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【国际案例】日本首批"自动驾驶叉车 × 地面广域传感"协同的卡车荷役自动化真实运营案例
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【国际案例】日本首批"自动驾驶叉车 × 地面广域传感"协同的卡车荷役自动化真实运营案例

【国际案例】日本首批"自动驾驶叉车 × 地面广域传感"协同的卡车荷役自动化真实运营案例 全球智能装卸机器人
2026-10-30
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导读：具身智能多模态感知不仅是自身带有的传感器，而且还有身体外布局的传感器，多模态包括多种类型数据和多物理位置数据，这样就保证了智能装卸设备的强大世界感知能力。


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日本 DENSO × 丰田自动织机启动卡车自动装卸——详细解读


一、事件概要
01
ENTERPRISE DEVELOPMENT PLAN

2026 年 10 月 26 日，电装（DENSO）与丰田自动织机（Toyota Industries）联合宣布：在 DENSO 安城制作所 204 工厂（爱知县安城市，逆变器量产工厂）的出货/收货堆场，正式启动卡车货物装载、卸载的全自动化作业。
技术组合是两家的核心产品协同：
  • 丰田自动织机自动驾驶叉车「Rinova Autonomous」
     —— 负责装卸执行
  • DENSO 高精度 LiDAR「LiDsEYE」
     —— 负责堆场整体安全监视
两者联动，在堆场整体安全监视下自动完成不同规格托盘的装卸作业。这是日本首批"自动驾驶叉车 × 地面广域传感"协同的卡车荷役自动化真实运营案例之一。

二、两家公司角色与分工
02
ENTERPRISE DEVELOPMENT PLAN

公司
部门
职责
DENSO
传感部件事业部
提供高精度 LiDAR「LiDsEYE」，构建卡车堆场整体安全监视基盘
DENSO
功率电子部件事业部（安城制作所）
系统实际运营方，在量产物流现场积累并打磨运营经验
丰田自动织机
Toyota L&F 事业公司
提供「Rinova Autonomous」自动驾驶叉车，负责自动荷役行走控制
背景：丰田集团正在推进丰田自动织机非公开化（TOB），强化其在丰田体系中"物品移动数据 + 物流装备"平台的角色。本次是其物流事业向"卡车装卸"这一最难环节延伸的标志性动作。

三、装备基础：Rinova Autonomous 叉车技术时间线
03
ENTERPRISE DEVELOPMENT PLAN

时间
事件
2025-09
丰田自动织机发布面向卡车装卸的自动驾驶叉车 Rinova Autonomous（2 叉规格）。主打车位不固定、托盘朝向不一致的高变动环境下"叉入 → 上车 → 整齐码放"全流程无人化（车端 3D LiDAR + 深度学习图像识别，判定货台位置与托盘姿态）
2026-04
追加 4 叉规格，支持双托盘同时搬运
2026-10
与 LiDsEYE 联动，在安城工厂落地真实运营

四、协同机制（三环节）
04
ENTERPRISE DEVELOPMENT PLAN

  1. 停位与托盘自动识别卡车靠泊后，Rinova Autonomous 的车载相机与传感器检测卡车停止位置、荷台倾斜、托盘布置位置与姿态，自动生成叉齿进入角度与行驶路径，执行托盘取出/装载。
  2. LiDsEYE 广域安全监视地面设备侧高精度 LiDAR 以 3D 点云持续扫描整个堆场，覆盖叉车单体传感器的死角（荷台深处、建筑遮挡、叉尖前方）；检测到人员闯入或障碍即立即向叉车发送停止指令，形成"人车混行区自动互锁"。
  3. 未来方向将 LiDsEYE 获取的货物位置/尺寸信息与叉车共享，把"货物识别 → 荷役开始"的环节提前，进一步提升装卸节拍。

五、行业意义
05
ENTERPRISE DEVELOPMENT PLAN

  • 范式转换
    从"车载自律型"（车端堆满传感器、独占成本）向**"基础设施协调型"**（地面共用传感器服务多台无人叉车）转变。降低单车成本、补足感知死角、可支撑更高运行速度，多台 AGF 场景下性价比显著。
  • 政策驱动
    日本 2024 年 4 月起实施卡车司机加班上限规制（年 960 小时）；2025 年 4 月施行改正物流效率化法（荷待ち/荷役时间缩短为法定义务）——装卸自动化成为物流业刚需。
  • 三方受益

  • 制造端：出荷节拍平准化，异种托盘混载由机器执行；
  • 运输端：司机从装卸等待中解放，实车率提升；
  • 现场端：作业人员退出人车混行高风险区，转向数据核对等管理岗位。

六、从业视角点评
06
ENTERPRISE DEVELOPMENT PLAN

本案走的是"通用叉车 + 地面传感基础设施"的柔性无人装卸路线，逻辑上与 Contoro、Pickle Robot 等"AI 感知 + 通用装备"派别一致。
值得注意的差异点：
  • 示范场景是出货方自建
    DENSO 既是用户也是供应商（传感器），对制造业内物流场景具有较强的复制性；
  • 强调人车混行安全
    LiDsEYE 地面监视与叉车互锁，解决的是无人装卸从"单机作业"走向"人员共存的工厂堆场"的关键问题；
  • 节拍路径不同
    本案优化的是"托盘化货物"装卸，与袋装/散料/异形件车厢装卸仍是不同赛道。
   


小结：
具身智能多模态感知不仅是自身带有的传感器，而且还有身体外布局的传感器，多模态包括多种类型数据和多物理位置数据，这样就保证了智能装卸设备的强大世界感知能力。



End



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