现代仓库和食品物流设施正经历着一场巨大的变革，这主要得益于自主移动机器人（AMR）、协作机器人和物理人工智能系统的推广应用。这种转变带来了前所未有的效率提升，但也带来了复杂的新安全挑战。传统的固定物理安全屏障正在逐渐被淘汰。随着机器人和人类在日益动态、不可预测的环境中并肩工作，我们需要一种全新的安全标准，一种智能化、灵活且能够感知环境的安全标准。

当今自动化仓储环境面临的最大挑战是确保安全系统能够跟上供应链不断变化的独特需求。

连通性和气候难题

仓库独特的环境挑战常常使传统的安全解决方案难以奏效。网络连接始终是个问题；复杂的物理环境、高高的堆垛以及频繁的人员移动都会造成“信号盲区”，难以维持无线覆盖。当安全系统依赖于持续稳定的信号时，这些信号中断就会成为严重的安全隐患。

对于食品物流而言，冷链仓储和高卫生标准区域等严苛环境加剧了挑战。必须开发并部署安全解决方案，以应对严格的冲洗要求、特定的水温和化学品暴露，同时确保符合严格的食品安全和污染标准。在干燥、常温的工厂车间运行良好的安全硬件，在冷藏加工厂中往往会失效。

至关重要的是，灵活性至关重要。安全绝不能成为影响性能的负担。系统必须能够随着自动化功能需求的变化而变化和扩展，确保其支持而非限制优化的工作流程。

新的动态：情境感知型人机交互

定义下一代仓库安全的主要趋势是人机交互（HRI）的兴起，而人机交互又以人体检测模型为驱动。机器人仅仅检测到障碍物已经远远不够；它必须知道障碍物是人，并据此调整自身的行为。

传统方法，例如要求人员佩戴标签或信标，存在一个关键的漏洞：可预见的滥用。人们可能会忘记佩戴标签、丢失标签，或者选择不佩戴。行业正在迅速转向更先进的、基于人工智能传感器的解决方案，例如基于光学摄像头的检测和激光雷达，这些方案已集成到机器人自身的安全系统中。

然而，感知仅仅是起点。我们必须达成的新平衡点在于，让机器人能够根据人的存在，更重要的是根据正在执行的工作情境来优化自身行为。机器人需要知道，人类仅仅是路过，还是正在积极参与共同的任务。

向主动安全转变

功能安全的未来在于情境感知。这标志着从单纯的响应式安全（事件发生后停止）向主动式安全（实时避免事件发生）的飞跃，并需要理解不断变化的环境。

这需要根据机器人执行的任务，对其施加复杂且嵌套的规则。就像人类工人接受培训并遵循特定准则（例如驾驶速度、最大起重能力和使用工具）一样，机器人也必须学习同样的规则。这些动态规则需要随着工作流程的变化而调整，这就需要与车队和工作流程管理系统集成。安全系统必须能够识别机器人正在执行配送任务、处理敏感材料或在高流量区域作业，并立即实施相应的速度或功率限制。

这种智能水平需要精密的传感技术，并利用功能更强大但非关键的系统来为硬安全体系提供信息。它使我们摆脱了固定、“笨拙”的安全模式，转向了一个能够更轻松地适应环境和具体应用场景的灵活系统。

将其融入设计之中，而不是用螺栓固定。

为了成功实现这一转变，行业必须解决功能安全和网络安全交叉领域的关键人才缺口。这两个领域历来各自独立运作，但对于物理人工智能而言，它们必须深度融合。

驱动机器人自主运行的数据模型和知识产权 (IP) 非常宝贵，必须采用传统的网络安全措施加以保护。更重要的是，安全必须从一开始就融入系统设计，而不是事后补救。开发一款具备固有安全原则的机器人，远比在部署复杂的 AI 模型后再进行安全改造要高效得多，成本也低得多。

人工智能的复杂性意味着使用传统测试方法几乎不可能证明其安全性。因此，在新的人工智能模型投入仓库实际应用之前，数字孪生和高保真仿真对于验证其安全性至关重要。

明年将是实体人工智能走出实验室、走向主流生产的一年。为了让供应链能够从这一技术飞跃中获益，移动安全必须成为新的标准。