AI 在仓储物流的实战：行业展望、落地场景、引入实践，讲清怎么用、值不值、从哪下手。
Riverside 一家电商仓的视觉检测上线第一周就翻车：云端推理延迟半拍，问题件直接流进分拣格口。老米拆开延迟、带宽、费用、合规四笔账，给出边缘/云端/混合三档部署清单和三步落地顺序。
一件退回来的鞋，老师傅瞟一眼、翻一下，10 秒钟判出成色。视觉 AI 想把这 10 秒钟自动化，但光在传送带上装个相机远远不够。老米从 20 年一线视角讲清楚：分级标准怎么写、相机灯光怎么选、准确率怎么验，这套系统到底值不值。
2D 相机和 3D 相机的分界线不在价格，在任务。一句话划清界限：四个选型坑、六步清单、技术路线对照表，帮你省下一半预算。
第一个 AI 试点必须同时满足低风险和高可见度——老米给出四个筛选条件、五个候选场景的投入产出对比，以及写进合同的 POC 验收条款。
新员工 2 周才能独立上岗，夜班异常找不到人问。RAG 知识库把 SOP 变成随问随答的机器人，上岗时间直接减半。
缺货丢单、积压占资金，根子都在预测不准。从特征工程到补货闭环，一套把 WAPE 从 38% 打到 24% 的实战打法。
老板只关心：多少钱，多久回本。四个经得起算账的 AI 场景：需求预测、视觉质检、智能排班、库位优化，附投入区间与回本周期。
5 万个库位人工盘点要 3 天还错漏百出。相机+AI 把巡检压缩到 4 小时，库存准确率从 96.5% 做到 99.2% 的落地路径。
