引进 45,000 个机器人的亚马逊，正推动一场智能仓储的革命

2017-07-28 11:39 来源:36氪 机器人 /亚马逊

原标题：引进 45,000 个机器人的亚马逊，正推动一场智能仓储的革命

编者按：本文由微信公众号“机器之能”（ID：almosthuman2017）整理，来源：Zdnet Wired。授权36氪转载。

亚马逊引进了 45,000 个机器人，然而这些机器人都没有配备机械臂。

全球有超过 20 家公司在其大型物流中心引入扁平轮式机器人为其运送货物。但是它完全可以做到人类能够做到的事情，比如将物件从货架取出或其放入那些棕色的盒子，再把垃圾袋、笔和书籍带回家。能够完成此类分拣任务的机器人可以提升亚马逊的效率，使其更少地依赖于员工。

自从在 2012 年以 7.75 亿美元收购 Kiva Systems ，亚马逊就没有停下投资智能化仓储物流的脚步，同时，也让人们看到电子商务领域正在进行的全面转型。如今，既想进军电子商务，又不愿在自动化和效率上改变运作模式的零售商已几乎不存在。2016 年，物流仓储机器人的全球销售额达到了 19 亿美元，根据研究公司 Tractica 的预测，到 2021 年之前，其市场将高达 224 亿美元。而以去年 4 万台物流仓储机器人的出售量，预计 2021 年的出售量将达到 62 万台。

为了找到更好的机器人解决方案，亚马逊又一次举办机械分拣挑战赛。7 月 27 日，该比赛在日本名古屋举办，并作为今年的机器人行业大赛 RoboCup的一部分。参赛队伍需要先拿起毛巾、马桶刷等物品，然后将其移入储存箱和储存盒中。表现最优异的参赛者将从奖池中拿走全部 250,000 美元的奖金。

寻找潜在解决方案

两年前，亚马逊已经举办过这类赛事。今年，亚马逊修改了规则使比赛更加困难。「我认为，这更加符合真实的仓库环境，」澳大利亚卓越中心的机器人视觉小组负责人 Juxi Leitner 说，「机器人使人们致力于完成他们需要解决的问题，在不需要雇用任何的人的情况下保持其竞争力。

与去年相比，难度在于设定的机器人工作空间更小，这些机器人需要处理一些左右相邻或者上下相邻的物体。更大的挑战在于，机器人在比赛回合中处理的半数物体在比赛开始前 30 分钟才会被展示出来。

这对于参赛队伍来说，是一个头疼的问题，但是这更符合亚马逊仓库的内部条件，抓取机器人需要在这种情况下迅速学习。「物流中心每天要接受好几万件的新物品，」MIT 的机器人专家 Alberto Rodriguez 表示，他是帮助亚马逊设计竞赛的顾问委员会的一员。参赛队伍需要开发一个工作流，将新物品不同角度的图像提供给机器学习软件学习，从而使机器人在半小时内了解如何抓取一些它从未见过的物品。

即使如今亚马逊愿意引入机械臂，在机器人领域，操纵物体仍然存在一个最困难的问题。正如布朗大学教授 Stephanie Tellex 所说：多数情况下，大部分机器人都无法拾起大部分物品。对机器人编程，使其拾起少量的物体并不困难，但如何使机器人可靠地处理多种物品且快速适应新的物品，这一问题至今尚未解决。

面对如此多的问题尚待解决，该竞赛将尽可能地完全展示研究思想以及机器人的问题，从而使机器可以更快地掌握技能。参赛者将会展出各种形状的机器人及其策略，且不可避免地会有修复和调整。资深参赛者 Leitner 表示，「有很多的创新型想法正在诞生，但仍旧有很多需要改进的地方。」

许多队伍在工业机械臂上加入机械爪。来自 Leitner 团队、被称为 Cartman 的机器，是机械龙门架样式，可以沿着直线轨道移动机械爪和吸盘，就像 3D 打印机移动其打印头一样。

由 Rodriguez 带领的麻省理工和普林斯顿联合小组，正在测试一种新的赋予机器人触感的方式。在不进行思考的情况下，人们是通过指尖的触感来适应如何抓取或移动物体，atv，但工程师们无意中发现了一种让机器人知道它们在做什么的方法。该团队使用了一种被称为 GelSight 的新方法，通过机器人内部的微型摄像机追踪其手指表面的橡胶膜，该方法的基础是橡胶膜在碰撞影响下的形变。

除了在名古屋展出的创新想法，亚马逊也许还保留了一些部署机械分拣器的方法。「只有简化条件，才能实现机器人的分拣。」 NimbRo 团队负责人 Sven Behnke 说 ，他在去年的比赛中获得第二的名次。

如果仓库中全是间隔一致的箱形物体，那么机器人可以帮助你，但是这种情况与亚马逊仓库的真实情况相去甚远，亚马逊仓库储存放着数百万种不同的物品。Locus Robotics 创始人兼董事长 Bruce Welty 表示，「（参加这样的比赛）你会深受触动，但是机器人还远不能完成我们需要做的工作。」Locus Robotics 使轮式仓库机器人可以运送由人类所挑拣的物品 ，Welty 认为，未来包括其公司研发出的机器人，不会与人类竞争工作，而是填补空缺的工作。

而对于这些比赛任务的解决方案何时能够实现商业化，麻省理工学院的 Rodriguez 认为还需要 5 年时间。

机器人应用于物流领域渐成趋势