導讀：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歷了驚人的進化。我們將追溯這十年來的技術里程碑，從最初的簡單搬運到現在能夠自主識別、抓取和存儲數百萬種商品的智能系統。最引人入勝的是亞馬遜最新的突破性技術。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。這個系統如何實現？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用科學總監Aaron Parness的講述，我們將深入探討這些令人驚嘆的創新，以及它們如何塑造未來的物流世界。準備好開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，雖然已經采用了一些自動化技術，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先，必須在倉儲效率上有質的飛躍。

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開發的是一種革命性的倉儲系統，它徹底顛覆了傳統的"人找貨"模式，轉而采用"貨找人"的方式。

Kiva系統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，業界對這項收購持懷疑態度。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的二元決策捆綁在一起。相反，它一直是關于人和技術如何安全和諧地一起工作，為我們的客戶提供服務。"

在Kiva系統的基礎上，亞馬遜開始了一段令人興奮的創新之旅。2015年，他們成立了Amazon Robotics部門，專注于開發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，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動單元，可以根據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，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（一種用于包裹運輸的推車）中。

• 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域內。Proteus采用了先進的安全、感知和導航技術，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。這是一種AI驅動的掃描能力，結合了創新的計算機視覺和機器學習技術，使包裹掃描變得更加容易。

這些創新不僅提高了效率，還改善了員工的工作環境。例如，Cardinal機器人減少了員工需要提起重物的次數，降低了工傷風險。而AR ID系統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量不減反增，新增了超過100萬個工作崗位。這個數字有力地證明了，機器人技術不是在取代人類，而是在創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雜的互動。"這種理念指導著亞馬遜在開發新技術時，始終將人的因素放在首位。

然而，將機器人引入復雜的倉儲環境并非易事。正如亞馬遜機器人AI高級應用科學經理Aaron Parness所言："將機器人應用于高度可變的環境中，這打破了所有現有的工業機器人思維。"傳統的工業機器人擅長在固定的環境中執行重復性任務，但在充滿變數的倉庫里，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。

為了克服這些挑戰，Parness和他的團隊開始了一段充滿創新的旅程。他們的目標是開發出能夠"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創新，還需要對整個倉儲流程進行重新思考。

突破技術壁壘：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，對于傳統的工業機器人來說，卻是一個難以逾越的挑戰。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高級應用科學經理Aaron Parness深知這一點。他說："傳統的工業機器人不是為倉庫設計的，它們是為工廠設計的。"在工廠里，環境是高度結構化的，任務是重復性的。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，從堅硬的電子產品到柔軟的衣物。這種多樣性對機器人的適應能力提出了極高的要求。

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

傳統的工業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團隊開發的新一代機器人則配備了力矩傳感器，能夠實時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的精髓。有了這項技術，機器人就能像人類一樣，輕柔地拿起一個易碎的玻璃杯，又能穩穩地搬運一箱重書。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整，而不是一味地按預設軌跡運動。

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發揮作用的地方。Parness團隊開發的視覺系統不僅能識別物體，還能理解空間關系。想象一下，當你往已經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。亞馬遜的機器人現在也能做到這一點。

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

然而，即使有了"觸覺"和"視覺"，機器人還需要"大腦"來做出決策。這就是機器學習算法的用武之地。Parness團隊開發的決策系統能夠根據物品的屬性（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學習的能力。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，這些機器人也已經做好了處理它的準備。因此，雖然出現了一個小故障，但那個故障只發生在一個地方，而所有其他位置都準備好解決這個問題，因為這個系統能夠重新訓練自己并共享這些信息。"

這種分布式學習系統讓亞馬遜的機器人網絡變得越來越智能。每一個機器人都是整個系統的"眼睛"和"大腦"，它們共同構成了一個不斷進化的智能網絡。

然而，技術創新并非一帆風順。Parness坦言，他們面臨的一個大挑戰是如何在保證安全的同時提高效率。"在我們的業務中，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。"

為了應對這個挑戰，團隊開發了一套復雜的風險評估系統。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，或者將任務交給人類操作員處理。

Parness強調："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，體現了亞馬遜在發展機器人技術時的全面考量。

通過這些技術創新，亞馬遜的機器人正在從單純的"工具"轉變為真正的"助手"。它們不僅能完成預設的任務，還能適應復雜的環境，做出智能的決策，甚至能從經驗中學習和改進。

倉儲自動化的實踐與挑戰：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高級應用科學經理，用一個有趣的比喻描述了這個過程的復雜性："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，還要學會如何在看似已經滿了的貨架上創造出新的空間。

存儲過程面臨的第一個挑戰是物品的多樣性。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，形狀規則的盒子，還是不規則的玩具，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能力提出了極高的要求。

第二個挑戰是空間限制。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："這些彈性帶讓傳統的深度傳感器難以準確判斷bin內的情況。"

面對這些挑戰，Parness和他的團隊開始了一系列創新。首先，他們重新設計了機器人的"手"——末端執行器。傳統的機器人抓手在這種環境下表現不佳，要么抓不穩物品，要么容易損壞貨架。

經過多次迭代，團隊最終開發出了一種獨特的設計：兩個帶有微型傳送帶的平行板。Parness興奮地介紹："這個設計讓我們能夠在抓取時精確控制物品的姿態，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，既能穩穩地抓住物品，又能輕松地將物品"滑"入貨架，就像魔術師變魔術一樣流暢。

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："我們發現，絕大多數的存儲動作可以歸結為四種基本動作：側向掃動、豎直翻轉、堆疊和斜插。"這種簡化讓復雜的存儲任務變得可管理，同時也大大提高了系統的可靠性。

舉個例子，當機器人需要在一個看似已經滿了的bin中創造空間時，它可能會先用"側向掃動"將現有物品推到一邊，然后用"豎直翻轉"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，團隊開發了一套復雜的風險評估系統。在每次存儲操作之前，系統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交給人類操作員。

這種人機協作模式是亞馬遜倉儲自動化的一大特色。Parness強調："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揮所長。"例如，機器人擅長處理重復性高、精度要求高的任務，而人類則更適合處理需要靈活判斷的復雜情況。

這種協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，你會發現機器人經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，讓人類員工可以專注于更有價值、更有挑戰性的工作。

通過這些創新和實踐，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性的樣本。"

但Parness和他的團隊并不滿足于現狀。他們正在研究如何讓系統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雜的環境中工作。

亞馬遜的這些創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的未來。在下一章中，我們將探討這些技術創新可能對整個供應鏈產生的深遠影響，以及它們如何塑造我們的未來購物體驗。讓我們一起展望這個由智能機器人和人類共同創造的美好未來。

物流的未來：技術創新驅動的范式轉變

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有設施中大規模實施的自動化項目。我們正在實現一個機器人和人類真正能夠并肩工作的未來，而無需徹底改變人類的工作環境。"

這句話道出了技術創新在物流中的核心價值：不是簡單地用機器取代人，而是創造一個人機協作的新模式。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域。Aaron Parness團隊開發的技術不僅僅局限于存儲過程。他們的愿景是將這些技術應用到倉庫的各個環節。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，我們可以減少多少卡車的使用量！

但技術創新的影響遠不止于此。隨著機器學習和人工智能技術的進步，我們正在進入一個預測性供應鏈的時代。Srinivasa解釋道："我們不僅要應對當前的需求，還要預測未來的需求。這就是為什么我們在投資研究基礎模型，它們可能在物流決策中發揮重要作用。"

想象一下，一個能夠預測下一個熱門商品，并據此調整庫存和配送策略的系統。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，從而優化整個供應鏈的運作。

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

這種思考體現了技術創新在融入社會時需要考慮的復雜性。不僅要解決技術問題，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、高效和可持續的供應鏈。例如，局部化的小型配送中心可能會取代大型中央倉庫，實現更快速的配送。自動駕駛卡車可能會徹底改變長途運輸的模式。甚至在我們的家中，智能冰箱可能會自動下單補充我們常用的食品。

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

對于行業從業者來說，這意味著需要不斷學習和適應。Parness建議："保持好奇心和學習的熱情。技術在快速發展，但核心的供應鏈管理原則仍然適用。關鍵是要理解這些新技術如何能夠幫助我們更好地實現這些原則。"

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

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

最后，我們不能忽視這場技術革命的環境影響。更高效的供應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保的包裝材料，如何優化路線以減少能源消耗。這不僅是商業上的明智之舉，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動、機器人執行、人類監督的智能供應鏈網絡。這個網絡將更加敏捷、更加高效、更加可持續。它將能夠快速響應需求變化，優化資源使用，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的冷冰冰的世界。相反，它是一個人機協作的世界，人類的創造力和機器的效率完美結合。正如Parness所說："最終，我們的目標是創造一個更好的世界，一個商品能夠更快、更經濟、更可持續地從生產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，但也充滿機遇。對于我們每個人來說，無論是消費者、從業者還是創新者，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。