動化執(zhí)行釋放人力資源，提升整體作業(yè)效率；第四，與 WMS 等系統(tǒng)無縫對接實時更新數(shù)據(jù)，支持更精準(zhǔn)運營決策與訂單履行。

與此同時，無人機部署仍面臨挑戰(zhàn)。例如高架環(huán)境中的飛行路徑規(guī)劃、障礙物檢測與避免、防碰撞技術(shù)、安全監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)與成本回收期等問題。根據(jù)業(yè)界觀察，物流企業(yè)需根據(jù)倉儲規(guī)模、貨物類型、盤點頻次與預(yù)算成本評估無人機部署適配度，當(dāng)前更適用于中大型、自動化程度較高的設(shè)施。

展望未來，隨著視像 AI、SLAM 配位、定位技術(shù)、云端分析與邊緣計算融合，無人機功能將進一步增強。例如可實現(xiàn)實時異常貨位報警、缺貨報警、包裝變形監(jiān)控等高級倉儲情報。無人機或?qū)⒊蔀槿诤蠋齑?、監(jiān)控、安全的實時空中傳感層，成為智慧倉庫的重要基礎(chǔ)組件。

從 Taylor Logistics 率先應(yīng)用可見，以 Gather AI 等客戶實例為驅(qū)動，無人機正向倉儲庫存管理深度滲透。它們帶來的是更精準(zhǔn)、更靈活、更安全的庫存盤點方式，并促進人力轉(zhuǎn)向決策支持等高價值崗位。這一趨勢標(biāo)志著未來“聽見倉庫?看見庫存”的時代已開啟。