木牛机器人实现窄板及侧翻板运输车无缝对接装车，技术突破再升级
木牛机器人再创辉煌，实现无缝对接装车新境界
数界探索
木牛予智具身智能行业大动作模型（MN-LAM）融合了多模态和端到端技术，并与工业生产的实际需求相结合，成功实现了无人平衡重叉车在狭窄板材及侧翻运输车上的紧密堆叠。这一突破超越了行业的性能标准，满足了室内外装卸窄板及侧翻运输车的需求。
多模态端到端技术究竟是什么？窄板及侧翻板运输车的紧密堆叠为何如此棘手？为何木牛机器人的多模态端到端技术能够破解这一难题？本文将为您深入解析！
多模态+端到端技术
成为具身智能的大脑
多模态端到端技术是一种复杂的任务处理方式，它能够收集多种模态形式的数据，并通过多种路径组合进行多阶段规划与控制，最终无需人工介入即可找到最佳解决方案并执行任务。简而言之，这是一种将多模态模型与端到端神经网络模型相融合的技术。这种技术的存在类似于当你感到饥饿时，你的大脑会指挥你观察周围环境，寻找食物，并控制你的身体完成进食过程。因此，我们可以将其视为一种具身智能的“机械脑”。
在多模态端到端技术问世之前，传统的机器人大都依赖于视觉、雷达或其他传感器来获取环境信息，然后通过一系列具有固定规则的子模块进行处理，类似于多个独立的工作站，对不同传感器收集的数据进行分析和整合，最终生成相应的动作指令。这种流水线架构的优势在于职责分明，一旦出现问题，可以逐个环节排查解决。然而，其明显的局限性在于智能水平有限，尤其在应对复杂任务时，显得力不从心。
以目前机器人开发中广泛使用的ROS系统为例，它集成了通信机制、工具软件包、机器人高级功能以及机器人生态系统，具备高度的灵活性和可复用性。然而，其缺点在于每个运算节点都是一个独立的进程，这导致系统资源消耗较大且实时性较差，同时该系统仅支持上位机操作，难以处理复杂的任务。
ROS（Robot Operating System）定义的通信机制虽然在灵活性方面表现出色，但在实际应用中也面临着不少挑战。这种机制允许开发者构建复杂的机器人应用程序，但同时也意味着系统的管理和维护变得更加复杂。此外，由于其高度的灵活性，ROS可能会导致系统资源消耗较大，这对一些硬件资源有限的设备来说是一个不容忽视的问题。 从我的角度来看，ROS为机器人技术的发展提供了强大的支持，尤其是在需要高度定制化和灵活性的应用场景中。然而，随着技术的发展和应用场景的多样化，如何平衡灵活性与资源效率成为了一个值得深入探讨的话题。开发者们可能需要探索新的方法来优化ROS系统的性能，比如通过改进软件架构或采用更高效的通信协议，以适应更多样化的硬件环境。这不仅有助于提高ROS系统的实用性，也能进一步推动机器人技术向更广泛的领域扩展。
多模态端到端技术通过整合任务指令、视觉识别、雷达以及各种传感器收集的信息，在输入端汇集了多种模态（如文本、图像、声音、视频）的数据，并在输出端直接生成动作指令。这种技术避免了信息在传统流水线上的传递，从而显著减少了误差和延迟，实现了跨模态的感知、理解和生成。它突破了单一模态数据的局限性，使AI系统能够更全面准确地理解人类信息，特别适用于执行复杂的具身智能任务。
多模态+神经网络模型
当前主流的具身智能解决方案主要涵盖两种类型：一是以特斯拉Optimus机器人和Physical Intelligence等公司采用的端到端神经网络方案，二是以Figure 01、EVE/NEO以及智元机器人的远征A1为代表，通过多模态大模型神经网络进行控制的具身智能解决方案。目前这些机器人主要表现为各类机械臂、灵巧手及人形机器人，除了少数机械臂外，大多数产品仍处于DEMO阶段。它们规划的主要应用场景是汽车生产制造、物流等工厂内的简单重复性生产环节。
行业内机器人常见形态
多模态大模型可以更加全面高效的感知环境信息，生成式端到端大模型直接生成一条执行轨迹，最大的优势是决策效率高，可以通过更全面的信息输入不需要人工参与就能完成的决策执行，为解决现实世界复杂问题奠定基础。但是由于缺少实际应用场景，目前的很多机器人产品存在训练数据不够丰富、训练不到位或模型与实际场景需求不匹配等问题，表现为过度拟合训练数据,导致其在新数据上的性能不佳，出现很多莫名其妙的“幻觉”，这也是我们说的多模态加端到端虽然效果上限很高，但是呈现的机器人表现下限很低。市面上可以用于实际生产生活的智能机器人几乎没有。
上限高 下限低 机器人出现“幻觉”导致任务失败
窄板及侧翻板运输车紧密码放场景
多模态+端到端的典型应用
作为黑灯工厂智慧物流的最后一环，原料入库与成品出库始终是全流程智能化中的“最后100米”难题。需要传统叉车和抱车工人参与作业，其中窄板及侧翻板运输车的装车难度尤为突出。 这一现象揭示了当前智能制造系统在自动化方面的局限性。尽管技术已经取得了长足的进步，但在某些关键环节上仍依赖人工操作，这不仅增加了生产成本，还可能影响整体效率和安全性。如何进一步优化这些环节，减少对人工的依赖，将是未来智能工厂发展中需要重点解决的问题。
窄板及侧翻板的运输车紧密码放装车主要难点体现在：
由于叉车本身体积庞大、自重较高，导致对其进行精准控制的难度非常大。
平衡重叉车车体自重高达十吨，载重五吨以上，运行速度可达4米/秒。毫秒级的计算偏差也会导致较大的误差。采用抱夹式属具时，抱取圆柱体需要先计算纸卷圆心，并精准控制抱夹过圆心抓取，以实现厘米级别的精确放置。这对算法提出了极高的要求。 这类机器人在实际应用中的表现确实令人瞩目，尤其是在高精度操作方面。毫秒级的误差控制展示了其在自动化领域的卓越性能。然而，这也突显了技术上的挑战，特别是在处理复杂任务时对算法准确性的依赖。未来的发展方向可能包括进一步优化算法，提高系统的稳定性和可靠性，从而更好地适应各种工业环境的需求。
窄板车及侧翻板运输车由于其装载面的限制，对装车的精准度要求极高。这种特性使得在实际操作过程中，每一项装载任务都需要非常细致的规划和精确的操作。尤其是在复杂路况或高密度货物的情况下，如何确保每一件货物都能准确无误地装入有限的空间内，成为了运输行业的一大挑战。 这种高精度的要求不仅考验着驾驶员的技术水平，同时也对运输公司的管理提出了更高的要求。为了应对这一挑战，一些先进的技术如智能装载系统和3D扫描设备被引入到运输行业中，这些工具能够帮助提高装车效率和准确性，减少人为错误，从而提升整体运输的安全性和可靠性。 此外，这也促使运输公司更加重视员工培训和技术升级，以确保他们能够熟练掌握这些新技术，并将其应用于实际工作中。总的来说，虽然窄板车和侧翻板运输车在装载上存在一定的局限性，但通过技术创新和管理优化，这些挑战是可以得到有效解决的。
窄板及侧翻板运输车由于车型狭小，通常宽度不超过2.45米；还要留出侧边翻板闭合的空间，实际有效装车面积通常只有2.35米左右；而出厂的纸卷直径通常在1.2米左右，甚至达到1.25米，长度为13.7米的车辆，常规需要装载18~20垛纸卷，两列并排难度极大，需要通过更科学的交错跺型规划和紧密码放来完成。从而确保纸卷不超出板车边缘位置，不影响翻板关闭，同时不会将对侧或旁边纸卷推走。
窄板车及侧翻板车的挡板确实会对装载空间产生一定影响，因此在运输前必须仔细规划如何进行交错码放和紧密贴合，以确保最大化的装载效率。合理的规划不仅能够提高货物装载量，还能有效避免运输过程中因装载不当造成的安全隐患。 这种对装载细节的关注体现了现代物流管理中的精细化趋势。随着物流行业的快速发展，如何高效利用每一寸空间成为企业降低成本、提升竞争力的关键因素之一。通过优化装载方案，不仅能减少运输成本，还能在一定程度上降低碳排放，符合绿色物流的发展方向。
3紧密贴合且不损纸的高成功率作业要求难度极大：
在装车过程中，既要考虑交错码放，又要考虑紧密贴合。要求叉车机器人将码放精度控制在1厘米以内，纸卷要刚好贴合旁边的纸卷，同时确保纸卷之间没有过大的压力，以避免产生货损。然而，目前的纯视觉和激光雷达方案都无法达到这种“刚刚贴上”的微妙手感，这是只有经验丰富的叉车司机才能掌握的技术。 这一技术挑战揭示了自动化与人工操作之间的差距。尽管机器人技术在很多领域取得了显著进展，但在某些需要高度精确度和细微感知的任务中，人类的操作仍然无可替代。这不仅反映了当前技术的局限性，也提示我们在推动自动化的同时，还需考虑如何更好地结合人类的优势与机器的效率，从而实现更优的解决方案。
多模态+端到端智能提升
首发抱夹式无人平衡重叉车
性能突破行业极限
木牛机器人的创新方案通过使用多模态端到端模型成功解决了这一难题。
我们与行业伙伴合作，深入实际工作现场，运用多模态端到端技术，通过全方位的摄像头、雷达和传感器来收集环境信息。这些高质量的真实数据被用于输入端，使机器人的决策方式从简单模仿人类的动作转变为基于环境和任务需求，高效分析所有可能的规划路径，并从中筛选出最优解。这使得机器人能够顺利完成窄板及侧翻板运输车在复杂室外环境中的装车任务，这是单纯依靠视觉或激光雷达方案难以实现的。这一转变不仅提升了机器人作业的流畅性，还确保了任务执行的可靠性，实现了从“照猫画虎”到“逻辑推理”的跨越，从而显著提高了整体作业效率和安全性。 这种从模仿到推理的转变，展示了技术在提升机器人作业性能方面的巨大潜力。它不仅意味着机器人可以更好地适应复杂的现实世界任务，也预示着未来自动化领域的发展方向，即通过更高级别的智能决策能力来提高工作效率和安全性。这一进步对于推动整个行业的智能化进程具有重要意义。
木牛予智行业大动作模型MN-LAM全面引入多模态端到端技术，在此基础上研发的无人平衡重叉车能够实现“高载重、快速度、高精度”三者兼得的挑战，支持载重量高达5吨以上，行驶速度达到4米/秒，码放精度误差控制在1厘米以内。
码放精度再获突破
实现窄板及侧翻板运输车紧贴码放装车
基于领先技术，近期木牛无人平衡重叉车在码放精度上实现了重大技术突破。升级后的新一代无人平衡重叉车在窄板及侧翻板运输车上码放误差不超过1厘米，足以满足造纸行业中成品纸卷装车的需求，成功解决了智慧物流最后“100米装卸车难题”。在行业内率先实现了“无人装车，装完即走”的目标。 这一技术突破不仅展示了中国智能制造的实力，也为物流行业带来了革命性的变化。通过提升码放精度，无人平衡重叉车大大提高了工作效率，减少了人工操作带来的不确定性。这不仅是对传统物流模式的一次挑战，更是对未来智能物流发展的一种积极探索。
无人装车 装完即走
目前，「木牛机器人」已与造纸行业智能制造系统和智能仓储物流系统的领军企业——中轻长泰（市场占有率超过80%）以及国家工业互联网应用创新体验中心（纺织行业）的江苏格罗瑞科技等多家智能制造先锋企业深入合作，共同为各行业提供无人平衡重叉车及更多定制化的机器人智能化解决方案。
基于无人驾驶平衡重载机器人的技术，木牛机器人将持续探索与创新，致力于为客户提供更加智能、安全且高效的机器人产品及智能物流解决方案，助力中国工业企业的高质量发展，注入新的动能。