機器人前瞻（公眾號：robot_pro）
編譯 |? 江宇
編輯 | ?漠影
機器人前瞻5月8日消息(xi)，亞(ya)馬遜宣布(bu)其“具(ju)(ju)備(bei)(bei)觸覺感知(zhi)”的(de)全新機器人Vulcan正(zheng)式(shi)部署(shu)，通過融(rong)合人工智能與力(li)反(fan)饋傳感器，Vulcan不僅能看，還能“摸(mo)”，具(ju)(ju)備(bei)(bei)類似人類的(de)操作精(jing)度與感知(zhi)能力(li)，首(shou)次實現(xian)了(le)亞(ya)馬遜倉庫中庫存補(bu)貨流程的(de)自(zi)動化。
這一突破性(xing)進展(zhan)被亞馬遜稱為“機器人技術的根本性(xing)飛躍”。
一、觸覺賦能下，Vulcan革新“人到貨”系統
亞馬遜(xun)倉庫(ku)中最經典的(de)機器人應用之一，是基于Kiva機器人的(de)“貨到人”（G2P）解(jie)決(jue)方案(an)。
Kiva移動機(ji)器人(ren)將存(cun)有庫存(cun)的可(ke)移動貨架，運送至固(gu)定工(gong)位，由人(ren)工(gong)揀選員為特定客戶訂(ding)單挑(tiao)選并分揀出單個物品。隨(sui)著時間推移，這些(xie)貨架上的庫存(cun)會(hui)被(bei)逐漸取空，需要重新補貨。
為實現補(bu)貨任務的(de)自動化(hua)，亞(ya)馬遜(xun)研發了新(xin)型機器人Vulcan。
Vulcan能夠(gou)從混合堆料(liao)中抓取物(wu)品(pin)，并(bing)將其(qi)擺(bai)放至可移動貨架上。其(qi)獨特之處在于其(qi)在操作物(wu)品(pin)時，擁有更(geng)高的精(jing)度和靈巧性。
據亞馬遜介紹，Vulcan可處理大(da)約75%的(de)庫(ku)存物品(pin)，其機械(xie)臂末端工具和傳感器，可根據物體特性施加適當的(de)力，從(cong)而勝任從(cong)小(xiao)型電子產品(pin)到較大(da)件(jian)商品(pin)等多種物品(pin)的(de)搬運(yun)任務。
在亞(ya)馬遜(xun)倉庫(ku)中，每年有超過140億件(jian)物品由人工(gong)進行(xing)存(cun)放。為實現該環節(jie)的(de)自(zi)動化，亞(ya)馬遜(xun)計(ji)劃Vulcan機器人能以(yi)每小時300件(jian)、每天運(yun)行(xing)20小時的(de)節(jie)奏，處理其(qi)中80%的(de)物品。
經(jing)(jing)過大(da)量(liang)實踐后，Vulcan機(ji)器人的(de)存放效率已(yi)(yi)比18個月前提升(sheng)三倍，目(mu)前在(zai)速度上已(yi)(yi)經(jing)(jing)超過了普(pu)通(tong)人類員(yuan)工(gong)。
亞馬遜機(ji)器人(ren)部門應(ying)用科(ke)學總監Aaron Parness表示，這一進步令(ling)人(ren)鼓舞，但在這一任務上，表現最頂尖的人(ren)類(lei)仍明顯優于Vulcan——他們不僅動(dong)作(zuo)更快，還(huan)能以更高密(mi)度(du)將物品靈活擺放在有限(xian)空間(jian)中(zhong)，這對于城市倉庫(ku)等(deng)空間(jian)有限(xian)的場景尤為重要。
盡管如(ru)此，Vulcan仍具備一定(ding)優勢，即(ji)處理大(da)量信息和提前規劃(hua)的能力(li)。它能夠(gou)在短短100毫秒內，分析所有待存(cun)放(fang)物品和貨箱(xiang)的位置，完成整體優化。這種能力正是(shi)其在平(ping)均作業效(xiao)率上逐步(bu)超越(yue)普通人類的關鍵。
二、“觸覺”與力感知，破解機器人操控難題
在(zai)上(shang)周于波士頓舉(ju)辦的(de)Robotics Summit and Expo中(zhong)，Parness在(zai)主題演講中(zhong)深(shen)入解(jie)析了Vulcan背(bei)后的(de)技術。
▲Aaron Parness（左）在Robotics Summit and Expo上討論了觸覺如何(he)改善機器人操作。
他表(biao)示(shi)，“觸覺”和力感知是未來機器人發(fa)展的(de)關鍵因素之(zhi)一。
所謂力感(gan)知，指(zhi)的是機器(qi)人感(gan)知(zhi)和響應外界施加力量的能(neng)力，類似于(yu)人類通過手部(bu)觸覺(jue)判斷物(wu)體的重(zhong)量、硬度或形(xing)狀，從而實(shi)現更精準的操作。
力反饋技(ji)術應用(yong)下(xia)，機(ji)器人在抓取(qu)(qu)物(wu)(wu)品(pin)時，能夠感知(zhi)并控(kong)制(zhi)施加的(de)力度(du)(du)，從而避免因用(yong)力不當(dang)導致物(wu)(wu)品(pin)損壞或掉落。同時，它可(ke)以根(gen)據物(wu)(wu)品(pin)的(de)重量、材質和形狀靈(ling)活(huo)調(diao)整抓取(qu)(qu)力度(du)(du)，例(li)如重的(de)物(wu)(wu)理教科書與輕薄的(de)紙板(ban)藥盒(he)，就會采(cai)取(qu)(qu)不同的(de)抓取(qu)(qu)策略。
“力感知對我們與(yu)(yu)世界(jie)的(de)交互(hu)至關重要。這也是目前(qian)機器人(ren)領域的(de)一(yi)大限(xian)制，”Parness說(shuo)道，“雖(sui)然機器人(ren)在(zai)移動(dong)方面已經取得巨大進步，比如可以(yi)完成后空翻(fan)，但在(zai)‘操控’方面仍面臨難(nan)題。我們有時會混淆‘數字智能(neng)’與(yu)(yu)‘物理(li)智能(neng)’——機器人(ren)能(neng)在(zai)國際象棋(qi)中(zhong)戰(zhan)勝人(ren)類冠軍令人(ren)驚嘆，但它們仍難(nan)以(yi)精(jing)準地(di)把棋(qi)子(zi)擺放到(dao)正(zheng)確的(de)位置。這就是物理(li)智能(neng)的(de)挑戰(zhan)所在(zai)。”
Parness指出(chu)，“觸覺”將(jiang)解鎖一系列新的機器人應用場景，例如(ru)將(jiang)物(wu)品塞入緩沖郵件袋、搬運形狀各異(yi)的雜貨，或將(jiang)包裹塞進配送(song)袋等操作。
這些任務都涉及(ji)物體之(zhi)間的貼(tie)合(he)、擠(ji)壓或摩擦(ca)，需(xu)要機(ji)器人(ren)在接觸過(guo)程中進行靈活調(diao)整與(yu)即時反應。
Parness補充道，“觸(chu)覺”技術能夠(gou)顯著提(ti)升機器人的作業效(xiao)率，因為機器人可以先(xian)快速移(yi)動，當與物體發生接觸(chu)時再通(tong)過力反饋即時調整動作，而不需要進行持續監(jian)控。
他表示，正是這種更(geng)快的(de)響應能(neng)力，讓機器人能(neng)夠在(zai)操作時(shi)更(geng)加(jia)靈活，進而(er)提升(sheng)倉(cang)儲空間的(de)利用(yong)率，例如(ru)通(tong)過感知(zhi)物品是柔軟還是堅硬，來(lai)對其進行(xing)適(shi)當(dang)壓縮，從而(er)提高填充(chong)密(mi)度。
▲Vulcan使(shi)用機(ji)械臂(bei)、攝像頭和吸盤夾具從存儲貨艙中揀選物品。
Parness回憶說，他在NASA噴氣(qi)推(tui)進實(shi)驗室（JPL）的一位導師Brett Kennedy曾指出(chu)，工業機器人1.0“既笨拙又麻木”——它們(men)既無(wu)智能也(ye)無(wu)觸覺(jue)。雖然這在焊(han)接等“重復、危(wei)險、骯臟”的任務中足夠，但若要(yao)讓(rang)機器人在復雜環境中操(cao)作，就必須賦予其“觸覺(jue)”能力。
Parness補充道，“如果你看過我孩子的玩(wan)具(ju)堆，你就(jiu)知(zhi)道如果要(yao)整(zheng)理那堆雜(za)物(wu)，沒有‘觸覺’是絕對做不(bu)到的。”
三、機器人部署，“翻新”亞馬遜倉儲應用
目前，亞馬遜在其倉庫已部(bu)署了多(duo)種(zhong)用于自動揀(jian)選的(de)機器人(ren)。
Sparrow機器人具備強大的視覺識(shi)別和路徑規(gui)劃能力，能夠從(cong)儲(chu)物(wu)(wu)箱中(zhong)識(shi)別并揀選物(wu)(wu)品(pin)，但(dan)目前只能處(chu)理(li)箱子頂層(ceng)的物(wu)(wu)品(pin)，尚(shang)未配備觸覺功(gong)能來應對更復(fu)雜(za)的抓(zhua)取任務。
另一款名為Cardinal的機器人(ren)，專為將包裹(guo)高效擺放進推(tui)車而設計，其核心(xin)目標是(shi)在有限空間內盡可能多地裝載包裹(guo)，最大化推(tui)車的填充度。
Parness認為，Cardinal未來若整合觸覺感(gan)知，也將進一步(bu)優化其裝(zhuang)載效率。
Vulcan則(ze)聚焦于將物(wu)品存(cun)放至上層貨架(jia)區域(yu)，這些區域(yu)對于人類員工而言，難(nan)以觸(chu)及。
Parness指出，這一任務分配策略能讓員工更多地在“動力區”（即中層貨架）作業，從而降低工傷風險。亞馬遜也表示，雖然(ran)其(qi)倉庫的受傷率(lv)曾高(gao)于行業(ye)平(ping)均水平(ping)，但近(jin)年來這一數據(ju)已有明顯改善。
Vulcan是亞(ya)馬(ma)遜首次(ci)嘗試(shi)將力感知與觸(chu)覺(jue)技術應用于那些(xie)“低(di)垂(chui)果實”型的機器人任務中，即(ji)優先解決那些(xie)在技術上相(xiang)對容易實現、但對提升效率和自動化(hua)水平(ping)有(you)顯著(zhu)價值的應用場景。
亞馬遜團隊通過Vulcan積累了(le)觸(chu)覺集成方(fang)面的寶貴經驗，并正(zheng)計劃將此技術擴(kuo)展至(zhi)其他倉庫(ku)應用。
目前，Vulcan已在(zai)美國華盛頓(dun)州斯波坎市和(he)德國漢堡的亞馬(ma)遜倉庫實現全面部署。
此外(wai)，亞馬遜(xun)可(ke)能計劃開發新的AI算法以使其機器(qi)人(ren)變得更智能。早前，亞馬遜(xun)收購(gou)了(le)一(yi)家名為Covariant的初創公司背(bei)后的團(tuan)隊，該公司曾致力于(yu)開發工業機器(qi)的AI基礎(chu)模(mo)型。
結語：失業危機下，亞馬遜強調“人機協作”
隨著(zhu)亞馬遜不斷推進倉(cang)庫自動化，外界對(dui)崗位(wei)被取代的擔憂日(ri)益上升。
高盛經濟學(xue)家在(zai)2023年曾預測，到2030年，全球(qiu)或(huo)有3億個崗(gang)位因(yin)生(sheng)成式AI的(de)發展而(er)被(bei)自動化取代，并有更多崗(gang)位將(jiang)被(bei)深度重塑。
英國(guo)托尼·布萊(lai)爾(er)研究所亦估計，在(zai)自動化(hua)影響(xiang)最顯著的高峰階段，每(mei)年(nian)可能有6萬至(zhi)27.5萬個英國(guo)崗位受(shou)到沖擊。
盡管如此，亞(ya)馬遜(xun)機器人技術首(shou)席專家(jia)Tye Brady強(qiang)調(diao)，機器人并不會(hui)完全取代人類。
“人類始終是系統(tong)不可或缺的(de)一(yi)部分，”他表(biao)示(shi)，機(ji)器(qi)人旨(zhi)在“放(fang)大人的(de)潛能”，替代“瑣碎、重復、單(dan)調”的(de)任務，以(yi)提升效率(lv)與安全性。
Brady補充，人(ren)類不僅能運用常識(shi)判斷機器人(ren)是否真(zhen)正完成任務，還能識(shi)別被黑客入侵的(de)跡象，或及時發現破損或泄漏(lou)的(de)包裹等問題，這(zhe)些對系統穩定運行至關重要。
因此(ci)，即使(shi)在(zai)高度自動(dong)化的未來，人(ren)工判斷與參與仍(reng)不可替代。
來源：Therobotreport、Spectrum IEEE、The Guardian、Wired
