導(dǎo)讀：想象一下，你下單后不到一天就收到包裹，這背后的秘密是什么？本文將帶你走進亞馬遜的倉儲自動化世界，揭示機器人如何徹底改變了電商物流。

從2012年收購Kiva Systems開始，亞馬遜的倉儲機器人經(jīng)歷了驚人的進化。我們將追溯這十年來的技術(shù)里程碑，從最初的簡單搬運到現(xiàn)在能夠自主識別、抓取和存儲數(shù)百萬種商品的智能系統(tǒng)。最引人入勝的是亞馬遜最新的突破性技術(shù)。想象一個機器人，它不僅能看到雜亂的儲物箱，還能理解如何在其中創(chuàng)造空間。它能像人類一樣輕柔地處理各種物品，從脆弱的玻璃杯到柔軟的毛絨玩具。這個系統(tǒng)如何實現(xiàn)？力控制、計算機視覺和人工智能又在其中扮演了什么角色？

跟隨亞馬遜機器人公司應(yīng)用科學(xué)總監(jiān)Aaron Parness的講述，我們將深入探討這些令人驚嘆的創(chuàng)新，以及它們?nèi)绾嗡茉煳磥淼奈锪魇澜纭蕚浜瞄_啟這段激動人心的科技之旅了嗎？

讓我們把時間倒回到2012年。那時的亞馬遜倉庫，雖然已經(jīng)采用了一些自動化技術(shù)，但仍然主要依賴人力。員工們需要在龐大的倉庫中穿梭，尋找、揀選、包裝商品。這個過程不僅耗時，還容易造成疲勞和工傷。亞馬遜意識到，要在激烈的電商競爭中保持領(lǐng)先，必須在倉儲效率上有質(zhì)的飛躍。

2012年3月，亞馬遜做出了一個大手筆的決定：以7.75億美元收購了機器人公司Kiva Systems。這個決定在當時引起了不小的轟動。Kiva Systems開發(fā)的是一種革命性的倉儲系統(tǒng)，它徹底顛覆了傳統(tǒng)的"人找貨"模式，轉(zhuǎn)而采用"貨找人"的方式。

Kiva系統(tǒng)的核心是一種矮胖的橙色機器人，它們能夠在倉庫地面上自由移動。這些機器人的"絕活"是能夠鉆到特制的貨架下方，然后將整個貨架抬起并搬運到指定的工作站。想象一下，當你下單后，不是工人去貨架上找商品，而是裝有你所需商品的整個貨架"自己"移動到工作人員面前。這大大減少了員工的走動時間，提高了揀貨效率。

起初，業(yè)界對這項收購持懷疑態(tài)度。有人猜測亞馬遜是要用機器人取代人類員工。但事實證明，這種擔憂是多余的。正如亞馬遜全球機器人技術(shù)首席專家Tye Brady所說："從Kiva收購的早期開始，我們的愿景就從未與人或技術(shù)的二元決策捆綁在一起。相反，它一直是關(guān)于人和技術(shù)如何安全和諧地一起工作，為我們的客戶提供服務(wù)。"

在Kiva系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，亞馬遜開始了一段令人興奮的創(chuàng)新之旅。2015年，他們成立了Amazon Robotics部門，專注于開發(fā)更先進的倉儲自動化解決方案。隨后幾年，一系列新型機器人相繼問世：

• 2019年，亞馬遜推出了能夠自主分揀包裹的"Pegasus"和用于搬運大型貨物的"Xanthus"，Pegasus系統(tǒng)，它是一種小型分揀機器人，可以在軌道上高速移動，每小時可以處理多達200個包裹。Xanthus則是一種模塊化的驅(qū)動單元，可以根據(jù)需要搭載不同的貨架或傳送帶，靈活性大大提高。

• 2021年，Cardinal機器人亮相。這種機器人采用先進的人工智能和計算機視覺技術(shù)，能夠從一堆包裹中精確地選擇一個包裹，抬起它，讀取標簽，并將其準確放置在GoCart（一種用于包裹運輸?shù)耐栖嚕┲小?/p>

• 2022年，亞馬遜推出了一款突破性的機器人Proteus。這是亞馬遜的第一個完全自主的移動機器人，它能夠在員工中間自由移動，無需被限制在特定區(qū)域內(nèi)。Proteus采用了先進的安全、感知和導(dǎo)航技術(shù)，能夠智能地避開人類和障礙物。

• 同年，亞馬遜還推出了Amazon Robotics Identification (AR ID)系統(tǒng)。這是一種AI驅(qū)動的掃描能力，結(jié)合了創(chuàng)新的計算機視覺和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，使包裹掃描變得更加容易。

這些創(chuàng)新不僅提高了效率，還改善了員工的工作環(huán)境。例如，Cardinal機器人減少了員工需要提起重物的次數(shù)，降低了工傷風險。而AR ID系統(tǒng)則讓員工可以雙手自由操作包裹，而不是單手持掃描器工作。

值得注意的是，盡管機器人數(shù)量激增——從2012年的零增長到2022年的超過52萬臺——亞馬遜的全球員工數(shù)量不減反增，新增了超過100萬個工作崗位。這個數(shù)字有力地證明了，機器人技術(shù)不是在取代人類，而是在創(chuàng)造新的工作機會和崗位。

亞馬遜機器人AI主管Siddhartha Srinivasa對此有著深刻的理解。他說："我們的機器人正在進入人類的世界。因此，我們必須尊重人類世界中所有復(fù)雜的互動。"這種理念指導(dǎo)著亞馬遜在開發(fā)新技術(shù)時，始終將人的因素放在首位。

然而，將機器人引入復(fù)雜的倉儲環(huán)境并非易事。正如亞馬遜機器人AI高級應(yīng)用科學(xué)經(jīng)理Aaron Parness所言："將機器人應(yīng)用于高度可變的環(huán)境中，這打破了所有現(xiàn)有的工業(yè)機器人思維。"傳統(tǒng)的工業(yè)機器人擅長在固定的環(huán)境中執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)，但在充滿變數(shù)的倉庫里，它們就像是"又聾又啞"的巨人，既感受不到周圍的變化，也無法做出靈活的反應(yīng)。

為了克服這些挑戰(zhàn)，Parness和他的團隊開始了一段充滿創(chuàng)新的旅程。他們的目標是開發(fā)出能夠"看"、能夠"感知"、能夠"思考"的新一代機器人。這不僅需要突破性的技術(shù)創(chuàng)新，還需要對整個倉儲流程進行重新思考。

突破技術(shù)壁壘：力控制、感知與決策的智能融合

想象一下，你正試圖在一個塞滿各種形狀和大小物品的抽屜里找出一個特定的東西。這個看似簡單的任務(wù)，對于傳統(tǒng)的工業(yè)機器人來說，卻是一個難以逾越的挑戰(zhàn)。為什么？因為它們就像是戴著厚重拳擊手套的拳擊手，雖然力氣很大，但缺乏必要的觸覺反饋和靈活性。

亞馬遜機器人AI高級應(yīng)用科學(xué)經(jīng)理Aaron Parness深知這一點。他說："傳統(tǒng)的工業(yè)機器人不是為倉庫設(shè)計的，它們是為工廠設(shè)計的。"在工廠里，環(huán)境是高度結(jié)構(gòu)化的，任務(wù)是重復(fù)性的。但在亞馬遜的倉庫里，情況截然不同。這里有超過2000萬種商品，每天還在增加幾十萬種。機器人需要處理從輕如羽毛的信封到重如磚塊的書籍，從堅硬的電子產(chǎn)品到柔軟的衣物。這種多樣性對機器人的適應(yīng)能力提出了極高的要求。

為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，Parness和他的團隊開始了一場技術(shù)革命。他們的目標是創(chuàng)造出能夠"感知"、"思考"和"適應(yīng)"的機器人。這個過程中的第一個重大突破是力控制技術(shù)的應(yīng)用。

傳統(tǒng)的工業(yè)機器人只能通過位置來控制自己的動作，就像是在黑暗中摸索前進。而Parness團隊開發(fā)的新一代機器人則配備了力矩傳感器，能夠?qū)崟r感知自己施加的力度。這就像是給機器人裝上了"指尖"，讓它能夠像人類一樣，通過觸覺來感知和操作物體。

Parness解釋道："力是操作的語言。"這句話道出了力控制技術(shù)的精髓。有了這項技術(shù)，機器人就能像人類一樣，輕柔地拿起一個易碎的玻璃杯，又能穩(wěn)穩(wěn)地搬運一箱重書。更重要的是，當機器人遇到意外情況時，比如不小心碰到了貨架，它能立即感知到并做出調(diào)整，而不是一味地按預(yù)設(shè)軌跡運動。

但僅有"觸覺"還不夠，機器人還需要"眼睛"。這就是計算機視覺技術(shù)發(fā)揮作用的地方。Parness團隊開發(fā)的視覺系統(tǒng)不僅能識別物體，還能理解空間關(guān)系。想象一下，當你往已經(jīng)很滿的抽屜里塞東西時，你會下意識地尋找可以利用的空間。亞馬遜的機器人現(xiàn)在也能做到這一點。

"我們不僅要識別洞，還要創(chuàng)造洞，"Parness這樣描述他們的視覺系統(tǒng)。機器人能夠分析bin（存儲箱）中的物品分布，預(yù)測哪里可能有空間，甚至計算出如何移動現(xiàn)有物品來創(chuàng)造更多空間。這種能力讓機器人在存儲過程中表現(xiàn)得更加智能和高效。

然而，即使有了"觸覺"和"視覺"，機器人還需要"大腦"來做出決策。這就是機器學(xué)習(xí)算法的用武之地。Parness團隊開發(fā)的決策系統(tǒng)能夠根據(jù)物品的屬性（如重量、形狀、脆弱程度）和當前的存儲情況，快速計算出最佳的存儲策略。

更令人驚嘆的是，這些機器人還具備持續(xù)學(xué)習(xí)的能力。Parness舉了一個有趣的例子："我們的一個揀貨機器人就發(fā)生過這樣的趣聞。世界上某個地方的機器人注意到了新包裹類型。一開始它非常掙扎，因為它從未見過這種情況，并意識到自己遇到了困難。解決方案得到了糾正，然后它能夠 將模型傳輸給世界上所有其他機器人，這樣，即使在這種新包裹類型到達某些位置之前，這些機器人也已經(jīng)做好了處理它的準備。因此，雖然出現(xiàn)了一個小故障，但那個故障只發(fā)生在一個地方，而所有其他位置都準備好解決這個問題，因為這個系統(tǒng)能夠重新訓(xùn)練自己并共享這些信息。"

這種分布式學(xué)習(xí)系統(tǒng)讓亞馬遜的機器人網(wǎng)絡(luò)變得越來越智能。每一個機器人都是整個系統(tǒng)的"眼睛"和"大腦"，它們共同構(gòu)成了一個不斷進化的智能網(wǎng)絡(luò)。

然而，技術(shù)創(chuàng)新并非一帆風順。Parness坦言，他們面臨的一個大挑戰(zhàn)是如何在保證安全的同時提高效率。"在我們的業(yè)務(wù)中，每次你存儲一個物品可能只花費5美分到20美分。但如果你打碎了一部iPhone，那就是500到700美元的損失。這意味著機器人要運行兩整天才能開始賺錢。"

為了應(yīng)對這個挑戰(zhàn)，團隊開發(fā)了一套復(fù)雜的風險評估系統(tǒng)。機器人在每次操作前都會進行風險評估，如果認為有損壞物品的風險，就會采取更加謹慎的策略，或者將任務(wù)交給人類操作員處理。

Parness強調(diào)："我們不僅要考慮快速路徑，還要考慮安全路徑。"這種平衡安全和效率的思路，體現(xiàn)了亞馬遜在發(fā)展機器人技術(shù)時的全面考量。

通過這些技術(shù)創(chuàng)新，亞馬遜的機器人正在從單純的"工具"轉(zhuǎn)變?yōu)檎嬲?助手"。它們不僅能完成預(yù)設(shè)的任務(wù)，還能適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境，做出智能的決策，甚至能從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)和改進。

倉儲自動化的實踐與挑戰(zhàn)：以存儲（Stow）流程為例

想象一下，你正站在一個巨大的倉庫中央，周圍是成排的黃色貨架，每個貨架上都塞滿了各種各樣的商品。你的任務(wù)是把手中的商品放到最合適的位置。聽起來簡單？其實不然。這就是亞馬遜倉庫中的"存儲"（Stow）過程，看似簡單，實則暗藏玄機。

Aaron Parness，亞馬遜機器人AI高級應(yīng)用科學(xué)經(jīng)理，用一個有趣的比喻描述了這個過程的復(fù)雜性："這不是一個簡單的插入問題，我們不僅需要找到空隙，還要創(chuàng)造空隙。"換句話說，機器人不僅要找到可以放置物品的地方，還要學(xué)會如何在看似已經(jīng)滿了的貨架上創(chuàng)造出新的空間。

存儲過程面臨的第一個挑戰(zhàn)是物品的多樣性。亞馬遜倉庫中存儲的商品種類繁多，從小到牙刷，大到電視機，軟的T恤，硬的書本，形狀規(guī)則的盒子，還是不規(guī)則的玩具，每一種都需要不同的處理方式。Parness說："我們需要處理超過2000萬種不同的商品，而且每天還在增加幾十萬種。"這種多樣性對機器人的適應(yīng)能力提出了極高的要求。

第二個挑戰(zhàn)是空間限制。亞馬遜的貨架是由柔軟的布料制成的，每個貨架前還有彈性帶，目的是防止物品在運輸過程中掉落。這種設(shè)計雖然實用，但為機器人操作增加了難度。Parness解釋道："這些彈性帶讓傳統(tǒng)的深度傳感器難以準確判斷bin內(nèi)的情況。"

面對這些挑戰(zhàn)，Parness和他的團隊開始了一系列創(chuàng)新。首先，他們重新設(shè)計了機器人的"手"——末端執(zhí)行器。傳統(tǒng)的機器人抓手在這種環(huán)境下表現(xiàn)不佳，要么抓不穩(wěn)物品，要么容易損壞貨架。

經(jīng)過多次迭代，團隊最終開發(fā)出了一種獨特的設(shè)計：兩個帶有微型傳送帶的平行板。Parness興奮地介紹："這個設(shè)計讓我們能夠在抓取時精確控制物品的姿態(tài)，同時又能輕松地將物品送入狹小的空間。"

想象一下，這就像是給機器人裝上了一雙靈巧的手，既能穩(wěn)穩(wěn)地抓住物品，又能輕松地將物品"滑"入貨架，就像魔術(shù)師變魔術(shù)一樣流暢。

但僅有靈巧的"手"還不夠，機器人還需要知道如何高效地使用這雙"手"。這就是"運動原語"（motion primitives）概念的由來。

Parness解釋道："我們發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)的存儲動作可以歸結(jié)為四種基本動作：側(cè)向掃動、豎直翻轉(zhuǎn)、堆疊和斜插。"這種簡化讓復(fù)雜的存儲任務(wù)變得可管理，同時也大大提高了系統(tǒng)的可靠性。

舉個例子，當機器人需要在一個看似已經(jīng)滿了的bin中創(chuàng)造空間時，它可能會先用"側(cè)向掃動"將現(xiàn)有物品推到一邊，然后用"豎直翻轉(zhuǎn)"讓一些扁平的物品立起來，最后用"斜插"的方式將新物品放入創(chuàng)造出的空間。這一系列動作看似簡單，卻需要精確的力度控制和空間感知。

然而，即使有了這些創(chuàng)新，存儲過程仍然面臨著效率和安全的平衡問題。Parness坦言："我們必須在速度和準確性之間找到平衡。每次存儲操作可能只值幾美分，但如果損壞了一件高價值商品，那損失就大了。"

為了解決這個問題，團隊開發(fā)了一套復(fù)雜的風險評估系統(tǒng)。在每次存儲操作之前，系統(tǒng)都會評估可能的風險，如果風險太高，就會選擇更保守的策略或者將任務(wù)交給人類操作員。

這種人機協(xié)作模式是亞馬遜倉儲自動化的一大特色。Parness強調(diào)："我們的目標不是完全取代人類，而是讓機器人和人類各自發(fā)揮所長。"例如，機器人擅長處理重復(fù)性高、精度要求高的任務(wù)，而人類則更適合處理需要靈活判斷的復(fù)雜情況。

這種協(xié)作模式帶來了意想不到的好處。Parness笑著說："有趣的是，如果你去看我們在斯波坎的倉庫，你會發(fā)現(xiàn)機器人經(jīng)常在貨架的頂部幾層工作。原來員工不太喜歡用梯子，那里比較慢而且更累人。所以機器人找到了很多空間在那里。"

這個例子生動地說明了機器人如何補充人類的工作，而不是簡單地替代。機器人接管了那些人類覺得不舒服或效率低下的任務(wù)，讓人類員工可以專注于更有價值、更有挑戰(zhàn)性的工作。

通過這些創(chuàng)新和實踐，亞馬遜的存儲過程效率得到了顯著提升。Parness自豪地說："在最近的一次測試中，我們的系統(tǒng)成功地存儲了95個物品中的94個，而這些物品都是特意選擇的具有挑戰(zhàn)性的樣本。"

但Parness和他的團隊并不滿足于現(xiàn)狀。他們正在研究如何讓系統(tǒng)處理更多類型的物品，如何進一步提高存儲密度，以及如何讓機器人在更復(fù)雜的環(huán)境中工作。

亞馬遜的這些創(chuàng)新不僅僅改變了一個公司的運作方式，更是在重新定義整個物流行業(yè)的未來。在下一章中，我們將探討這些技術(shù)創(chuàng)新可能對整個供應(yīng)鏈產(chǎn)生的深遠影響，以及它們?nèi)绾嗡茉煳覀兊奈磥碣徫矬w驗。讓我們一起展望這個由智能機器人和人類共同創(chuàng)造的美好未來。

物流的未來：技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動的范式轉(zhuǎn)變

當我們站在亞馬遜倉庫里，看著黃色的機器人來回穿梭，靈活的機械臂精準地抓取和放置商品，我們不禁要問：這是否就是未來物流的模樣？答案是肯定的，但這僅僅是開始。

亞馬遜機器人AI主管Siddhartha Srinivasa有一個深刻的洞察："Stow（存儲）將是亞馬遜首個在現(xiàn)有設(shè)施中大規(guī)模實施的自動化項目。我們正在實現(xiàn)一個機器人和人類真正能夠并肩工作的未來，而無需徹底改變?nèi)祟惖墓ぷ鳝h(huán)境。"

這句話道出了技術(shù)創(chuàng)新在物流中的核心價值：不是簡單地用機器取代人，而是創(chuàng)造一個人機協(xié)作的新模式。這種模式正在重塑整個物流，從倉儲到最后一公里配送。

讓我們先看看倉儲領(lǐng)域。Aaron Parness團隊開發(fā)的技術(shù)不僅僅局限于存儲過程。他們的愿景是將這些技術(shù)應(yīng)用到倉庫的各個環(huán)節(jié)。例如，在包裹分揀中，機器人需要像玩俄羅斯方塊一樣，將不同大小和形狀的包裹高效地裝入運輸車輛。Parness說："如果你想在裝箱游戲中勝出，你需要這些能力。"

這種高效的分揀和裝載不僅能提高效率，還能大大減少運輸中的空間浪費，從而降低成本和環(huán)境影響。想象一下，如果每輛送貨卡車都能多裝載10%的貨物，那么在全球范圍內(nèi)，我們可以減少多少卡車的使用量！

但技術(shù)創(chuàng)新的影響遠不止于此。隨著機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的進步，我們正在進入一個預(yù)測性供應(yīng)鏈的時代。Srinivasa解釋道："我們不僅要應(yīng)對當前的需求，還要預(yù)測未來的需求。這就是為什么我們在投資研究基礎(chǔ)模型，它們可能在物流決策中發(fā)揮重要作用。"

想象一下，一個能夠預(yù)測下一個熱門商品，并據(jù)此調(diào)整庫存和配送策略的系統(tǒng)。這不僅能提高客戶滿意度，還能大大減少庫存積壓和緊急補貨的需求，從而優(yōu)化整個供應(yīng)鏈的運作。

在最后一公里配送方面，亞馬遜的創(chuàng)新同樣令人興奮。亞馬遜Scout項目的高級應(yīng)用科學(xué)經(jīng)理Philipp Michel正在開發(fā)能夠在人行道上自主導(dǎo)航的配送機器人。他說："我們希望機器人能夠像正常的交通參與者一樣行動，因為這是人們所習(xí)慣的。但同時，人們又不習(xí)慣這種新設(shè)備，所以我們需要仔細考慮它應(yīng)該如何表現(xiàn)。"

這種思考體現(xiàn)了技術(shù)創(chuàng)新在融入社會時需要考慮的復(fù)雜性。不僅要解決技術(shù)問題，還要考慮社會接受度和人機互動等更廣泛的問題。

隨著這些技術(shù)的成熟和普及，我們可以期待看到一個更加靈活、高效和可持續(xù)的供應(yīng)鏈。例如，局部化的小型配送中心可能會取代大型中央倉庫，實現(xiàn)更快速的配送。自動駕駛卡車可能會徹底改變長途運輸?shù)哪Ｊ健Ｉ踔猎谖覀兊募抑?，智能冰箱可能會自動下單補充我們常用的食品。

然而，這種轉(zhuǎn)變也帶來了挑戰(zhàn)。正如Parness所說："我們面臨的一個大挑戰(zhàn)是如何在保證安全的同時提高效率。"這不僅適用于倉庫內(nèi)的操作，也適用于整個供應(yīng)鏈。我們需要建立新的安全標準，制定新的規(guī)章制度，甚至重新思考我們的城市規(guī)劃。

對于行業(yè)從業(yè)者來說，這意味著需要不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)。Parness建議："保持好奇心和學(xué)習(xí)的熱情。技術(shù)在快速發(fā)展，但核心的供應(yīng)鏈管理原則仍然適用。關(guān)鍵是要理解這些新技術(shù)如何能夠幫助我們更好地實現(xiàn)這些原則。"

同時，我們也需要思考這些變革對就業(yè)市場的影響。雖然一些傳統(tǒng)崗位可能會消失，但新的工作機會也會出現(xiàn)。例如，我們將需要更多的機器人維護技師、AI訓(xùn)練師和人機協(xié)作專家。

Srinivasa對此持樂觀態(tài)度："技術(shù)的進步不應(yīng)該被視為對工作的威脅，而應(yīng)該被視為提升人類能力的機會。我們的目標是創(chuàng)造一個環(huán)境，讓人類可以專注于更有創(chuàng)造性、更有意義的工作。"

最后，我們不能忽視這場技術(shù)革命的環(huán)境影響。更高效的供應(yīng)鏈意味著更少的資源浪費，更低的碳排放。Michel說："我們正在研究如何使用更環(huán)保的包裝材料，如何優(yōu)化路線以減少能源消耗。這不僅是商業(yè)上的明智之舉，也是我們對社會的責任。"

展望未來，我們可以期待看到一個由人工智能驅(qū)動、機器人執(zhí)行、人類監(jiān)督的智能供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)。這個網(wǎng)絡(luò)將更加敏捷、更加高效、更加可持續(xù)。它將能夠快速響應(yīng)需求變化，優(yōu)化資源使用，最大化客戶滿意度。

但最重要的是，這個未來不是由機器主導(dǎo)的冷冰冰的世界。相反，它是一個人機協(xié)作的世界，人類的創(chuàng)造力和機器的效率完美結(jié)合。正如Parness所說："最終，我們的目標是創(chuàng)造一個更好的世界，一個商品能夠更快、更經(jīng)濟、更可持續(xù)地從生產(chǎn)者到達消費者手中的世界。"

這就是亞馬遜正在繪制的智能物流未來圖景。它充滿挑戰(zhàn)，但也充滿機遇。對于我們每個人來說，無論是消費者、從業(yè)者還是創(chuàng)新者，這都是一個激動人心的時代。我們正在見證并參與一場改變世界的革命，而這僅僅是開始。