多模态识别技术革新物流分拣流程

条形码已使用近50年，虽然无处不在且几乎万无一失，但对某机构而言仍不够完善。当物品进入某机构履约中心时，员工需在多个环节通过条形码验证其身份。每次都需要拾取物品、定位并扫描条形码，有时条形码还会损坏或丢失。

在涉及数百万种不同形状尺寸物品的庞大目录中，该过程被重复数百万次，且难以自动化。目前尚无通用性足够的机器人能处理仓库中任何物品并进行扫描。

解决方案是增强甚至消除条形码，或者更好的是彻底消除对笨拙低效人工物品识别的依赖。这正是某机构通过多模态识别（MMID）进行的研究。该过程使用多种信息模态（例如从物品图像中提取外观和尺寸）来实现自动化识别。

技术实现原理

研究团队首先训练算法将物品与其照片匹配。由于之前没有系统性地采集履约中心物品图像，训练数据不可用。第一步是在履约中心传送带上拍摄产品图像，逐步建立图像库。

每张图像被转换为描述性数字列表（向量），物品尺寸同样被向量化。研究人员开发了机器学习算法来提取这些向量，并将其与候选物品的对应向量匹配。借助深度学习能力，团队在初始实验中惊喜地发现匹配率达到75%-80%。

经过大量科学投入，MMID目前匹配率接近99%。高匹配率部分得益于某机构库存系统能精确掌握每个物品在履约流程中的位置。算法无需将物品与数亿产品的完整目录匹配（目前这是不可能的任务），只需与单个料箱内的几十个产品进行匹配。

MMID技术首先在波兰什切青的履约中心试点，通过安装在单条传送带上方的摄像头拍摄"单一化"料箱（仅含单件物品的料箱）的图像。单一化料箱更易于识别，避免了多物品混淆识别的问题。

在该阶段使用MMID传感器平台还具有非侵入性优势：系统检测到不匹配时可及时处理错误，无误时则不会中断流程。

摄像头持续为每个经过的物品补充图像库，这些数据后续用于系统改进。学习过程至关重要：MMID初始启动时曾因促销活动遇到意外挑战，当时每小时有数百个两种颜色的智能音箱出库，算法无法区分仅包装颜色有细微差异的产品。

这催生了重要新功能：每个识别都附带置信度评分。高分表示潜在不匹配（等效于"禁止料箱通过"），低分则意味着"不确定，不采取行动"。

未来MMID可能集成到履约流程的其他环节，但面临诸多挑战。传送带上的照明和物品速度相对可控恒定，而人工拣选时手持识别涉及更多变量：员工手持方式可能增加检测难度，物品在双手间传递时需更快完成识别。机器人研究人员正在努力解决这些挑战。

通过MMID在整个履约流程中加速和实现机器人自动化的愿景必将实现，这将为更快速准确交付包裹迈出重要一步。