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本文提出了一种离线强化学习框架，用于优化仓库履约环境中的SLAM吞吐量控制，在吞吐量最大化与下游稳定性之间取得平衡。该方法与算法无关，并证明CQL策略将系统健康状况提升了22.97%，并将限流持续时间减少了3.18%。
本文对贝叶斯上下文赌博机（BCB）、XGBoost和线性回归在电商仓库实时分拣转向优化中进行了比较研究，结果显示BCB实现了2.03%的奖励提升，并具有优越的在线学习和推理延迟性能。
亚马逊仓库机器人数量已超百万，与员工比例接近一比一；通用机器人推出AI Trainer无需编程即可训练机器人；人形机器人成本一年内下降40%，最低5900美元；Automate 2026展会将展示可立即订购的产品和人形机器人论坛。
中国邮政正在使用AI机器人分拣包裹，在广州中心每小时处理1200件包裹，每天处理650万件，展示了仓库机器人在现实场景中日益增长的应用。
Figure AI 的 F.03 人形机器人，搭载 Helix-02 神经网络，在 200 小时内自主分拣了 249,560 个包裹，未出现硬件故障，效率接近人类水平。
Figure AI宣布其人形机器人已在包裹处理任务中累计运行200小时，这是实际部署中的一个里程碑。
来自MIT和Symbotic的研究人员开发了一种深度强化学习系统，用于优化自主仓库中的机器人交通。该系统通过动态优先调度机器人来避免拥堵，实现了比现有方法高出25%的吞吐量提升。