電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文 / 吳子鵬)亞馬遜宣布在全球部署 100 萬臺(tái)機(jī)器人,這一里程碑標(biāo)志著全球物流行業(yè)邁入智能化與自動(dòng)化的新階段。第 100 萬個(gè)機(jī)器人被送往日本東京的運(yùn)營(yíng)中心,加入覆蓋全球 300 多個(gè)設(shè)施的機(jī)器人軍團(tuán)。從 2012 年收購(gòu) Kiva Systems 起步,亞馬遜用 11 年時(shí)間實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人數(shù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。
亞馬遜機(jī)器人持續(xù)進(jìn)化
2019 年,亞馬遜(Amazon)創(chuàng)始人杰夫?貝索斯(Jeff Bezos)預(yù)測(cè),在未來十年內(nèi),機(jī)器人系統(tǒng)將先進(jìn)到足以像人手一般靈活抓取物品。從當(dāng)前的結(jié)果來看,這一目標(biāo)不僅實(shí)現(xiàn)了,而且被提前完成,亞馬遜的機(jī)器人軍團(tuán)已形成完整的技術(shù)生態(tài)。
早期,亞馬遜部署的機(jī)器人是 Kiva 機(jī)器人,這是由 Kiva Systems 公司研發(fā)的倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化設(shè)備。2012 年,亞馬遜以 7.75 億美元將其收購(gòu),并整編為 Amazon Robotics 部門,主要用于提升倉(cāng)庫(kù)貨物分揀效率。
Kiva 機(jī)器人的智能化水平相對(duì)有限,采用二維碼視覺導(dǎo)航技術(shù),地面每隔 1 米鋪設(shè)二維碼,機(jī)器人通過雙攝像頭識(shí)別位置,定位精度達(dá) ±10mm。其獨(dú)特的滾珠絲杠升降設(shè)計(jì),通過電機(jī)驅(qū)動(dòng)齒輪箱實(shí)現(xiàn)貨架抬升,可承重 340 公斤(720 磅),結(jié)構(gòu)緊湊且可靠性高。不過,Kiva 機(jī)器人僅能用于搬運(yùn)貨物。
亞馬遜目前廣泛部署的是大力神 (Hercules) 機(jī)器人,自 2017 年部署以來,始終是倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化的核心設(shè)備。其設(shè)計(jì)初衷是應(yīng)對(duì)傳統(tǒng) Kiva 機(jī)器人無法處理的重型貨物搬運(yùn)需求,例如家電、家具等大件商品。通過獨(dú)特的機(jī)械結(jié)構(gòu)與智能控制系統(tǒng),大力神實(shí)現(xiàn)了 1250 磅(約 567 公斤)的單次舉重能力,相當(dāng)于同時(shí)搬運(yùn) 3 臺(tái)家用冰箱。大力神機(jī)器人帶來了顯著的效率提升,亞馬遜倉(cāng)庫(kù)工人日均步行距離從 8 公里降至 1.6 公里,肢體動(dòng)作次數(shù)減少 40%,工作內(nèi)容從體力消耗轉(zhuǎn)向監(jiān)控機(jī)器人狀態(tài)、處理異常訂單等認(rèn)知型工作。亞馬遜數(shù)據(jù)顯示,部署大力神后,單個(gè)員工年處理包裹量從 2015 年的 175 個(gè)增至 3870 個(gè),效率提升超 20 倍。
作為亞馬遜機(jī)器人軍團(tuán)的智能手,Vulcan 自部署以來,徹底改寫了倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化的游戲規(guī)則。其采用雙臂協(xié)同設(shè)計(jì),一條機(jī)械臂配備 3D 視覺攝像頭 + 真空吸盤,可精準(zhǔn)識(shí)別并抓取形狀不規(guī)則物品(如軟包裝零食、異形玩具);另一條機(jī)械臂通過力反饋傳感器實(shí)時(shí)調(diào)整貨架內(nèi)商品排列,使存儲(chǔ)空間利用率提升 20%。
亞馬遜相關(guān)負(fù)責(zé)人表示:“Vulcan 通過接受物理數(shù)據(jù)訓(xùn)練,包括力和觸覺反饋,已經(jīng)能夠揀選亞馬遜約 75% 的庫(kù)存商品,并且隨著時(shí)間的推移,其性能還將不斷提升。” 目前,Vulcan 已在華盛頓州斯波坎和德國(guó)漢堡的亞馬遜倉(cāng)庫(kù)成功部署,并已處理了超過 50 萬份訂單。
人機(jī)協(xié)作:從替代到共生的范式轉(zhuǎn)型
通過一代又一代機(jī)器人的更新,亞馬遜倉(cāng)庫(kù)里由機(jī)器人承擔(dān)的任務(wù)越來越多。不過,促成這種局面的是生成式 AI 模型 DeepFleet 的誕生。
DeepFleet 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)涵蓋亞馬遜倉(cāng)庫(kù)內(nèi)貨物流動(dòng)的全量信息,包括貨架移動(dòng)軌跡、訂單波動(dòng)模式、機(jī)器人能耗數(shù)據(jù)等。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的深度挖掘,模型可動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)不同時(shí)段、區(qū)域的物流需求,生成最優(yōu)調(diào)度方案。
區(qū)別于傳統(tǒng)的靜態(tài)路徑規(guī)劃算法,DeepFleet 采用生成式 AI 技術(shù),能夠?qū)崟r(shí)生成多組候選路徑,并通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)選擇最優(yōu)解。其核心算法結(jié)合了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)和 Transformer 架構(gòu),其中 GNN 建模將倉(cāng)庫(kù)布局抽象為動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu),節(jié)點(diǎn)代表貨架、機(jī)器人及員工,邊代表可行路徑,通過 GNN 捕捉節(jié)點(diǎn)間的空間關(guān)系與交互邏輯;然后利用 Transformer 的注意力機(jī)制,分析歷史路徑數(shù)據(jù)中的時(shí)序模式,預(yù)測(cè)未來訂單對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)的影響,提前調(diào)整機(jī)器人隊(duì)列的分布。
DeepFleet 具有跨機(jī)器人類型的協(xié)同調(diào)度能力,可同時(shí)管理搬運(yùn)機(jī)器人(Hercules)、分揀機(jī)器人(Pegasus)和自主移動(dòng)機(jī)器人(Proteus),實(shí)現(xiàn)「存儲(chǔ) - 分揀 - 運(yùn)輸」全流程閉環(huán)。通過分析用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù),DeepFleet 能預(yù)測(cè)特定區(qū)域的商品需求,動(dòng)態(tài)調(diào)整庫(kù)存分布。同時(shí),DeepFleet 通過增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)界面與人類員工交互,實(shí)時(shí)顯示機(jī)器人狀態(tài)、異常警報(bào)及操作建議。在亞利桑那州鳳凰城倉(cāng)庫(kù),員工通過 AR 眼鏡接收 DeepFleet 的指令,處理異常訂單的效率提升數(shù)倍。
不過,亞馬遜的員工該怎么辦呢?亞馬遜的機(jī)器人革命正在重構(gòu)崗位價(jià)值鏈條,員工需主動(dòng)參與技術(shù)賦能的角色升級(jí)。以日本東京物流中心為例,員工通過「機(jī)器人技術(shù)員」培訓(xùn)計(jì)劃,從傳統(tǒng)揀貨員轉(zhuǎn)型為系統(tǒng)監(jiān)控師。也就是說,員工需以技術(shù)賦能者而非技術(shù)替代者的視角,在智能物流的新生態(tài)中找到不可替代的價(jià)值定位。正如亞馬遜 CEO Andy Jassy 所言:“AI 將把員工從機(jī)械重復(fù)中解放出來,讓工作更有趣”。
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