多无人机“任务无关”协调：AI如何改写物流调度与仓储自动化

一年里最容易“爆仓”的时候，往往不是大促当天，而是大促后的48小时：订单洪峰刚过，退换货、补发、跨仓调拨、干线排班一起涌上来。很多企业在这段时间暴露出同一个短板——调度系统缺少“可扩展的协同能力”。当任务类型变多、资源变杂（车、仓、机器人、无人机、临时人力），规则越写越长，最终反而更难控。

我最近看到一篇关于多无人机系统的论文，提出了一个很有启发的框架：TACOS（Task-Agnostic COordinator of a multi-drone System）。它的核心不在“无人机很酷”，而在于一个更通用的思路：用大模型做意图理解与任务编排，用可执行API把计划落到现实世界的多智能体协同。把“飞行编队”换成“仓内机器人+分拣线+月台+车辆”，你会发现它讨论的，其实就是供应链最缺的那块能力。

这篇文章放在「人工智能在机器人产业」系列里，想讲清楚三件事：TACOS的架构到底解决了什么、它为什么对物流与供应链特别重要、以及如果你要在仓储自动化/无人配送上落地类似能力，应该怎么做才不走弯路。

TACOS到底在解决什么：让一个人指挥“一群机器”变得可控

一句话：TACOS让人用自然语言下达高层目标，再由系统自动拆解成可执行任务，并协调多台无人机在真实环境中完成。

论文的出发点很现实：当单个操作者需要管理多架无人机时，自治程度会不断切换——有时需要手动接管单机、有时只要下达“覆盖这个区域”的群体目标、有时希望系统全自动完成更高层任务。问题在于，传统系统往往只能在某一种模式下表现良好：要么是“遥控器式”的低层控制，要么是“预编程式”的固定流程。

TACOS的解决路径是把系统拆成三个关键模块，并用大语言模型（LLM）把它们串起来：

• 一对多自然语言接口：操作者用接近“业务语言”的方式表达目标，而不是写脚本或点复杂面板。
• 智能协调器（Coordinator）：把意图翻译成结构化任务计划（可理解、可审计、可执行）。
• 自主代理（Agent）：调用一组可执行API，与真实世界交互（传感器、定位、避障、编队、任务执行）。

值得反复咀嚼的一点：TACOS强调“任务无关（Task-Agnostic）”。也就是说，它不是为“巡检”或“搜救”单独做一个系统，而是让同一套协调机制适配不同任务。

对物流行业而言，这种“任务无关”正是关键：今天你要做的是入库上架，明天可能是盘点，后天是异常件追踪，节前还得加上临时波次与跨仓调拨。如果每种任务都靠单独的流程引擎和规则库，维护成本会指数级上升。

从无人机到供应链：它对应的是“多智能体物流调度”的核心难题

核心对应关系很直接：多无人机协同 = 多资源协同调度。

在自动化仓库或园区物流里，“智能体”不只是机器人。它可能包括：AMR/AGV、机械臂、分拣线、提升机、月台装卸口、卡车、甚至临时外协运力。它们共同面对的，是典型的多智能体问题：

• 资源共享：同一条通道、同一个充电桩、同一个月台时间窗。
• 冲突与避让：路径冲突、工位拥堵、波次叠加。
• 不确定性：缺货、设备告警、交通延误、天气变化。
• 多目标权衡：时效、成本、能耗、服务等级、风险。

传统WMS/WCS/TMS的调度通常靠规则与启发式算法：能跑，但扩展难。因为业务一变，规则就要重写，甚至会出现“规则互相打架”。

TACOS带来的启示是：把“理解业务意图”和“执行控制”分层，用大模型承接高层规划，用可执行API约束落地边界。这能同时解决两个痛点：

1. 让调度系统更像“对话式中控台”：现场主管不需要懂复杂参数，只要说清楚目标与约束。
2. 让自动化更可治理：计划是结构化的、可回放的，出了问题能追溯是意图解析错、计划生成错，还是执行层异常。

“一对多”接口对仓库运营有多实用？

我更看重它在高峰期的价值：用更少的人，指挥更多的自动化资源。

举个贴近仓内的场景（把无人机换成仓内智能体也成立）：

• 主管说：“把A区积压的异常件优先处理，30分钟内清掉；同时给冷链订单预留两条通道，避免与普货波次冲突。”
• 系统把它拆成：异常件扫描与定位、分配AMR与工位、为冷链订单设定路径优先级与通道占用策略、生成可执行任务队列，并实时监控。

这里的关键不是“会说话”，而是说出来的话能变成受控的执行计划。

“任务无关”的真正价值：把需求预测、路径优化、执行闭环串成一条线

在物流里，AI最怕“断层”：预测是预测，优化是优化，执行是执行，中间靠人抄表和拍脑袋补齐。

TACOS式架构天然适合把三类能力接到一起：

1）需求预测与波次策略：从“预测结果”到“可执行计划”

很多企业已经在做AI需求预测、销量预测、到货预测，但常见问题是：预测只生成报表，落到波次策略还是靠经验。

如果用“协调器+API”的思路，预测输出可以直接成为计划约束：

• 预测某SKU在未来2小时出库占比上升 → 自动提高拣选优先级、提前布货
• 预测退货入库激增 → 动态调整质检工位与上架资源

2）路径优化与拥堵治理：从“最短路”到“动态可行路”

仓内路径优化不是数学题那么干净。真正的难点是实时拥堵、临时封路、设备故障。

TACOS强调“与真实世界交互的自主代理”，对应到仓内就是：

• 传感器/日志检测拥堵与异常
• 计划层调整任务分配与时序
• 执行层重新规划路径与避让

它把“优化”从一次性计算变成持续闭环。

3）最后一公里与跨境场景：从“试点无人机”到“运营级调度”

跨境园区、海关监管仓、港口堆场这类场景，往往有更强的时窗约束与合规要求。无人机/无人车要真正进入运营，需要调度系统能做到：

• 任务可审计：每次行动的指令、计划、执行记录可追溯
• 权限与边界清晰：能规定“哪些任务允许自动执行，哪些必须人工确认”
• 异常可接管：发生GPS漂移、通信抖动时能降级处理

TACOS讨论的“共享自治（shared autonomy）”非常对路：自动化不是全自动才算成功，可控的自动化才是。

落地到物流企业：我建议先把“三层接口”做对

要把类似TACOS的思路用在物流与供应链，先别急着“上大模型指挥一切”，更现实的路线是把接口与边界设计好。

1）先建“可执行API库”，再谈自然语言

大模型再强，也需要一个“能做事的手脚”。物流场景里的API库可以按三类梳理：

• 状态查询：库存、工位负载、设备状态、在途车辆、月台占用
• 计划动作：创建波次、分配任务、调整优先级、锁定通道/工位
• 执行动作：下发到WCS/机器人调度、触发复核、通知司机/承运商

API越清晰，越容易把大模型的输出限制在“安全范围”。

2）把“意图 → 计划”的中间层做成可审计对象

很多人一上来就让模型直接发指令，风险很大。更好的方式是：

• 自然语言输入 → 生成结构化计划（含目标、约束、资源、时窗、回滚策略）
• 人工可选择“确认/修改/拒绝”
• 计划再转换成执行命令

这一步能显著降低“幻觉式调度”带来的运营事故。

3）异常优先：先定义降级策略与接管流程

物流自动化最怕的不是“效率低一点”，而是“异常时乱套”。建议把以下规则写进系统：

• 通信异常：进入安全停靠/任务冻结，并通知值班
• 设备故障：自动隔离资源，重新分配任务
• SLA风险：触发应急策略（加人/改波次/改路线）
• 合规任务：必须二次确认（例如跨境监管区动作）

一句话：把“能跑”变成“可运营”。

常见问题：物流企业会担心什么？

大模型会不会不稳定，导致调度“翻车”？

会，所以要把大模型放在“计划层”，而不是“直接控制层”。用结构化计划、规则校验、权限控制把风险挡住，这是工程上最稳的做法。

现有WMS/WCS/TMS很复杂，怎么接？

别追求一次替换。更好的方式是用“API编排层”做中台：先从一两个高价值流程接入（如异常件处理、动态波次调整），跑通闭环再扩。

什么时候用无人机/无人车，什么时候用仓内机器人？

我倾向于按“空间与风险”来分：

• 仓内高密度、可控环境：AMR/AGV更优
• 园区/场站点对点、地面拥堵：无人车适合
• 需要跨障碍、快速巡检、低频紧急：无人机更合适

无论哪种载体，调度与协调框架才是决定规模化的关键。

给想做线索转化（LEADS）的团队一句实话

如果你们正在评估“AI调度”“智能仓储”“无人配送”，别只看演示视频里机器人跑得多快。真正该问的是：系统能否把业务意图稳定地变成可执行计划，并在异常中持续运行？

TACOS这种“任务无关协调”的思路，给物流行业提供了一个更清晰的答案：把大模型放在高层编排，把API库作为执行边界，用共享自治保证可控。这条路线看起来没那么炫，但最接近运营现实。

接下来你可以做一个小而硬的试点：选一个高峰期最头疼的流程（异常件、临时插单、月台拥堵），建立API库与计划层，再引入自然语言入口。跑通之后再扩到跨仓、干线、甚至园区无人化。规模化不是靠一次性大改，而是靠这条“意图—计划—执行”的主干不断长出分支。

你更想先从仓内波次调度开始，还是从园区的无人配送协同开始？这个选择，往往决定了你能在2026年把自动化做成“展示项目”，还是“运营能力”。