2026年8月3日，美国工业定位与安全技术企业Litum发布一份叉车安全技术指南，围绕叉车与行人防碰撞、实时定位、电子围栏、车辆访问控制以及驾驶行为分析等技术，提出建立多层次仓库安全体系。其核心判断是，在叉车和工作人员长期共用作业空间的环境中，单靠驾驶员培训、地面标线、警示灯和车辆喇叭，难以完全覆盖盲区、噪声干扰以及人员注意力下降所带来的风险。

叉车事故仍是美国工业场所需要重点防范的安全问题。美国国家安全委员会公布的数据显示，2024年，叉车是84起工作相关死亡案例的伤害来源；2023年至2024年，叉车相关DART非致命伤害案例达到25,110起，其中15,460起导致工作人员离岗休养。这里的25,110起是两个年度的合计数字，而不是单一年度数据。相关统计中的叉车类别还包括订单拣选车和动力平台搬运车等工业车辆。

Litum引用的资料还显示，约36%的叉车相关死亡事故涉及行人。仓库中的人车接近风险并不完全来自违规操作，还与车辆和环境的物理特点有关。叉车门架、货叉以及所搬运的货物会遮挡驾驶员视线，部分车辆在载货行驶时需要倒车，驾驶员只能借助后视镜、摄像头或声音警报了解后方情况。在货架端头、门口、装卸月台和交叉路口，车辆与工作人员可能在很短时间内进入同一区域。

此外，仓库中的输送机、包装设备和多辆工业车辆会产生持续噪声，倒车蜂鸣器和喇叭的提醒效果可能因此降低。旺季增加的临时工作人员、承包商和外来司机对场内路线不熟悉，也可能扩大人车混行风险。即使企业已经完成驾驶员认证、班前检查和通道划分，也不能假设所有人员在每一个作业时刻都能保持相同的注意力。

Litum将车辆级碰撞预警视为第一层主动安全措施。其PathAware系统利用人工智能增强型传感器和超宽带技术识别叉车周围的行人、障碍物及其他车辆，并通过不同距离设置提醒区和危险区。系统可以根据车辆与风险目标的相对位置发出分级警报，让驾驶员在进入危险距离前获得反应时间。

该方案的一项特点是不强制要求所有行人佩戴电子标签。传统超宽带防碰撞系统通常需要在车辆和人员身上同时安装标签，定位精度较高，但其有效性依赖人员佩戴率。如果访客或临时工作人员忘记携带标签，系统就可能无法识别。无标签感知可以弥补这一缺口，而标签式超宽带定位仍可用于需要精确追踪的车辆、人员和重要资产。

第二层是实时定位系统RTLS。企业通过在厂区内布置定位基础设施，对多辆叉车、人员和资产进行持续追踪，并设置电子围栏、区域限速、危险区域报警和历史轨迹回放。管理人员可以利用系统记录的接近事件、行驶速度和车辆路线，识别人车高频交叉点、频繁超速区域及不合理的交通组织，再据此调整货架布局、通行方向和人员通道。

第三层是叉车访问控制。驾驶员通过PIN码、RFID卡或其他身份认证方式取得车辆使用权限，从而减少未经授权的操作。身份数据与车辆定位、碰撞报警和运行状态结合后，可以形成驾驶员、叉车、作业时间和安全事件之间的完整记录，并为培训和车队管理提供依据。

叉车安全技术正从单一声光报警器向“感知、预警、干预、记录和分析”一体化平台发展。不过，这类设备不能取代驾驶员培训、日常点检、速度管理和人车隔离。较为合理的实施路径，是先在装卸区、盲角、门口及交叉路口部署碰撞预警，再依据现场数据逐步增加电子围栏、自动限速和全场定位能力，使安全投入与实际风险保持对应。