用“视频规划大模型”把仓储机器人从试点带到规模化

仓库里最常见的尴尬场面，是机器人“会跑但不会干活”：路径规划做得很漂亮，可一旦工位换了、货箱变了、地面临时堆了托盘，它就开始犹豫、报错、等待人工接管。多数企业在自动化改造上卡住，并不是缺机器人，而是缺一种能在新场景也能稳定做决策的“大脑”。

最近一篇研究提出了一个更贴近真实世界的思路：不再主要依赖“语言+图片”的机器人基础模型，而是把大规模视频预训练作为核心，让模型先学会“人是怎么完成任务的”，再生成一段“计划视频”，最后把计划转成可执行的机器人动作。这类方法被称为“Large Video Planner（大视频规划器）”，它在零样本（zero-shot）条件下对新任务、新场景表现出更强的泛化潜力。

放到“人工智能在物流与供应链”的语境里，这件事的意义很直接：如果机器人能像人一样看懂作业流程、在变化中自我调整，仓储自动化就能从单点试点走向可复制的规模化部署。下面我用物流视角拆解它为什么值得关注，以及仓储团队该怎么把它变成可落地的方案。

大视频规划器到底解决了什么痛点？

一句话：它把“规划”从静态规则与单任务策略，推进到基于时序理解的通用任务规划。

传统仓储机器人系统通常由多段式栈组成：感知（识别货箱/托盘）→定位导航→抓取/搬运策略→异常处理。每一段都能做得很强，但一遇到“没见过”的组合变化（新包装反光、货箱高度不同、货位被遮挡、地面临时障碍），就容易出现级联失败。

大视频规划器的思路更像“先在脑子里演一遍”：模型输入当前场景与指令，直接生成一段未来的“计划视频”（例如：机器人绕开障碍、接近货箱、对齐叉臂、抬升、转运、放置）。视频天然包含时序——动作的先后、物体状态变化、空间关系调整，这些都是仓库作业真正难的部分。

对仓储运营而言，它对应的价值点通常是三件事：

• 换线/换SKU更快：少做手工规则、少做场景重采集，降低“每扩一个库就重来一遍”的成本。
• 异常更少人工接管：面对临时堆放、拥堵、遮挡，系统更可能给出可行替代路径或动作序列。
• 人机协作更顺：模型从大量人类示范视频学习，动作风格更接近现场作业逻辑。

为什么“视频”比“图像+语言”更适合仓库现场？

核心原因是：仓储作业不是看懂一张图就结束，而是一个连续过程。

1) 视频自带“动作-结果”的监督信号

仓库里最关键的知识往往是隐性的：

• 叉车插托盘前要先“找平”、对齐
• 机械臂抓取前要先把遮挡的物品拨开
• 在狭窄巷道要先让行、再转向

单张图片很难表达“先做什么、再做什么”；语言能描述流程，但缺少物理可行性约束。视频里“动作导致状态变化”的链条更清晰，模型更容易学到可执行的时序计划。

2) 仓库变化多，时序信息能提升鲁棒性

旺季（比如双12后到年末这段时间）常见的现实是：

• 临时加货架、临时堆货
• 促销SKU混入常规动线
• 新工人上岗导致摆放不一致

视频规划模型的优势在于，它不是只匹配某个静态模板，而是更擅长“在变化中完成目标”。对供应链来说，这种能力很像需求预测里的“跨季节泛化”：不是只会复现历史，而是能在分布变化下保持可用。

3) 更接近“任务级”自动化，而非“动作级”拼装

很多企业以为上了机器人就能自动化，其实多数只是把动作模块堆在一起。大视频规划更偏向“任务级自动化”：给定目标（把A货箱搬到B工位），模型生成步骤计划，再映射成动作。对仓储经理来说，这意味着：

自动化的单位从“写规则/调参数”变成“描述任务/验收结果”。

从论文到仓库：它能落在哪些场景？

如果把“大视频规划器”当作一层“通用规划脑”，在仓库里我更看好三类应用。

1) 动态拣选与补货：从“固定路线”到“现场最优”

拣选和补货经常受拥堵与临时障碍影响。以往系统要么保守绕行，要么频繁重规划导致效率波动。视频规划的切入点是：把“拥堵-让行-绕行-合流”的过程当作一个连续任务，生成更稳定的行动序列。

落地建议：

• 先在仿真+录像回放中验证“拥堵情境”的计划质量
• 把KPI从“最短路径”改为“单位时间完成任务数、接管率、碰撞/急停次数”

2) 机械臂上架/拆垛：把“熟练工经验”变成可复制能力

上架、拆垛、理货是典型“看似简单、细节很多”的工作：箱体变形、胶带反光、缝隙小、码垛不齐，都可能让传统策略失效。视频模型从人类演示中更容易学到“微调动作”的经验。

落地建议：

• 优先选择“容错大、可降级”的工位（例如先做周转箱，而不是易碎品）
• 设定明确的降级策略：失败→退回安全位→请求人工复核，而不是硬拽

3) 跨仓复制：减少“每个仓都重新集成”的成本

供应链扩张时最贵的不是买设备，而是复制能力：新仓布局、光照、货架型号、地面反光都会让模型或规则失效。大视频规划的目标就是提升“第三方挑选任务、野外场景”的泛化表现，这对跨仓部署是关键。

落地建议：

• 建立“仓库变更清单”：货架、地贴、照明、相机位置的变更都记录
• 用少量现场视频做“快速对齐测试”，以接管率/任务成功率作为上线门槛

仓储团队真正要问的四个问题（也是选型要点）

1) “计划视频”怎么变成机器人动作？

研究路线通常是：模型生成未来视频→再通过后处理提取轨迹/关键点→映射到控制指令。这一步决定了工业可用性。

我给一个实操判断标准：看它能否输出可审计的中间表示。

• 能输出关键帧目标位姿（位移/姿态）
• 能输出接触时机（抓取/抬升/放置）
• 能输出不确定性（例如某一步置信度低就触发减速或人工确认）

没有这些，系统就会变成“黑箱在开车”，现场很难验收。

2) 数据从哪来？会不会涉及合规与隐私？

论文强调“互联网规模的人类活动与示范视频”。但企业落地时更现实的是：用公开数据做通用能力，用企业数据做场景对齐。

建议的做法：

• 采集视频尽量对准“货与手/工具”，减少拍到人脸与工牌
• 做数据分级：训练用、回放分析用、事故追溯用，权限与保留期不同
• 把安全与合规当作上线前置条件，而不是事后补丁

3) 泛化不等于“啥都能干”：边界在哪里？

我见过最常见的误判是：以为基础模型能覆盖所有任务。仓库里至少有三类边界要提前画清：

• 高风险动作：高位搬运、与人混行、重载转弯
• 高价值物品：易碎、液体、精密件
• 强约束流程：医药冷链、危险品、海关监管仓

更稳的策略是：先用视频规划做“建议与监督”（decision support），逐步放权到自动执行。

4) ROI怎么测？别只算省了几个人

仓储自动化的真实收益常来自波动管理：旺季临时工成本、错发漏发、事故停线、设备闲置。建议用一组更贴近经营的指标：

• 任务成功率（按SKU/工位分层统计）
• 人工接管率（每百任务接管次数）
• 异常恢复时间（从报错到恢复的分钟数）
• 单位面积产出（件/小时/平方米）

如果视频规划让“接管率下降、恢复更快”，它对供应链韧性的价值往往比“省人”更大。

一条更务实的落地路线：先做“可解释的规划层”

我更赞成把大视频规划器放在系统架构的上层，先做规划与监督，再逐步接管执行。

一个可操作的三阶段路径：

1. 影子模式（2-4周）：模型只看现场视频并输出计划，不控制设备；用回放对比人工/现有系统的差异。
2. 低风险闭环（4-8周）：在封闭区域、低载荷任务上闭环执行；设定硬安全边界（速度、力矩、避障阈值）。
3. 扩展任务与跨仓复制（8-16周）：把“任务模板+安全约束+验收指标”固化成可复制包，而不是每次靠现场工程师手调。

这条路线的好处是：即使模型没达到“全自动”，它也能先贡献“更好的计划与更少的异常”，ROI更容易跑通。

你现在就能做的下一步

大视频规划器把机器人学习的重心，从“读懂语言和图片”推向“理解连续动作与物理结果”。对“人工智能在机器人产业”这个系列来说，它是一个很明确的信号：下一代仓储机器人竞争的关键，不是单个模块多强，而是在变化环境里的任务级泛化。

如果你负责仓储自动化或供应链数字化，我建议立刻做两件事：第一，把你的机器人问题从“某个动作失败”重新表述为“任务链条哪里断了”；第二，用影子模式评估一套“规划层模型”能否把接管率、异常恢复时间压下来。

当机器人能在陌生场景里依然给出一条合理的“操作路线”，仓库自动化才算真正跨过了从试点到规模化的门槛。你更想先把它用在拣选、补货，还是拆垛上架？