在德國(guó)多特蒙德舉行的 Delivering the Future 活動(dòng)中，亞馬遜推出了一款既不麻木也不愚蠢的機(jī)器人。Vulcan 建立在機(jī)器人、工程和物理 AI 的關(guān)鍵進(jìn)步之上，是亞馬遜第一款具有觸覺(jué)的機(jī)器人。

The power of touch  觸摸的力量

Vulcan 并不是亞馬遜第一個(gè)可以撿東西的機(jī)器人。Sparrow、Cardinal 和 Robin 系統(tǒng)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和吸盤來(lái)移動(dòng)由人工包裝的單個(gè)產(chǎn)品或包裝。 

但是，憑借其觸覺(jué)，即它能夠理解何時(shí)以及如何與物體接觸，Vulcan 開啟了改善我們的運(yùn)營(yíng)、工作和設(shè)施的新方法。

在亞馬遜物流履約中心，商品被儲(chǔ)存在織物覆蓋的“豆莢”中，這些豆莢被劃分為約一英尺見(jiàn)方的隔間，每個(gè)隔間平均最多可容納 10 件商品，從而最大限度地提高效率。從歷史上看，對(duì)于缺乏人類自然靈巧性的機(jī)器人來(lái)說(shuō)，將物品放入或取出物品一直是一個(gè)挑戰(zhàn)。

Vulcan 是亞馬遜第一款具有類似技巧的機(jī)器人。Vulcan 可以輕松縱這些隔間內(nèi)的物體，為它所存放的任何東西騰出空間，因?yàn)樗篮螘r(shí)接觸以及施加了多大的力，并且可以在不造成任何損壞的情況下停止。

Vulcan 使用類似于粘在直發(fā)器上的尺子的“臂端工具”來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，再加上力反饋傳感器，告訴它推動(dòng)的力度或握住某物的力度，因此它可以保持在可能造成損壞的點(diǎn)以下。尺子位推動(dòng)這些隔間中已有的物品，為它想要添加的任何東西騰出空間。直發(fā)器的臂（“槳”）固定要添加的物品，根據(jù)物品的大小和形狀調(diào)整它們的抓握力，然后使用內(nèi)置的傳送帶將物品放入垃圾箱。

為了從這些箱子中挑選物品，Vulcan 使用了一個(gè)帶有攝像頭和吸盤的手臂。攝像機(jī)會(huì)查看隔間并挑選出要抓取的物品，以及放置它的最佳位置。當(dāng)吸盤抓住它時(shí)，攝像頭會(huì)進(jìn)行觀察，以確保它只拿對(duì)了東西，避免了我們的工程師所說(shuō)的“共提取非目標(biāo)物品”的風(fēng)險(xiǎn)。

Vulcan 能夠揀選和存放我們存儲(chǔ)在履行中心的所有各種類型物品的大約 75%，并且速度與我們的一線員工相當(dāng)，代表了自動(dòng)化和人工智能如何協(xié)助我們的員工完成日常任務(wù)的重大變化。它還具有識(shí)別何時(shí)無(wú)法移動(dòng)特定物品的智能功能，并且可以要求人類合作伙伴進(jìn)行標(biāo)記，幫助我們通過(guò)合作充分利用我們的技術(shù)和員工可以實(shí)現(xiàn)的最佳效果。

The human-robot connection 人機(jī)協(xié)作

亞馬遜研發(fā)的初衷是為了提高工人安全和人體工程學(xué)。在位于華盛頓州斯波坎和德國(guó)漢堡的運(yùn)營(yíng)中心，Vulcan 專注于在這些庫(kù)存艙的頂行揀選和存放庫(kù)存。因?yàn)檫@些行大約有 8 英尺高，所以通常需要員工使用梯子才能到達(dá)它們，這個(gè)過(guò)程既費(fèi)時(shí)又累人，而且比在他們的腹部收起和挑選更不符合人體工程學(xué)。Vulcan 還可以處理存放在地板上方的物品，因此員工可以在他們最舒適的地方工作。

“Vulcan 與我們的員工一起工作，這種組合比單獨(dú)使用任何一個(gè)都要好，”亞馬遜應(yīng)用科學(xué)總監(jiān) Aaron Parness 說(shuō)。

Vulcan 能力的這種應(yīng)用只是亞馬遜如何思考和使用這種技術(shù)的最新例子。在過(guò)去的十幾年里，亞馬遜已經(jīng)在履行中心部署了超過(guò) 750,000 臺(tái)機(jī)器人，所有這些機(jī)器人都旨在通過(guò)承擔(dān)履行流程中繁重的體力勞動(dòng)來(lái)幫助我們的員工安全高效地工作。

Picking problems  揀選問(wèn)題

Vulcan 的技術(shù)并非偶然。正如它與亞馬遜使用機(jī)器人方法相吻合一樣，這也是創(chuàng)新方式的另一個(gè)例子：挑選出重要的問(wèn)題并找到或開發(fā)解決方案——不會(huì)創(chuàng)造有趣的技術(shù)，然后尋找使用它的方法。

Vulca在揀選過(guò)程中添加機(jī)器人需要多年的各種技術(shù)工作，從力反饋傳感器和可以小心處理數(shù)百萬(wàn)件獨(dú)特物品的“手”，到輕推各種形狀和大小的盒子和袋子的工具，再到用于估計(jì)“豆莢”中可用空間的立體視覺(jué)系統(tǒng)。

它還需要物理 AI 的新穎應(yīng)用，包括識(shí)別 Vulcan 可以處理或不能處理哪些物品的算法、在“豆莢”中尋找空間、識(shí)別牙膏管和回形針盒等等。不能只用計(jì)算機(jī)模擬來(lái)教 Vulcan，而是用包含觸摸和力反饋的物理數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練它的 AI。它處理了數(shù)千個(gè)真實(shí)世界的例子，從撿起襪子到移動(dòng)易碎的電子產(chǎn)品。

Vulcan 甚至從自己的失敗中吸取教訓(xùn)，弄清楚不同物體在被觸摸時(shí)的行為，并像孩子一樣穩(wěn)步建立對(duì)物理世界的理解。因此，您可以預(yù)期它會(huì)在未來(lái)幾年變得更加智能和強(qiáng)大。

Parness 說(shuō)，結(jié)果是“一項(xiàng)三年前似乎不可能的技術(shù)，但現(xiàn)在將幫助我們實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)型。