VERM“虚拟眼”让仓储机器人更快更准：3D抓取效率翻倍

双12、年末大促、春节备货期一到，仓库里最先“爆掉”的往往不是人手，而是机器人对复杂货物与拥挤货位的感知与抓取效率：同一件商品被多个固定摄像头拍到，画面里既有关键线索，也有大量无关背景；模型训练时间长，线上推理也慢，遇到遮挡更是频繁“看不清、抓不稳”。

我一直觉得，仓储机器人真正的瓶颈不在机械臂力气够不够，而在它“眼睛”是不是聪明。最近被机器人领域关注的研究 VERM（Virtual Eye for Robotic Manipulation）给了一个很实用的思路：与其堆更多相机、更多视角，不如让机器人基于3D点云“想象”出一个任务自适应的虚拟视角，把无关信息过滤掉，把关键几何关系凸显出来。

这篇文章属于「人工智能在机器人产业」系列，我们把 VERM 放进“人工智能在物流与供应链”的真实场景里聊透：它解决了什么痛点、为什么能提速、落地到仓储拣选/补货/码垛要怎么做，以及你在选型与项目推进时该盯哪些指标。

多相机不是越多越好：仓库里真正浪费的是“冗余视觉”

直接答案：固定多相机带来大量重复与无关画面，拖慢训练与推理，还容易在遮挡场景失效。

在仓储与供应链场景，典型工位（料箱拣选、输送线分拣、上架补货、拆零复核）常见配置是 2–6 个相机：正面、顶部、侧面各一个，外加深度相机。看起来保险，但代价也很直接：

• 冗余信息：同一物体在不同视角重复出现，模型需要“学会忽略重复”。
• 无关信息：背景货架、托盘反光、包装图案、人员走动占据大量像素。
• 遮挡仍然存在：货物挤在一起、透明膜反光、箱体边缘遮挡，固定视角很难兼顾。
• 算力成本上升：多路图像输入意味着更高带宽、更大显存、更慢端到端延迟。

仓库现场最常见的“掉效率”情形之一，就是机器人明明有多个摄像头，却仍需要多次试探、重复抓取，最终吞吐跟不上波峰订单。

VERM的核心：用基础模型知识“生成一个最合适的视角”

直接答案：VERM不再被动吃下多相机画面，而是从3D点云出发，生成一个“任务相关、遮挡更少”的虚拟观察视角。

VERM的思路可以理解为：给机器人装上一个“会选角度的眼睛”。它先把多视角信息融合成3D点云，然后利用**基础模型（foundation models）**中已有的视觉与空间知识，去“想象”一个更适合当前任务的视角（virtual task-adaptive view）。

这里的关键点不在于“多了一张图”，而在于：

• 这张图是为任务服务的（比如抓取、插入、旋转、对齐）。
• 这张图在信息密度上更高：突出可抓取边缘、接触面、空隙、深度关系。
• 这张图对遮挡更鲁棒：从点云重建的角度出发，尽量避开被挡住的关键区域。

一句话概括：固定相机给的是“你能看到什么”，VERM更像是“你应该看什么”。

研究结果里给出两个对业务更敏感的数字：在实验中实现了训练速度约1.89倍提升、推理速度约1.54倍提升，同时效果超过此前方法。对仓储项目来说，这意味着更短的导入周期、更低的算力预算、以及更可控的峰值吞吐。

为什么它能提高3D抓取与操作稳定性：深度感知 + 动态粗到细

直接答案：VERM通过“深度感知模块”和“动态粗到细规划”，减少误抓与抖动，让动作规划更稳。

很多仓储机器人项目的真实难点，是“能抓到”不等于“抓得稳、抓得快”。VERM除了虚拟视角，还加入了两块非常贴近工程落地的设计。

深度感知模块：把“几何关系”从噪声里拎出来

仓库环境里，视觉噪声非常顽固：反光包装、透明胶带、黑色塑料袋、二维码贴纸，都可能让2D特征误导策略。深度感知模块的意义在于：

• 强化距离、层叠、接触面等几何线索
• 让模型更关注“能不能插进去、能不能夹住、会不会碰到旁边物体”

对典型任务（从料箱里抓取、从货架格口取出、把货物插入周转箱）来说，深度线索往往比纹理更关键。

动态粗到细：先找到正确区域，再做精细操作

仓储操作很多是“先粗定位，再精对齐”：

1. 先把机械臂移动到货位附近，避开货架梁、隔板与邻近货物
2. 再对目标物做姿态调整、夹爪对齐、接触力控制

动态粗到细的好处是减少策略在全局空间里盲搜，把计算资源集中到最可能成功的动作序列。这对高峰期的吞吐特别重要：你不需要每次都算得“很完美”，但必须稳定、快速、可复现。

放到物流与供应链：VERM能落地在哪些环节？

直接答案：最适合的是“密集、遮挡多、SKU多、对吞吐敏感”的仓内环节，尤其是拣选与补货。

把 VERM 的“虚拟眼”映射到供应链作业，我建议优先看四类场景：

1）料箱拣选（Bin Picking）与拆零

• 痛点：货物堆叠遮挡、目标物朝向随机、同类SKU外观相近
• VERM价值：虚拟视角能更突出可抓取边缘与空隙，减少重复尝试

2）上架补货与货格取放

• 痛点：货格狭窄、边框遮挡、插放需要对齐
• VERM价值：深度感知 + 粗到细更适合“先对准货格、再精插入”的动作链

3）码垛/拆垛的末端精定位

• 痛点：箱体变形、膜包反光、角点不清晰
• VERM价值：在点云层面强调几何结构，减少2D纹理误导

4）退货质检与异常件处理

• 痛点：包装破损、形态不规则、遮挡随机
• VERM价值：任务自适应视角帮助系统快速抓到“可操作”的那一面

更重要的是，它不只是让机器人更聪明，也能影响供应链 KPI：

• **单位工位吞吐（UPH）**更稳定
• 失败抓取率下降带来更少的人机干预
• 训练/调参周期缩短，项目落地更可预测

真实项目怎么评估：别只看准确率，盯住这6个指标

直接答案：评估仓储机器人感知与操作方案，必须把“速度、稳定、成本、可运维”一起算清楚。

如果你正在做仓储机器人选型或POC，我建议把下面指标写进验收表，而不是只看演示视频：

1. 推理延迟（ms）：从相机采集到动作输出的端到端时间，峰值时是否飙升。
2. 训练效率：达到同等成功率所需的训练时长/样本量（VERM报告训练提速约1.89倍是很强的信号）。
3. 任务成功率（按SKU分层）：别用总体平均掩盖“长尾SKU失败”。
4. 遮挡鲁棒性：刻意制造遮挡（堆叠、半遮、贴近边框）测成功率曲线。
5. 失败代价：误抓、碰撞、刮擦、掉落分别统计；供应链现场最怕的是隐性损耗。
6. 可运维性：相机标定频率、光照变化敏感度、货位调整后的重新部署时间。

我更愿意用一句话做判断：能在“旺季夜班+混SKU+遮挡多”的条件下跑稳，才算真的可用。

常见落地疑问：基础模型进仓库，会不会很重、很贵？

直接答案：不一定更重，关键在“把基础模型用在选视角与表征上”，而不是把大模型整套搬到边缘端。

很多团队一听“基础模型”，第一反应是成本与时延。我的经验是：把基础模型的作用限定在“提供先验知识、生成更有效的表征”，再配合轻量化推理，反而可能整体更省。

你可以按两段式架构理解：

• 离线阶段：用更强的模型帮助建立更好的虚拟视角策略、表征与数据效率
• 在线阶段：用更紧凑的模块跑推理，重点保证延迟与稳定性

另外，VERM强调“减少冗余输入”，这与仓储现场的工程现实高度一致：少一些无效画面，往往比堆算力更有效。

你现在就能做的下一步：从一个工位验证“虚拟视角”的价值

直接答案：先用单一高价值工位做POC，把遮挡与混SKU作为硬约束，再决定是否扩到全仓。

如果你的目标是拿到可转化的业务线索（本系列也更关注“可落地”而不是论文炫技），我建议这样推进：

1. 选工位：优先“料箱拣选/拆零”或“狭窄货格取放”，遮挡越多越能体现差异。
2. 定义难例集：挑30–50个最难SKU（反光、软包、透明、相似外观）。
3. 做A/B：固定多相机常规方案 vs 引入虚拟视角的方案，对比UPH与人工介入次数。
4. 设上线门槛：把“失败代价”写清楚，例如碰撞次数、掉落次数必须低于阈值。

如果你在做物流自动化的规划，我更愿意押注这种方向：让机器人先学会“怎么看”，再谈“怎么做”。当感知更聚焦，动作规划就会更快，供应链的节拍才可能真正拉起来。

年末旺季之后，很多仓库会在2026年初集中做产线改造与智能化预算评审。你希望机器人下一次提效来自“多装两台相机”，还是来自“让它少看废信息、看得更关键”？这个选择，往往决定了项目是可复制扩张，还是永远停在样板间。