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据媒体近日报道,未来的亚马逊物流网络将涉及人工智能和机器人,但人工智能驱动的机器会在什么时候承担大部分工作仍是一个悬而未决的问题。该公司机器人执行主管斯科特·安德森表示,亚马逊的仓库要完全实现端到端自动化至少还需要10年时间。安德森的评论强调了当前自动化的发展速度并非突飞猛进,即使是在机器人已经相对成熟的亚马逊仓库中也是如此。
就目前的情况来看,工作中的机器人大多精通特定的、可重复的精心编程任务。让机器人做其他事情需要花费昂贵、耗时的重新编程。如果要求机器人能够在动态环境中执行多种不同任务,就需要机器人能够看到并理解周围的环境,目前仍处于研究和实验阶段。在从未见过某个对象的前提下,即使要求机器人能够识别对象并将其捡起来的简单过程,也需要一系列复杂的软件和硬件,而这些还未实现商业化。
因此,尽管机器人可以帮助制造微芯片或者组装特斯拉汽车,但它无法完成仓库工作所需的人工任务。在亚马逊设施和其他公司的配送中心,大部分劳动仍主要由人员完成,因为训练机器人看世界很难,同样机器人也很难像人类工人那样熟练地抓取包裹。
但作为正在进行的深度学习革命的一部分,机器人视觉和运动控制水平正在逐步接近人类。过去10年,深度学习革命加速了人工智能得发展。亚马逊是率先开发这种机器人的公司之一,该公司每年都会举办一次所谓的“拣货挑战”(pick challenge),也就是“用机器人拣起一件物品,转移到物流链的另一断”,以此来推动该领域的进展。
许多其他公司和研究实验室也在这方面取得了不少进展。加州大学伯克利分校得机器人实验室在这一领域取得了重大进展,其开发的新型低成本机器人是由名为Blue的中央系统控制的一对人形手臂,借助人工智能驱动的视觉系统可以执行折叠毛巾等复杂任务。OpenAI研究实验室同样也在使用一种被称为强化学习的人工智能技术,来训练机械手更精确地完成清捡动作,这正是仓库机器人所必需的技能。总部位于旧金山的初创企业Kindred生产了一种名为Kindred Sort的机器人手臂,并将其部署在零售商Gap的仓库中,使用人工驾驶和自动化的混合技术来执行产品分拣。
据路透社报道,亚马逊在美国有110个仓库,45个分拣中心,大约50个配送站,为此亚马逊雇用了超过12.5万名全职仓库工人,其中只有一小部分工作是由机器人完成的。目前机器人依旧太过笨拙,依旧需要太多的训练。
例如,亚马逊使用所谓“驱动器”的小型机器人协助人类雇员。这种机器人沿着仓库中的既定路径前进,将大量产品交付给人类员工。“在目前的形式下,这项技术的应用非常有限,与我们所需要的全自动工作站相去甚远。”
来源网络:MYEX 整理