在劳动力成本持续上涨与餐饮行业人工短缺愈演愈烈的背景下，自动化洗碗与餐具处理成为业内亟需解决的一环。荷兰视觉AI公司 Fizyr 与日本驱动与工业机器人企业 Yaskawa Europe 最近宣布与德国 MEIKO 集团（MEIKO Group）合作，共同开发面向商用厨房的自动洗碗与餐具分拣系统，以提升效率、减少人力负担并提高卫生标准。此项目在 Automatica 2025 展会中由 Yaskawa 展示并引起广泛关注。

德国 MEIKO 集团以专业洗碗、清洁与消毒设备，以及可持续食物废弃物处理系统著称，在全球餐饮服务与酒店业有着较高市场占有率。Fizyr 专注于高度可变性环境下的视觉识别 AI 技术，其系统能识别形状各异、材质与颜色不同的餐具，并指令机器人手臂如何抓取与摆放。Yaskawa Europe 则提供机器人硬件与自动化执行模块，两者与 MEIKO 的生产线整合能构建一个从视觉识别到物理操作链条连贯的端到端方案。

这一自动化系统的核心功能包括：视觉识别模块负责自动检测不同类型的餐具；机器人手臂执行“pick & place”操作，将餐具分类并放入洗碗机入口；再由 MEIKO 的洗碗机完成清洗与消毒过程。此外，该方案还加入吸附模块用于预清除餐盘残渣，从而减少洗碗机的阻塞与能耗，并提升清洁效果。

Fizyr 的 CEO Ken Fleming 表示：“这是超越噱头的自动化示例，真正面向现实需求。许多行业，包括商用厨房正面临劳动力严重短缺，这个自动分拣与洗碗的系统能减轻压力，并清除流程堵点，以保持厨房持续运作。”

该系统在 Automatica 2025 上的演示表明，三家公司在视觉 AI 与机械执行之间实现了良好协作。Yaskawa 的机器人手臂经视觉 AI 指令能迅速识别餐具类别（如盘子、碗、托盘等），并将其摆放到 MEIKO 洗碗线的入口，其效率与准确性明显优于手工分拣方式。演示中还展示如何处理带有食物残渣的餐具，以及如何避免误拾（misgrasp）或混放不当问题。

从成本与行业效益角度，该自动化方案虽然一开始需要一定资本投入（视觉传感、机器人手臂与系统集成费用不低），但 MEIKO 与合作方预计它能在中大型餐饮厨房（如酒店、医院、航空公司餐饮服务、学校食堂等）在劳动力成本与运营效率上的节省会具有显著回报。同时，通过减少二次清洗与洗碗机故障，以及提升消毒与卫生标准，还能降低长远维护与公共卫生风险成本。

不过该系统的推广与落地也有挑战。首要是环境适应性：商用厨房环境常有高温、蒸汽、油渍与杂质，对视觉识别系统与机械手的防护要求高；其次是餐具种类繁多，形状与材质差异大，需要训练集与 AI 模型足够多样与鲁棒；第三是与现有厨房流程集成的问题：很多厨房布局紧凑、人手路线复杂，自动分拣与机器人臂的引入可能需要对空间与流程做出一定改造；此外，操作人员的培训、安全规范与卫生认证程序也必须同步跟上。

在中国，这类自动洗碗 + 餐具分拣的自动化解决方案具有强烈潜力。中国有大量酒店、连锁餐饮、医疗机构、学校等场景，餐具类型与数量巨大，人工成本与劳动强度较高。在“用工难”“劳动力成本上升”“卫生标准提升”等驱动下，视觉识别＋机器人分拣＋自动清洗整合的系统若能满足耐用性、防护性与本地化服务，将受到较大欢迎。同时，中国设备制造商在机器人手臂、小型视觉系统与模组化设计方面已有一定基础，只要能解决模型训练、本地化配件与维修网络问题，就可能迅速复制国外成功经验。