少样本学会“懂人”：让仓储与配送机器人更合群的AI方法

仓库里最容易出事的，不是机器人“走不动”，而是机器人“走得让人不舒服”。一台AMR在主通道里贴着拣货员身后跟行，系统层面可能判定为“高效率、低绕行”，但人的主观感受却是“压迫、催促、危险”。现实里，“性能指标达标”不等于“被人接受”，这也是很多企业在扩展机器人规模时卡住的原因。

2025-12月，一篇研究把焦点放在一个很“难量化”却极关键的问题：如何用很少的标注数据，预测人类对机器人行为的评价。研究提出用大语言模型（LLM）的少样本（few-shot）能力，在社交导航场景中根据机器人与人群的时空运动线索，推断用户对机器人表现的感知。放到物流与供应链里，这件事的意义非常直接：如果机器人能更快学会“人觉得好不好”，它就能更快适配仓库班组、园区保安、楼宇物业、末端客户等不同人群的隐性规则。

下面我会用物流人的视角拆开讲：这项方法在说什么、为什么它比传统用户调研更可扩展、以及你怎么把它落到仓储自动化和无人配送的项目里。

机器人“合群”这件事，为什么在物流里更难也更重要

**答案先说：物流场景的“人机同域高频交互”，让主观感受直接影响效率与安全。**社交导航研究讨论的是机器人在有人环境里怎么走路、怎么让路、会不会挡人、会不会冒犯。在仓库与园区配送里，这些问题只会更尖锐。

仓内与配送的典型矛盾有三类：

1. 效率 vs. 安全感：机器人贴边超车、穿插让路可能让系统效率更高，但会让员工觉得“它不讲规矩”。
2. 标准化 vs. 班组习惯：同一条通道，不同班组对“让行距离”“跟随速度”容忍度不同，甚至白班夜班都不一样。
3. 合规 vs. 体验：末端配送进楼、过闸机、进电梯时，动作合规不代表客户愿意配合等待。

我见过的现实情况是：机器人不一定撞人，但经常“逼人让路”；不一定违规，但经常“让人觉得被冒犯”。这些会带来很实际的后果：

• 一线员工绕开机器人，形成新的“隐形动线”，拣货效率下降
• 现场主管要求降速、限区，机器人吞吐下降
• 客诉上升，末端站点不得不恢复人工兜底

所以，把“人的感受”纳入机器人评价体系，在物流里不是锦上添花，而是规模化部署的门槛。

研究核心：用LLM做少样本推断，预测人对机器人表现的评价

**答案先说：研究用LLM的“上下文学习”能力，只给少量示例，就能让模型学会把时空运动线索映射到人类评价。**传统做法要么搞用户研究（成本高、周期长），要么训练监督学习模型（标注量大、迁移差）。这篇研究把两者之间的空档补上了。

它做了几件关键的事：

用“少量示例”替代“大规模标注”

研究在社交导航任务中，让LLM根据输入的时空线索（机器人运动、周围人运动等）去预测参与者对机器人表现的感知。最重要的结论是：

• LLM在少样本条件下的预测效果可以达到或超过传统监督模型
• 所需标注量可以少一个数量级（“10倍级”减少）
• 随着上下文示例变多，预测表现还能继续提升

对物流项目来说，这意味着：你不必等攒够几千条“人类评分+轨迹”的数据才能做体验建模，而是可以用几十到几百条高质量示例先跑起来，然后边跑边补。

做消融：LLM到底依赖哪些传感信息

研究还通过消融实验检查：不同输入特征的缺失会如何影响预测。这一点对落地很关键，因为物流现场常见限制是“能拿到什么数据”。比如：

• 你可能拿得到AMR轨迹和速度，但拿不到所有行人的精确轨迹
• 你可能有摄像头，但因为隐私无法保存视频，只能保存匿名化轨迹

消融思路带来的价值在于：你可以用最少的数据组合，得到可用的“人感预测器”，而不是一上来就堆传感器。

个性化示例：同一个人的例子更有用

研究探索了“个性化上下文示例”（从同一位被评估的用户抽取示例），发现能进一步提升准确率。把它翻译成物流语言就是：

• 同一个仓库班组、同一个站点管理员、同一个物业团队的反馈，能更快“教会”系统他们的偏好
• 体验标准不是全国统一的，本地化与人群细分比追求一个通用模型更现实

从“社交导航”到“仓储与配送”：能直接复制的三条落地路径

**答案先说：把“主观感受预测”嵌到调度与策略迭代里，机器人会更快被一线接受。**下面给三条我认为最实用的路径，优先级从易到难。

1）仓内AMR：把“让路体验分”做成可优化目标

很多仓库的AMR优化目标是：最短路径、最少拥堵、最小等待。但人的感受通常不在目标函数里。

做法可以很朴素：

• 收集少量真实运行片段（例如50–200段），每段由一线员工打分（如1-5分：是否挡路、是否让人紧张、是否礼貌）
• 把轨迹、速度变化、相对距离、会车/超车事件等特征整理成“可输入的时空描述”
• 用LLM few-shot推断一个**“人感评分预测器”**，输出：该片段在人眼里是否“合群”

接下来就能做两类优化：

• 离线策略筛选：同一任务用不同导航参数回放，选择“效率差不多但评分更高”的版本
• 在线约束：当预测器提示“即将触发低评分事件”（比如贴身跟随、近距离会车），调度器提高避让权重或降速

一句话：让AMR不仅追KPI，也追“别惹人烦”。

2）园区/楼宇配送：用少样本快速适配“本地规矩”

园区配送车最常见的问题不是定位，而是“规矩不一致”：

• 某楼大堂不喜欢机器人停在旋转门旁
• 某园区保安希望机器人提前5米停下等待确认
• 某写字楼午高峰电梯口必须留出排队空间

这些规则经常写不进统一的控制策略里，但可以写进“示例”。你只需要：

• 为每个站点维护一个小型示例库（几十条即可），包含：场景描述、机器人动作片段、人类反馈
• 运行时把站点示例作为in-context提示，让模型输出“此动作在人眼里会不会被接受”

这种做法的优势是：迁移成本低。换园区不必从零标注上千条数据，先用几十条本地示例把“脾气”对齐，再逐步补充。

3）人机协作安全：把“差评事件”当作领先指标

物流现场通常用“事故率”“险情上报”做安全指标，但这些是滞后指标。

我更赞成把**“人感差评事件率”**作为领先指标，比如：

• 被迫急停/急避让次数
• 人员绕行次数
• 近距离会车导致的人群停顿
• 员工在某路段主动放慢或回头确认的行为（可匿名化统计）

用LLM少样本预测器去标记“可能引发负面感知的片段”，你就能在事故发生前定位高风险通道、时段、策略参数。

企业关心的四个现实问题：数据、隐私、成本、可控性

**答案先说：这类方法最适合从“辅助决策”开始，而不是直接把控制权交给LLM。**我建议按下面的原则落地。

数据从哪里来？

优先用你已经有的数据：AMR里程计/速度、任务日志、地图拓扑、会车事件、急停原因码。再补一点点“人类评分”，就能启动。

评分怎么做更省事：

• 每天抽样10段30秒片段，让班组长用手机打分
• 或在异常事件（急停、拥堵）后弹出一个两秒反馈：“刚才这次会车体验如何？”

隐私怎么处理？

把原始视频留在边缘端，提取匿名化轨迹与事件摘要进入训练/推断流程。目标是：不存人脸、不存原视频，只存结构化运动线索。

成本与部署节奏？

最好的节奏是两阶段：

1. 先做离线评估器（不影响现网控制），用来筛策略、找痛点
2. 再做在线约束或提示（例如在特定路段自动降速），逐步扩大范围

可控性如何保证？

别让LLM直接输出“向左转/向右转”。让它输出更稳定的中间层：

• 预测人类评分（1-5）
• 预测风险等级（低/中/高）
• 给出可审计的原因标签（如“跟随距离过近”“会车让行不足”）

控制器仍由传统导航与安全模块负责，这样既可控也容易过审。

适合马上行动的清单（面向物流项目负责人）

**答案先说：先用50–200条标注把“人感预测”跑起来，再决定是否扩到全仓/全站点。**我会按这个顺序推进：

1. 定义你的“合群指标”：挡路、压迫感、礼让、可预测性，选3-5个维度就够
2. 搭建片段采集与抽样机制：优先抽拥堵、会车、超车、急停前后的片段
3. 做一个few-shot基线：用少量示例让模型先能区分“明显不礼貌”与“正常”
4. 把输出接到迭代闭环：每周用评分最低的Top 20片段做策略回放与参数调整
5. 尝试个性化示例库：按站点/班组建立小样本库，观察体验分是否提升

一句能落地的判断标准：如果你能用两周时间把“差评片段率”降低30%，一线的抵触情绪通常会明显下降，扩容的阻力也会小很多。

结尾：让机器人“懂人”，是物流自动化下半场

这篇研究传递的信号很明确：理解人类感受不必等海量标注数据，少样本+上下文学习就能先跑起来。对“人工智能在机器人产业”这个系列来说，我更愿意把它看作一个分水岭——机器人行业不再只比“能不能跑”，而是开始比“会不会处”。

如果你正在做仓储机器人、园区配送或人机协作产线，下一步值得尝试的是：把“人类感知预测”作为一个独立模块接入评估与迭代闭环。它不会立刻让吞吐翻倍，但会实实在在减少摩擦，让自动化扩张变得更顺。

你更想先从哪类场景验证：仓内会车礼让、拣货员跟随距离，还是末端配送的电梯口秩序？