希望机器人很快就能打包所有包裹的企业还需耐心等待。“目前人类的速度和灵活性仍然更高”，Delft Fizyr的Herbert ten Have昨天在E-commerce Live上表示。
代尔夫特理工大学（TU Delft）的衍生公司去年还叫Delft Robotics，但现在以Fizyr的名义运营。该公司仍然是工业机器人集成和高级深度学习软件的开发商。
Fizyr在包裹识别方面取得显著进展
Fizyr在识别各种包裹方面已取得显著进展，这从最近的多个视频中可见一斑。例如，今年一月在拉斯维加斯举行的消费电子展（CES）上，参观者可以将任意物体放在摄像头下。来自代尔夫特的3D机器视觉系统随后会确定抓取该产品的最佳位置。
通过机器学习，Fizyr利用照片训练机器人如何抓取物体而不使其掉落。大多数包裹通过真空技术被“吸起”并放置到其他地方。Fizyr的系统甚至能识别未折叠毯子的边角。
在工业自动化领域的Amazon Picking Challenge中，该团队曾两次赢得比赛，分别是在拣选和归位项目。
然而，这些系统还能准确地数出蝴蝶兰的花朵和花蕾数量。据此，可以挑选出最适合销售的优质植株。
机器人尚无法完全取代人工包装
在电子履约（e-fulfillment）领域，机器人已被广泛使用。尼乌韦亨（Nieuwegein）的Active Ants就是一个很好的例子。小型机器人行驶在装满各种商品的货箱地板上。接到订单后，它们会取出所需商品，但包装工作仍主要依靠人工完成。
当商品种类繁杂时，处理过程很快就会变得复杂。即使是搬运已包装好的商品也存在风险。小盒子可以快速移动，但大箱子中的内容物可能会移位。这使得机器人目前还无法完全取代人类进行订单拣选。
Fizyr团队已成功将其在Active Ants部署的机器人连接到内部ERP系统。该公司预计，相当一部分订单将能够由机器人接管。