工业生产中，高效精确的物流管理长期面临挑战。木牛予智推出的MN-LAM大动作模型，对无人平衡重叉车密集码放作业进行革新，打破了行业性能的瓶颈，近期引发了广泛关注。
MN - LAM的技术结合
MN-LAM由木牛予智推出，它将多种模态和端到端技术整合，并与工业生产的实际需求相融合。这种整合并非随机，而是基于对工业生产中无人叉车精确操作需求的研究与开发。自2023年起，技术团队便专注于这一领域。这种技术融合适用于多种工业环境。比如，在室内外装卸窄板和侧翻板运输车时，均能满足相关要求，从而为工业物流提高了效率和精确度。
多模态和端到端技术具备显著优势。此类技术能够收集包括图像和声音在内的多种数据模态。借助这些数据，机器人能够更有效地感知其周边环境。对于执行精确操作的无人叉车而言，这相当于为其配备了一台精准的导航设备。
多模态+端到端技术原理
多模态与端到端技术任务涉及复杂过程。此类技术需收集不同模态的数据，并通过多种路径规划与控制组合以完成任务。据2023年的测试数据，这一技术能够自主找到最优解，无需人工干预。此外，该技术消除了信息在流水线中的传递，据实际数据观察，它显著降低了误差和延迟。
该技术的运作原理支持跨模态的感知、理解和生成功能。例如，在多种货物堆放的场合，它能突破单一数据模态的局限。与其他技术相比，它在识别不同货物和调整作业方面更为精确。这使得人工智能系统能够更全面、准确地解读人类信息，并更高效地完成复杂任务。
主流具身智能解决方案对比
目前，主流的具身智能技术方案呈现多样化。首先，特斯拉的Optimus机器人以及Physical Intelligence等采用了端到端神经网络技术。其次，Figure 01、EVE/NEO以及智元机器人的远征A1等则是多模态大模型与神经网络控制模型相结合的具身智能解决方案的代表。
2023年的市场调研数据表明，这些机器人主要类型包括机械臂、灵巧手以及人形机器人。其中，部分机械臂已经进入市场，但大多数产品仍处于演示阶段。在应用领域，它们主要应用于汽车制造和物流等工厂的简单重复性生产流程。与MN-LAM专为无人叉车设计的实际应用场景相比，这些机器人的功能存在一定的局限性。
紧密码放难题
工业物流作业对叉车机器人的码放有严格规定。需确保机器人码放精确度在1厘米以内。同时，必须保证相邻纸卷间接触紧密，且施加的压力适中。过大的压力可能导致纸卷放置时发生损坏。
现有技术方案中，纯视觉与激光雷达技术均未能达到叉车司机操作时的触感。2023年的多项实验数据显示，这两种技术均无法实现“恰到好处”的贴合效果，这对工业物流的精确操作产生了显著影响。
MN - LAM的突破
木牛机器人运用多模态和端到端模型，成功攻克了紧密码放难题。MN-LAM系统全面应用该技术后，无人平衡重叉车表现出色。该设备在性能上实现了高载重、快速行驶和高精度码放，三项指标均达到或超过预期。具体来看，最大载重量可达5吨以上，行驶速度可达4米每秒，码放精度误差小于1厘米。
近期，木牛无人平衡重叉车在码放精度方面实现了显著的技术进展。这一进展得益于MN-LAM先进技术的支持。该技术突破有助于更有效地满足工业企业在货物装卸方面的严格需求。
未来发展展望
木牛机器人以无人驾驶平衡重载机器人为核心，确立了清晰的发展路径。该机器人将持续进行技术探索与突破，旨在向客户供应更加智能、安全、高效的机器人产品及智能物流服务方案。根据当前工业发展趋势，此举有望为中国工业企业的高质量发展注入新活力。业界人士普遍预计，在接下来的几年中，木牛机器人的技术将在更多工业领域得到推广和应用。您对木牛机器人的未来发展有何看法？欢迎参与评论，并请点赞及转发本篇文章。
