在与Robotics Business News的独家对话中，具体人工智能产品和解决方案主管Carlos Sun和Geek+高级产品经理白一新公布了这一愿景RoboShuttle V5 背后的技术是下一代自主拣选解决方案，旨在消除效率低下、解决劳动力短缺问题并实现可扩展的高速履行。该系统由 Geek+ Brain 和先进的多视觉智能提供支持，标志着向完全无人值守、数据驱动的仓库生态系统的重大飞跃。

RoboShuttle V5 被定位为新的行业标准 - 您希望通过此次发布解决哪些关键行业挑战？

首先是手动和半自动化的低效率。低拣选吞吐量和限制生产力的技术瓶颈。其次，有劳动和持续严重性：长期的人员短缺影响了运营的一致性。第三，我们认为自主可扩展性是许多公司面临的一个主要问题。他们通过无人系统扩展履行规模的能力通常仍然有限。最后，部署速度是我们要解决的一个巨大挑战。平衡系统复杂性与快速部署的需求是我们在整个行业中看到的一个痛点，我们的解决方案旨在解决这一问题。

您如何看待完全自主拣选系统在未来几年重塑全球仓库运营和供应链？

完全自主拣选系统将通过大幅提高生产力和速度、减少劳动力依赖以及实现更智能、数据驱动的运营来彻底改变仓库运营和全球供应链。

早期采用者将获得显着的收益其运营中的竞争优势。总体而言，自主拣选有望使供应链更快、更高效

RoboShuttle V5的核心创新是什么，实现真正的端到端无人干预自主拣选？

RoboShuttle V5解决方案的核心突破在于其Geek+大脑驱动的无人拣选站，有效打通了自动化的“最后一公里”。仓储：

• “即插即用”智能：通过海量SKU数据集的深度预训练，无人拣选站具备超凡的普适感知能力。实现到站48小时内部署上线，免去繁琐的参数调优，大幅缩短上市时间。

• 自主进化的拣选能力：车站实现出库作业的全自动化、高精度拣选。最重要的是，它是自适应的：随着客户引入新的 SKUs，Geek+ Brain利用先进的泛化算法进行实时识别。无需二次建模或人工干预，保证生产不间断。

• 从“货到人”到“货到机器人”：通过RoboShuttle V5的高密度存储与无人拣选的精准性相结合，打造全链路闭环解决方案。这不仅将人类劳动力从重复性任务中解放出来，还可以实现24/7“无人值守”作业，构建真正具有弹性的供应链。

您能否详细介绍一下零样本学习和多摄像头视觉系统如何提高不同SKU的准确性和适应性？

通过同时捕获多个角度的视觉数据，多摄像头系统构建高精度3D图像，显着增强空间智能。与人类视觉非常相似，Geek+ 多视觉系统利用被动传感来获取实时物品数据ta 在箱内，在 Geek+ Brain 系统中生成详细的 3D 点云模型。

这提供了以下功能：

• 高级空间理解：该系统超越几何映射，提供强大的空间推理。即使在严重遮挡或混乱堆叠的情况下，它也能准确推断出物体的完整空间姿态。

• 多维语义识别：同时，Geek+ Brain 识别关键语义属性，包括材质、纹理和表面特征。

• 智能策略输出：这些多维数据输入到策略模型中进行实时模拟。它指导机械臂选择最佳的抓取路径和力度，即使在处理大量未知的SKU时，也能确保较高的拣选精度和环境适应性。

• Geek+ Brain体现的智能引擎无需记住特定的产品名称，而是可以实现零样本学习通过训练算法来识别通用的物理属性，从而实现跨不同产品属性的高度概括。

RoboShuttle V5 的效率提升高达 2 倍，准确率高达 99.99%，这对仓库运营商来说实际上意味着什么？

我们实现了更短的订单履行周期并增强了旺季的可扩展性。这有效地使仓库的吞吐量在同一时间范围内翻倍。

我们通过简化订单验证流程、显着降低退货相关费用并提高库存精度来减少“隐性成本”。

该平台的即插即用和模块化架构如何帮助企业更快地部署自动化并更有效地扩展？

该平台采用模块化设计，可在现场进行简单的物理组装，从而无需大量的辅助设备开发。

系统已预集成软件关于。通过利用 Geek+ Brain 在大量现实世界数据集上预先训练的通用模型，该系统本质上是无模型的。无需客户方培训或标签，即可提供即插即用功能和 48 小时快速部署。新的 SKU 不需要额外的培训，大大简化了上线流程。

它还具有灵活的可扩展性。这可以实现无缝扩展而无需停止生产。您可以动态添加工作站或机器人，以在零停机的情况下增加产能。

您优先考虑采用 RoboShuttle V5 的行业或用例，为什么？

RoboShuttle V5 旨在解决“劳动密集型操作”满足“高精度、高效率要求”的复杂物流环境。

它广泛适用于电子商务、零售、服装、3PL、医疗保健和制造。我们目前优先在以下行业和用例中进行部署：

• 药房：鉴于对准确性、可追溯性和严格法规遵从性的极端要求，RS V5 是理想选择。它能够处理盒装、瓶装和小尺寸物品，确保了更高的拣选率。凭借先进的识别和抓取能力，实现超高精度，降低用药错误风险。

• 电子商务和零售：这些行业面临着高SKU周转和不稳定的订单量。 V5 由 Geek+ Brain 的泛化算法提供支持，可实现零样本学习，无需长期建模即可立即识别新项目。其高效拣选功能使工厂能够轻松管理大量 SKU 数量和季节性高峰。

• 3PL（第三方物流）：管理多租户库存需要高度灵活性并摆脱僵化的固定资产。除了拣选能力之外，V5 的解耦架构和模块化设计还允许灵活添加或移除椭圆形机器人和工作站，以适应不断变化的业务需求。

服装和制造：机器人拣选站擅长处理软包装和不规则形状的物品。其24/7无人拣选能力使V5解决方案非常适合服装和一般制造的特定工作流程。

展望未来，Geekplus将如何继续发展其机器人和人工智能能力以支持下一阶段的智能物流？

Geek+仍然致力于通过实体智能的深度进化来定义下一代智能物流。

• 从点到线：闭环继2025年10月发布机械臂拣选站后，我们攻克了出库自动化的“最后一厘米”，实现了从仓储到分拣的全自动化、闭环工作流程。
• 从专业化到通用化：向Gino 1的飞跃2026年2月，我们推出了Gino 1，第一个专为仓库打造的智能机器人。同样在极客+大脑的支持下，Gino 1融合了十年深厚的行业领域知识以及卓越的移动性和操作灵活性，使其能够适应多种场景——从运输、拣选到复杂的多任务协调。
• 未来愿景在极客+大脑的不断演进的驱动下，我们正在从单个设备自动化迈向“全场景无人仓库”生态系统。 Gino 1 和我们的机器人工作站之间的协同作用标志着我们从功能机器人技术向通用嵌入式人工智能的过渡，为未来十年的智能物流赋能。