物理AI机器人系统提供商Corvus Robotics近日发布了Corvus One冷链版——一款专为在零下20华氏度至常温环境下持续运行而设计的自主库存管理系统。
该系统专为抵御极端低温、气流、霜冻和冷凝水而打造,能够在无需人工干预的情况下,对库存进行高频次、高精度的循环盘点,帮助运营商实时掌握库存动态,同时避免工作人员和设备长期暴露在严苛的冷冻环境中。
Corvus Robotics首席执行官Jackie Wu表示:"让自主飞行系统在冷冻环境中持续运行,是大多数机器人平台从未考虑过的工程挑战。Corvus One冷链版对热管理、传感、飞行稳定性及机载感知系统进行了全面重构,使其在霜冻、眩光、气流和极端温度变化的条件下,依然能够保持自主性和精准度。最终,这套系统得以在历来令自动化望而却步的环境中稳定可靠地运行。"
目前,全美领先的连锁超市Kroger已率先将Corvus One冷链版部署于实际冷冻仓库运营中。该系统持续提供稳定的库存可视化能力,并显著降低了零下环境中对人工循环盘点的依赖。
技术层面,Corvus One冷链版采用工业级条形码扫描仪,支持对焦距和曝光的精确控制,从而在零下环境中保持完整的飞行与扫描性能。系统可自适应各类环境,确保在霜冻或强光干扰下仍能准确读取条形码,同时自动稳定飞行姿态,抵消冷冻鼓风机和门体开合产生的强气流影响,无需对仓库设施进行改造。
Corvus One冷链版的核心优势体现在以下几个方面:
高频库存审计,适应冷冻SKU快速周转需求
冷冻商品保质期短、先进先出要求严格、SKU数量不断扩大,使得冷冻库存管理难度极高。Corvus One能够频繁、全自主地完成循环盘点,确保库存数据持续更新。运营商可精准掌握托盘位置及在库时长,从而减少报损、提升补货准确率、优化空间利用效率。
降低人工暴露风险,提升员工安全保障
冷冻作业因需配备专用防护装备、工作时间受限且轮班频繁,导致劳动力成本偏高。Corvus One冷链版可在零下20华氏度的环境中自主运行,无需工作人员进入冷冻货道进行日常盘点,有效降低安全风险和人工成本。
在零下环境中实现可靠的条形码识别
结冰、冷凝水、眩光以及标签破损,都会严重影响传统扫描系统的识别性能。Corvus One搭载工业级条形码扫描仪,具备自适应对焦和曝光控制能力,结合稳定飞行技术,可从多角度持续读取结霜或低对比度标签,确保在恶劣冷冻环境中的扫描准确性。
值得关注的是,Corvus One冷链版无需Wi-Fi、定位标记、照明改造或特殊条形码即可独立运行。系统可在正常作业班次中自主飞行,自动适应鼓风机和门体开合带来的气流变化,并通过Corvus Robotics机器人即服务(Robots-as-a-Service)模式,借助自动化电池管理和设备健康监测实现持续稳定运行。
Q&A
Q1:Corvus One冷链版无人机能在多低的温度下正常工作?
A:Corvus One冷链版专为极端低温环境设计,可在零下20华氏度(约零下29摄氏度)至常温范围内持续稳定运行。系统对热管理、传感和飞行稳定性进行了全面重构,能够应对霜冻、冷凝水、强气流和剧烈温度变化等挑战,无需对仓库环境进行任何特殊改造。
Q2:Corvus One冷链版如何在霜冻和眩光环境下准确识别条形码?
A:Corvus One冷链版搭载工业级条形码扫描仪,支持自适应对焦和曝光控制,可根据不同环境条件自动调整扫描参数,从多角度读取结霜、低对比度或受损标签。结合系统的飞行稳定技术,即便在冷冻鼓风机持续运转或仓库门频繁开合的情况下,也能保持稳定的扫描精度。
Q3:Corvus One冷链版是否需要对现有仓库进行改造才能使用?
A:不需要。Corvus One冷链版无需Wi-Fi网络、定位标记、照明改造或特殊条形码,即可在现有冷冻仓库环境中直接部署运行。系统可在正常作业班次中自主飞行,并通过自动化电池管理和设备健康监测,在Robots-as-a-Service模式下实现持续稳定的运营。
好文章,需要你的鼓励
Kollmorgen发布NDC布局助手软件工具,专为工厂和仓库中的自动导引车(AGV)及自主移动机器人(AMR)的路线规划与优化而设计。该工具通过分段分析路线,帮助工程师在系统部署前识别瓶颈与低效环节,提供行驶时间、车速及优化潜力等关键数据,并以可视化方式标注问题区域,从而缩短布局设计与验证周期。Kollmorgen表示,该工具未来还将融入AI驱动的优化能力。
这篇由加州大学圣地亚哥分校等六所机构联合发布的综述(arXiv:2605.02913,2026年4月),首次系统梳理了大型语言模型强化学习训练中长期被忽视的轨迹设计问题,提出了GFCR四模块框架(生成、过滤、控制、回放),覆盖数学、代码、多模态和智能代理等多个应用场景,并附有实用的故障诊断手册,为AI训练工程师提供系统性的方法论指导。
现代仓储已从幕后走向前台,配送速度成为品牌竞争核心。面对次日达甚至两小时送达的市场压力,领先履约中心借鉴敏捷开发理念,以周为单位迭代代码、机器人与工作流程。IoT信标、边缘计算与视觉识别模块构建双层架构,实现厘米级货盘追踪与低延迟决策。人机协作模式让员工从重体力劳动转向异常处理与数据分析,拣选准确率突破99%。同时,自动化系统实时采集碳排放数据,在提速的同时实现可量化的减排目标。
中国科学技术大学与FrameX.AI联合提出Stream-R1框架,针对AI视频生成蒸馏训练中"一视同仁"的核心缺陷,引入奖励模型对训练样本进行双重加权:在样本层面根据质量分数筛选可靠的学习信号,在像素与帧层面通过梯度显著性热力图集中优化最需改进的区域,使4步快速学生模型在VBench多项指标上超越慢速多步教师模型,推理速度提升30倍且不增加任何额外计算开销。