在勞動力成本持續(xù)上漲與餐飲行業(yè)人工短缺愈演愈烈的背景下，自動化洗碗與餐具處理成為業(yè)內(nèi)亟需解決的一環(huán)。荷蘭視覺AI公司 Fizyr 與日本驅動與工業(yè)機器人企業(yè) Yaskawa Europe 最近宣布與德國 MEIKO 集團（MEIKO Group）合作，共同開發(fā)面向商用廚房的自動洗碗與餐具分揀系統(tǒng)，以提升效率、減少人力負擔并提高衛(wèi)生標準。此項目在 Automatica 2025 展會中由 Yaskawa 展示并引起廣泛關注。

德國 MEIKO 集團以專業(yè)洗碗、清潔與消毒設備，以及可持續(xù)食物廢棄物處理系統(tǒng)著稱，在全球餐飲服務與酒店業(yè)有著較高市場占有率。Fizyr 專注于高度可變性環(huán)境下的視覺識別 AI 技術，其系統(tǒng)能識別形狀各異、材質(zhì)與顏色不同的餐具，并指令機器人手臂如何抓取與擺放。Yaskawa Europe 則提供機器人硬件與自動化執(zhí)行模塊，兩者與 MEIKO 的生產(chǎn)線整合能構建一個從視覺識別到物理操作鏈條連貫的端到端方案。

這一自動化系統(tǒng)的核心功能包括：視覺識別模塊負責自動檢測不同類型的餐具；機器人手臂執(zhí)行“pick & place”操作，將餐具分類并放入洗碗機入口；再由 MEIKO 的洗碗機完成清洗與消毒過程。此外，該方案還加入吸附模塊用于預清除餐盤殘渣，從而減少洗碗機的阻塞與能耗，并提升清潔效果。

Fizyr 的 CEO Ken Fleming 表示：“這是超越噱頭的自動化示例，真正面向現(xiàn)實需求。許多行業(yè)，包括商用廚房正面臨勞動力嚴重短缺，這個自動分揀與洗碗的系統(tǒng)能減輕壓力，并清除流程堵點，以保持廚房持續(xù)運作?！?/p>

該系統(tǒng)在 Automatica 2025 上的演示表明，三家公司在視覺 AI 與機械執(zhí)行之間實現(xiàn)了良好協(xié)作。Yaskawa 的機器人手臂經(jīng)視覺 AI 指令能迅速識別餐具類別（如盤子、碗、托盤等），并將其擺放到 MEIKO 洗碗線的入口，其效率與準確性明顯優(yōu)于手工分揀方式。演示中還展示如何處理帶有食物殘渣的餐具，以及如何避免誤拾（misgrasp）或混放不當問題。

從成本與行業(yè)效益角度，該自動化方案雖然一開始需要一定資本投入（視覺傳感、機器人手臂與系統(tǒng)集成費用不低），但 MEIKO 與合作方預計它能在中大型餐飲廚房（如酒店、醫(yī)院、航空公司餐飲服務、學校食堂等）在勞動力成本與運營效率上的節(jié)省會具有顯著回報。同時，通過減少二次清洗與洗碗機故障，以及提升消毒與衛(wèi)生標準，還能降低長遠維護與公共衛(wèi)生風險成本。

不過該系統(tǒng)的推廣與落地也有挑戰(zhàn)。首要是環(huán)境適應性：商用廚房環(huán)境常有高溫、蒸汽、油漬與雜質(zhì)，對視覺識別系統(tǒng)與機械手的防護要求高；其次是餐具種類繁多，形狀與材質(zhì)差異大，需要訓練集與 AI 模型足夠多樣與魯棒；第三是與現(xiàn)有廚房流程集成的問題：很多廚房布局緊湊、人手路線復雜，自動分揀與機器人臂的引入可能需要對空間與流程做出一定改造；此外，操作人員的培訓、安全規(guī)范與衛(wèi)生認證程序也必須同步跟上。

在中國，這類自動洗碗 + 餐具分揀的自動化解決方案具有強烈潛力。中國有大量酒店、連鎖餐飲、醫(yī)療機構、學校等場景，餐具類型與數(shù)量巨大，人工成本與勞動強度較高。在“用工難”“勞動力成本上升”“衛(wèi)生標準提升”等驅動下，視覺識別＋機器人分揀＋自動清洗整合的系統(tǒng)若能滿足耐用性、防護性與本地化服務，將受到較大歡迎。同時，中國設備制造商在機器人手臂、小型視覺系統(tǒng)與模組化設計方面已有一定基礎，只要能解決模型訓練、本地化配件與維修網(wǎng)絡問題，就可能迅速復制國外成功經(jīng)驗。