据 theaiinsider.tech 报道，美国机器人公司 Ambi Robotics 与 Pickle Robot Company 完成系统级集成，首次实现从货车卸货、输送、识别、扫描到 pallet 码垛的全链条自动化作业。
联合系统覆盖 inbound 接收全环节
该集成方案将 Pickle Robot 的 trailer-unloading 机器人与 Ambi Robotics 自主研发的 AmbiStack 码垛系统直接对接。Pickle Robot 的机器人负责从 inbound 货车中自动卸载标准纸箱，卸货后的包裹经由传送带输送到 AmbiStack 工位；AmbiStack 系统随即完成包裹识别、条码扫描及按规则自动堆叠，最终形成标准托盘，交付至下游仓储分拣或上架流程。
两家公司明确表示，该方案专为 inbound 接收这一高人力依赖环节设计——原文数据显示，该环节占仓库人工工时的 35%–40%，且此前长期缺乏端到端自动化解决方案。系统采用模块化架构，可直接接入客户现有 WMS、PLC 及输送线，无需改造厂房结构或更换既有设备。
跨厂商协作验证物理 AI 互操作性
Ambi Robotics 首席执行官 Jim Liefer 指出：“仓库运营商不应在顶尖技术与无缝集成之间做取舍。”他强调，随着物理 AI（Physical AI）加速渗透供应链，“
互操作性将变得越来越重要。我们相信，未来仓库自动化将建立在行业协作基础上——不同厂商的专业化系统协同工作，共同解决复杂的运营难题。
”
Pickle Robot 创始人兼 CEO AJ Meyer 补充称：“客户需要的是能提升真实吞吐量、同时适配现有作业流的自动化。”他介绍，本次合作已通过 3 个北美履约中心的现场验证，单班次平均卸货效率达 1,200 件/小时，较人工班组提升 68%；系统误识率低于 0.12%，堆叠精度误差控制在±2 毫米以内。
产品能力与部署灵活性并重
AmbiStack 系统支持多尺寸、多材质包裹识别，兼容主流快递面单及电商标签格式，可与 Oracle NetSuite、SAP EWM 及 Manhattan SCALE 等主流 WMS 平台直连。据原文报道，其 API 接口已开放给 17 家第三方物流服务商进行系统级调用测试。
Pickle Robot 的卸货机器人采用视觉-力觉融合导航，在无改造条件下适配 92% 的北美标准半挂车车型，可在-20°C 至 40°C 环境连续运行；单台设备日均处理货物体积达 45 立方米，相当于 180 个标准托盘的空间容量。
双方确认，该集成方案已于 2026 年 6 月正式向零售与 3PL 客户开放商用部署，首批签约客户包括一家年营收 $120 亿的美国大型家居零售商及两家区域冷链服务商。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
