全球物流巨頭聯邦快遞（FedEx）與倉儲自動化專家Dexterity近日宣布擴大合作，將Dexterity的Foresight世界模型及Mech拖車裝載系統部署規模擴展至位於馬里蘭州黑格斯敦的聯邦快遞樞紐中心。
本次合作建立在多年聯合研發、測試與運營驗證的基礎之上。黑格斯敦項目將部署範圍拓展至此前用於技術驗證的試點站點之外，以顯著更大的運營規模推進量產落地，持續聚焦於提升安全性、一致性與整體性能。
拖車裝載是包裹物流中體力消耗最大、操作難度最高的工作流程之一，也是聯邦快遞運營的核心環節。該工作不僅需要充沛的體力與耐力，還要求實時的問題處理能力，因此也是員工最希望獲得技術支持的崗位之一。
聯邦快遞在美國每日需完成數以萬計的拖車裝載任務，而這一流程歷來難以通過傳統自動化方案實現有效替代。
通過與Dexterity的深度合作，聯邦快遞不僅在探索物理AI在拖車裝載場景中的實際表現，還在研究該技術如何融入樞紐中心的整體運營體系，涵蓋目的地規劃、拖車調度、設備維護及勞動力管理等多個維度。
Dexterity的拖車裝載系統以Foresight為驅動核心。Foresight是其為物理AI打造的世界模型，能夠在動態環境中實時作出決策。通過融合視覺、深度感知與觸覺資訊，Foresight可預判物理AI行為對現實世界產生的影響。
在自主拖車裝載任務中，該系統可跨三維空間維度及時間軸進行綜合推理，在多種複雜工況下優化包裹擺放方案，兼顧空間利用率、堆疊穩定性與裝載效率。
Foresight驅動的是Dexterity旗下的雙臂超人形機器人Mech。該機器人專為重工業場景設計，同時保持足夠緊湊的體型，可靈活在拖車內部空間中作業。
聯邦快遞執行副總裁（規劃、工程與轉型）卡瓦爾·普里特表示："聯邦快遞長期以來致力於藉助技術手段讓我們的網路更安全、更智能、更具韌性。與Dexterity擴大合作，體現了我們持續提升運營能力的承諾——既著眼於當下，也著力布局未來網路。隨著我們在真實環境中持續評估和部署物理AI，我們看到了提升網路速度、可靠性與靈活性的更多機遇，將為業務和客戶創造長期價值。"
Dexterity創始人兼首席執行官薩米爾·梅農博士表示："聯邦快遞是一位出色的合作夥伴，他們擁有深厚的運營專業知識、對安全的高度重視，以及對物理AI在物流未來中所扮演角色的清晰願景。黑格斯敦項目是物理AI在高吞吐量物流環境中可靠運行的重要里程碑，為網路規模化擴展提供了可復用的藍本。這項技術並非遙遠的未來願景，它今天就已經能夠在現實世界中感知、決策、行動。"
Q&A
Q1：Dexterity的Foresight世界模型是什麼，它在拖車裝載中如何運作？
A：Foresight是Dexterity為物理AI開發的世界模型，能夠在動態環境中實時作出決策。它通過融合視覺、深度感知與觸覺資訊，預判機器人行為對物理世界的影響。在拖車裝載場景中，Foresight可跨三維空間和時間維度進行推理，綜合考量空間利用率、堆疊穩定性和裝載速度，在多種複雜工況下優化包裹的放置方案。
Q2：聯邦快遞為什麼要在拖車裝載環節引入物理AI？
A：拖車裝載是包裹物流中體力強度最高、挑戰性最大的工序之一，同時也是員工最希望獲得支持的崗位。聯邦快遞在美國每天需完成數以萬計的拖車裝載任務，傳統自動化方案難以有效應對。引入物理AI不僅能夠提升裝載的安全性、一致性和效率，還能將該技術整合進目的地規劃、拖車調度、設備維護等更廣泛的樞紐運營體系。
Q3：黑格斯敦項目在聯邦快遞的物理AI部署中有什麼意義？
A：黑格斯敦項目是在此前試點基礎上的重要規模化突破，標誌著物理AI從驗證階段正式邁入高吞吐量生產環境。這一部署不僅證明了物理AI在實際物流場景中的可靠運行能力，更為聯邦快遞在全網路範圍內進一步推廣該技術提供了可復用的實施藍本，具有重要的戰略示範意義。
