2025 年 8 月，美国耶鲁叉车技术公司（Yale Lift Truck Technologies）在其主动辅助技术系列 Yale Reliant 中新增了行人识别摄像系统（Pedestrian Awareness Camera），该系统具备高精度识别与灵活配置能力，成为仓储作业中提升人车互动安全的重要技术补充。此次技术发布彰显耶鲁致力于补强仓储现场“人机安全协同”薄弱环节的长期战略方向。

耶鲁作为全球最具历史的工业车辆品牌之一，起源于 19 世纪末，至今已有逾百年发展历程。公司隶属于 Hyster-Yale Materials Handling 集团，总部位于美国克利夫兰，业务覆盖全球 80 多个国家和地区。其产品线涵盖从 1 吨级电动平衡重叉车到大吨位内燃叉车的完整系列，并积极拓展自动化与智能安全领域。凭借持续的研发投入和广泛的服务网络，耶鲁在全球物料搬运市场建立了稳固地位，是众多行业客户在高强度作业环境中的长期合作伙伴。

该行人识别系统可通过安装于叉车后方（货叉尾侧）的摄像头，在 120 度开阔视角内，精准捕捉至 6 米范围内的行人，并在识别到行人后，自动向驾驶员发出提示。提示方式包括视觉与声音信号，并可选配“牵引减速提示”（traction alert），即当检测到行人时，会触发叉车自动减速，让驾驶员在不失控制权的情况下更迅速作出反应。系统适配低光与复杂环境，在典型速度（8 km/h 以下）下有效工作，保障驾驶员有足够反应时间，功能实用性强。

耶鲁产品与商业推进—技术与车队管理负责人 Daniel Heap 评价：“操作员的警觉性是叉车与行人安全的基石，而 Yale Reliant 技术系列旨在为仓储中日益流动的劳动力和不够经验丰富的驾驶员提供帮助。此次摄像系统正是响应真实仓储环境的研发成果，具备必要的功能性与可配置性。”

耶鲁方面表示，该系统已在超过 8,300 辆 Reliant 产品中部署，累计运行时长达 2,400 万小时，验证了其稳定性与广泛适用性。

从实施层来看，该系统支持纯语音与视觉提示，也可选配牵引感知减速，帮助驾驶员迅速回神并采取规避措施。数个提示类型可根据仓库场景灵活设置，减少误报和操作干扰。丰富的现实拍摄数据用于训练识别算法，系统适应夜间及不同环境，并已针对低速行驶（5 mph／约 8 km/h 以下）进行优化，兼具安全与响应时效。

针对整车应用场景，无论仓储、配送中心亦或工厂车间，“行人识别摄像系统”能显著提升人车互动安全层级。其关键价值在于：一是提高驾驶员对盲区内行人的可视性；二是主动提醒促使及时避险；三是系统部署灵活，不入侵原有平台、适配各类车辆类型而不影响正常作业流程。

耶鲁推出的行人识别摄像系统不是简单的安全提示叠加，而是融合了感知、智能、行动控制的系统化设计。这种从“被动可视”到“主动提醒甚至轻度控制”的跃升，有助于构筑更加安全的仓储环境。

持续优化系统识别精度、减少误警、进一步整合入叉车自动速度调控、远程监控与大数据分析，将是产品演进的重要方向。该系统也可能成为行业在人工智能与安全防护融合方面实现示范的一环。对物流企业管理者而言，投资这种技术不仅能明显降低事故风险，也将对工人信任感、品牌安全形象与保险成本带来长远正面影响。

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