2026年10月21日，英国仓储数据智能及自主机器人企业Dexory公布两项与美国英伟达（NVIDIA）技术相关的进展，分别涉及仓储异常检测和移动机器人安全架构。公司将NVIDIA Cosmos世界基础模型引入DexoryView平台的Storage Health功能，同时探索利用NVIDIA Halos安全平台与IGX Thor计算技术，进一步提升自主仓储机器人在复杂工业环境中的运行能力。

Dexory开发的仓储机器人主要用于自动采集货架、库存和仓储环境数据。不同于以搬运货物为主要任务的AMR，这类设备通过在仓库通道中自主移动，配合高分辨率成像及数据分析技术，对不同货架层位的货物状态进行持续扫描。系统将采集的信息转化为可用于库存管理、异常识别和仓库运营决策的数据，从而减少对传统人工巡检及周期性盘点的依赖。

此次升级的Storage Health功能重点关注仓储货物状态和潜在风险。仓库在长期运营过程中，可能出现托盘摆放偏移、包装箱破损、货物超出预定存储位置以及其他异常情况。这些问题在高位货架或密集存储区域往往难以及时发现，不仅可能影响库存准确性，也可能增加货物坠落、货架干涉和叉车作业风险。

Dexory将NVIDIA Cosmos-Reason2-2B模型引入检测流程，使系统能够结合高分辨率图像进行更加复杂的视觉分析。该模型能够识别包装箱打开、货物位置偏移、托盘摆放不正等情况，并在传统检测模型判断置信度较低时提供额外分析。Dexory表示，经过对2B和8B两种模型配置进行评估后，选择了更适合实际部署效率和检测精度需求的2B版本，并使用自身仓储图像数据进行针对性优化。

在移动机器人安全方面，Dexory正在测试NVIDIA Halos相关技术，探索将实时人工智能计算、功能安全和边缘计算能力整合到更加集中的车载架构中。公司现有机器人已经在仓储、制造及物流设施中与工作人员、叉车和其他设备共同运行，因此机器人需要持续感知周围环境，并对人员活动和动态障碍作出合理响应。

根据公布的信息，Dexory希望利用IGX Thor及相关安全技术建立新的单板计算架构，进一步扩大机器人感知能力，并为未来大规模部署提供支持。不过，这项工作目前仍处于技术测试和探索阶段，企业尚未宣布已在全部现有机器人车队中完成部署，也未公布最终安全认证或量化改善结果。

从仓库运营角度看，Dexory此次技术升级的重要性不仅在于提高自动盘点效率，更在于将库存数据、货物状态和仓储安全联系起来。传统仓储管理系统主要关注库存数量及位置，而机器人持续采集的现场图像能够进一步反映托盘、包装及货架区域的实际状态，为运营人员提供更丰富的信息。

随着高位密集存储和自动化设备应用不断增加，仓库内部的数据采集方式正在发生变化。自主巡检机器人、人工智能视觉系统及数字孪生技术的结合，有望推动仓储管理由依靠周期性检查转向更高频率的数据监测。对于叉车及内部物流行业而言，这类技术还可能帮助运营商更早发现货物摆放异常，为提升人车混行环境下的作业安全提供辅助。