這些只是自動化即將到來的預兆。亞馬遜也間接暗示了這一點?！覆粩嘧兓墓ぷ鳝h境」本可以很容易地替換成「自動化」這個詞，而「熄燈」是未被言明的終極目標。

　　這是亞馬遜2000多億美元網購業務的心臟。

　　全球175個物流中心、每天20多萬臺不同機器人負責交付超過3.5 億種不同產品，每年分揀包裹總數高達數十億。

　　而從客戶下單到按響客戶門鈴，亞馬遜 Prime 服務的最快記錄是……坐好……3分鐘！

　　亞馬遜追求速度幾乎癡迷，以至于包裹從傳送帶上掉下來以至于幾個小時內都無法追蹤到，或者（更糟糕地）被送到錯誤目的地甚至被毀損，都不啻于噩夢。

　　這也是為什么你會在倉庫中能見到長達４.７米的發那科六軸機器人 M-2000iA ，地球上最大機械臂之一 Robo-Stow ，還有以輕型摩托車速度在地板上運行的移動機器人。

　　當然，「錙銖必較」的亞馬遜很少提及一筆賬。當人力成本占大多數倉庫平均運營預算的65%、倉庫員工流動率超過35%，培訓成本卻是普通工人年工資2倍時，考慮到物流行業利潤率低，只要自動化一部分訂單作業，省下的預算數字都極為可觀。

　　從收購 Kiva 到隨后大規模部署機器人，再到發布無人機，亞馬遜已經走上了自己的自動化道路，每一步都令人矚目。

　　最近，他們又推出 10 億美元的亞馬遜工業創新基金，通過直接投資新興技術，解決自動化過程中最棘手問題。首批得到投資的五家企業中，每一家都擁有一種特殊技術，可能對亞馬遜倉庫運作帶來價值。

　　0１ 擴張與成本

　　一轉眼，Kiva 已經代表十年前的最新技術。Kiva 的美妙之處「讓貨找人」，將經典串行過程轉換為大規模并行處理引擎。

　　但最重要貢獻還是提出了一個全新導航和控制系統，關鍵是還不昂貴：

　　多虧功能強大但價格低廉的電子設備出現（如無線系統、制導傳感器、嵌入式處理器），以及多智能體系統和控制理論領域的新算法，不需要購買最好的電機、齒輪箱來保證機器人的可靠性，將條形碼貼紙貼在地板上，為機器人配備攝像頭和傳感器，它們即可在控制系統引導下直線行駛，避免相互碰撞。

　　Kiva 的美妙之處「讓貨找人」，但最重要貢獻還是提出了一個全新導航和控制系統，還不昂貴。

　　不過，很少有人注意道2012年收購 kiva 時，亞馬遜的倉庫遠沒有今天這么多。

　　智庫稅收和經濟政策研究所（Institute on Taxation and Economic Policy)的數據顯示，2011年，亞馬遜只對居住在五個州的消費者征收銷售稅。也就是說，亞馬遜只在這些州經營辦公室和倉庫。

　　根據當時法律，電商只需在有實體（比如倉庫或辦公室）存在的州征收銷售稅，亞馬遜沒有大規模建立配送中心。

　　2018年，美國最高法院對 Wayfair 案的裁決改變了這一局面。裁決賦予各州要求在線零售商征收銷售稅的權利，無論他們是否在給定的州有實體存在。亞馬遜等大型電商也開始建造許多新倉庫。

　　2022年1月，向公司出租設備的公司 BigRentz 一項新分析顯示，亞馬遜不僅擁有全美最大倉儲面積，其配送中心多集中在消費者密集地區附近。其中，倉庫面積最多的10個州中，有8個位居人口最多的州，「人口中心和亞馬遜倉庫位置之間，似乎存在很強的相關性。」

　　與此同時，沃爾瑪和塔吉特正在利用他們的數千家商店，通過提供在線訂單當日送達，在自己的游戲中擊敗亞馬遜。亞馬遜也不再將倉庫藏在工業區，讓「倉庫進城」，在美國各城市和郊區開設 1000多家小型配送中心，使網上購物速度與快速跑到商店一樣快。

　　所有這些都在驅使 Kiva 持續進化。除了讓「進城」的倉庫單位面積可以容納更多的貨品，以有利可圖，也要降低新中心的建設成本和時間。

　　2019年，Kiva 后裔——Pegasus 、Xanthus 公開露面。同樣身披橘色，Pegasus 只有手提箱大小，19厘米高，比小型號的 Kiva 還要矮。多出來空間可以用來儲存更多東西，力氣也比 Kiva 大，可舉起560公斤貨物。

　　與 Kiva 負責運輸吊艙不同，Pegasus 主要用于包裝好的包裹分揀。它被設計成一個可以添加不同附件的通用基礎，當「頭上」添加傳送帶后，機器人可在地板矩形孔引導下，找到對應郵政編碼所在溜槽，用傳送帶將包裹滑下溜槽，后者會連接到送貨卡車。整個過程大概只要兩分鐘。

　　Pegasus 是亞馬遜的新型倉庫機器人之一，頂部裝有傳送帶，用于公司的分揀設施。

　　Xanthus 是 Pegasus 繼任者， 也是一個全新設計。作為通用平臺，添加　XanthusTote 單元，Xanthus 即可以移動疊加的黃色「托特袋」，將物品從揀選轉移到包裝環節。添加 x-drive 單元后，Xanthus 和 Pegasus 一樣，可將包裹送到到對應郵政編碼溜槽。

　　亞馬遜可能嘗試利用 Xanthus 兩個功能，簡化流程，整合履行和分揀中心。

　　Xanthus 是亞馬遜后來推出的兩款新機器人之一，它可以配備不同的模塊，如傳送帶和堆疊的托特袋（黃色），以執行各種任務。

　　值得注意的是，從現成的直流電機到定制的滾珠絲杠，據說最初的 Kiva 大約有 900 多個零件。Kiva 繼任者的零件數量更少，成本更低，也更易于維護。例如，Pegasus 零部件數量只有其一半；Xanthus　零件數量只有其三分之一，成本是最初 Kiva 的一半。這些也使得建立新的履行中心更容易和快速，既不需要一堆傳送帶，還能顯著降低分類錯誤。

　　作為亞馬遜的競爭對手，英國在線雜貨商 Ocado 技術演變也遵循了類似的線路。

　　例如，Ocado 最新推出的600系列，也是目前世界上最輕的機器人，一半以上組件都是 3D 打印。比該公司目前這一代機器人輕五倍，更靈活，對電池功率要求也更低。它們可以在幾周而不是幾個月內以較低的成本安裝，使在城市地區建立「微型」履行中心變得可行。

　　被工作人員稱為蜂巢的 Ocado 分揀中心內，數千臺機器人用最快速度和最少人工完成訂單。

　　0２

　　靈活與協作

　　目前，亞馬遜機器人與人類員工在物理上是分開的，除了一個高度結構化站點，員工僅以一種或兩種非常特定的方式與機器人交互。例如東西從吊艙里掉出來，或者機器人壞了。

　　亞馬遜認為，完全自動化的倉庫至少還需要 10 年的時間。在此之前，人類和機器人最好能在倉庫中協同合作——適應彼此的優勢，也能提高寶貴的空間利用效率。因此，他們對增進人機協作的新技術非常感興趣。

　　幸運的是，環境結構化、任務多重復且容錯的倉庫，再次成為 3D 視覺感知技術「唾手可得的果實。」

　　早在2018年，亞馬遜就收購了專注于在人類附近移動貨物的機器人初創公司 Canvas Technology。公司 3D 攝像頭和導航技術使移動機器人無需依賴先前地圖即可運行，這些機器人還能不斷更新共享地圖，在動態環境中安全行駛在人群中。

　　Canvas 提供了 Pegasus、Xanthus 更多自主性所需的秘訣，它們能超越預定義的倉庫障礙，與員工協作完成一些任務。

　　除了移動機器人，亞馬遜也在嘗試提高叉車的自主和安全性。

　　很多人都還記得2020年亞馬遜高調收購自動駕駛汽車公司Zoox ，其技術可用于叉車。但少有人注意到收購 Canvas 后 不久，亞馬遜曾與與一家小到幾乎很少有人知道的法國公司 Balyo 簽署了一份七年協議。

　　雙方約定，如果亞馬遜在七年內購買高達 3 億歐元（3.46 億美元）的 Balyo 產品，將有權通過認股權證以當前價格收購這家機器人制造商高達 29% 的股票。

　　Balyo 提供低成本的叉車改造方案。安裝自動化叉車套件的標準叉車（叉車、托盤堆垛機、前移式叉車等）可以借助短程激光雷達更好地「看見」，在倉庫周圍獨立移動，根據需要拾取、移動和運送托盤。還可以根據生成地圖在工作區內精確定位，與人類安全合作。

　　亞馬遜已與法國公司 Baylo 合作，幫助其部分配送中心實現自動化

　　最近，作為「人機協作」最新技術風向，亞馬遜工業創新基金投資了以色列機器人公司 Bionic HIVE，也是該批投資中唯一一家來自美國以外的公司。

　　這家公司的機器人很魔性，馬斯克曾在推特上對此感慨「the robot future is coming?！?/p>

　　和常見的那些僅在地面移動的機器人不同，SqUID 機器人具有三維移動能力，在 AI 算法引擎支持下，可滑上天花板高貨架，背負十幾公斤的貨品順桿滑到地面，自主導航將貨物運到指定地方。

　　配備攝像頭和傳感器，SqUID 借用算法引擎對包裹進行分類、選擇和放置，還能在人員和貨物之間安全移動。 機器人艦隊具有三維移動能力，行動靈活。

　　一個關鍵性區別在于，SqUID 自主機器人艦隊通過智能算法引擎協調和控制，能將多個操作串聯起來，并加以簡化。它們并非專門為機器人工作環境而設計，而是可以適應倉庫現有基礎設施、貨架和箱盒，與倉庫工人一起工作。

　　除了BionicHIVE，亞馬遜工業創新基金還投資了致力于人機協作的 Mantis Robotics 。

　　他們正在開發一種觸覺機械臂，使用傳感器來檢測人員何時接近并減慢或停止操作，并不以此犧牲工作效率，也不需要安全圍欄的區隔。據該公司稱，該機器人可以降低總擁有成本并在數小時內完成部署。

　　隨著 AMR 和 AGV 等自主解決方案在倉庫中變得越來越普遍，庫存跟蹤又成了一個問題。

　　有調查顯示，美國 43% 的企業不跟蹤庫存或使用手動系統進行跟蹤，導致庫存準確性經常受到負面影響。倉庫管理系統專家 Peoplevox 2017 年的一項調查發現，34% 的企業延遲發貨是因為他們無意中出售了沒有庫存的產品。

　　這也是為什么亞馬遜工業創新基金投資了 Vimaan 。他們開發了一個計算機視覺平臺，用于整個倉庫的產品跟蹤和管理——包括接收、揀選、存儲和包裝和運輸。

　　專有硬件可以采集一些關鍵信息，從條形碼到到期日、序列號等，并在物品從倉庫轉移到商店或單個客戶時進行實時跟蹤。這樣客戶就能準確知道產品在哪里，并實時捕捉錯誤和差異。

　　例如，如果顧客對丟失的物品提出索賠，零售商可以立即看到發生了什么，以及顧客說的是否屬實。

　　Vimaan最近推出的 PickTRACK ，通過安裝在現有 MHE（如叉車或揀貨機）上的一套傳感器和攝像頭，機器可以近乎實時地觀察和跟蹤庫存。方案可以支持輕松集成到現有工作流程中，幾乎不需要改建基礎設施和對員工進行培訓。

　　0３

　　工傷與安全

　　時鐘總是在亞馬遜承諾的交貨時間上滴答作響。機器人將揀貨員的平均生產力從每小時大約 100 件物品提高到300 或 400 件。

　　每 11 秒掃描一次新商品的及格頻率，意味著重復和快速的運動增加了身體磨損和撕裂的幾率。而這一切又可能會因 8 英尺高的擱架而變得復雜：

　　存放物品的人應該將輕型產品放在吊艙的頂部或底部，將重型產品放在胸部和膝蓋之間。但是，當工作進行得如此之快且處于壓力之下時，他們不可能總能堅持這一點。這就導致接收端的揀貨員有時不得不順著梯子將重物搬運下來，受傷概率也因此更高。

　　傳送帶將貨品送達后，員工掃描它們并將其置于吊艙上部存儲塔的口袋中。

　　事實上，除了高漲的運輸成本，另一個可能對持續增長構成威脅的是亞馬遜倉庫報告的受傷人數。

　　2019年，大西洋月刊的一份調查報告顯示，亞馬遜對速度的癡迷已將倉庫變成了傷害工廠。在調查報道中心網站 revealnews 獲得的記錄中，大多數受傷率最高的倉庫都部署了機器人。文章寫道，「記錄顯示，五年前亞馬遜在加利福尼亞州特雷西推出機器人后，那里的重傷率幾乎翻了兩番，從 2015 年的每 100 名工人 2.9 人增加到 2018 年的 11.3 人?！?/p>

　　2022年4月，美國戰略組織中心發布的研究報告中表示，2021年，亞馬遜物流倉庫每100名員工中，就發生了6.8宗重傷事故。而在美國物流倉庫行業，每100名員工發生了3.3宗嚴重工傷。換言之，亞馬遜嚴重工傷率是同行兩倍。

　　這也暗示亞馬遜在病假和工人保險費用方面的支出是昂貴的。亞馬遜 CEO Andy Jassy 曾在致股東的信中承諾，將改善工人的安全，重點關注對拉傷、扭傷、跌倒和重復性應力損傷的減少，這一計劃包括 「在員工以危險方式移動時，他們的可穿戴設備會作出提醒?！?/p>

　　這正是現年53歲、保險巨頭AIG的前理賠部負責人 Eric Martinez 創建 Modjoul 獲得亞馬遜工業創新基金青睞的原因。

　　Modjoul 開發了一種可穿戴技術，一條帶有六個傳感器的腰帶，通過加速度計、陀螺儀和磁力計來測量員工在白天的活動，并在這些活動可能造成傷害時發出嗡嗡的警告聲。

　　觸覺反饋不僅提醒員工在執行搬舉重箱等任務時正確的姿勢，還會將收集的數據與員工和主管共享，用于培訓以減少或消除工傷。

　　Modjoul 正在使用可穿戴設備來減少工人的傷害，并確保人們在某些環境中使用正確的防護裝備。

　　有意思的是，就在亞馬遜對改善工人安全的工業可穿戴設備展開投資之際，Modjoul 的競爭對手 StrongArm Technologies 也籌集了5,000萬美元用于擴張，沃爾瑪則是該公司的客戶。

　　隨著業務規模的擴大，Modjoul 也在收集更多環境數據方面，以求更多發展空間，比如聲音是否高到需要耳塞，或燈光是否有導致員工絆倒和摔倒的危險。

　　0４

　　圣杯

　　「Kiva 們」沒有配備機械臂，它們只能將貨架或箱子送給員工揀選和包裝。亞馬遜同時也在實驗巨型機械臂，以替代人工。

　　2021年，亞馬遜物流中心開始啟用 Robin。雖然外表仍是傳統工業機械臂，但視覺系統賦予 Robin 靈活應對變化世界的能力。

　　它知道周圍有什么物品——不同大小的盒子、軟包裝、放在其他信封上的信封——并決定想要哪一個并抓住它，交給移動機器人送至對應郵編的斜槽，無需人工編碼每一個動作步驟。

　　Robin 使用吸盤從傳送帶上拾取包裹，交給移動機器人投遞到郵編對應的溝槽。雖然 Robin 看起來很像工業中使用的其他機械臂，但它的視覺系統使它能夠以完全不同的方式看待世界并做出反應。

　　從能夠識別邊緣和平面等簡單元素的預訓練模型開始，研發人員慢慢地教會 Robin 如何識別可以處理的各種包裹。每個包裹都是一個學習機會，每臺機器人都為整個團隊貢獻了更好的經驗。

　　短短六個月內， Robin 感知系統無法挑選的包裹數量減少了一半，感知系統所犯的錯誤也減少了 10 倍。

　　目前，Robin 部署的數量很少，亞馬遜履行中心僅運營了幾十臺。不過，開發人員正在獲得真實世界經驗，并利用這些經驗進一步完善該技術，將感知系統擴展到更多機械臂上。

　　其實，一直以來，亞馬遜都在堅持不懈地追求倉庫機器人技術的圣杯。年復一年，亞馬遜和 KUKA 等老牌企業為初創公司和學術團隊舉辦機器人挑戰賽，以創造能夠識別、拾取和存放貨物的機器人。

　　為什么不用機械臂和夾具繼續自動執行分揀和打包的工作？倉庫為什么不能像黑燈工廠一樣運作呢？

　　由于產品大小、形狀包括質地千差萬別，擺放方式各有不同（例如，土豆不能壓在雞蛋上），長期以來，機械手臂的揀選效率一直無法擊敗人類對手。深度學習的出現讓巨頭們看到曙光。被賦予認知技能和對空間的理解能力后，結合了3D 攝像頭和軟件的機械臂可以在復雜環境中更準確、更一致地運行。

　　最為常見的應用是從貨箱中拾取單個物品并放到包裝中。與幾年前相比，機械手能夠操縱和抓取更多物品，速度也有所提高，使許多行業公司能夠實現提高生產力的目標。

　　四年前，機器人揀選解決方案可以處理 60% 到 70% 的 SKU ，據說，現在可以處理 90% 以上的日常商品和時尚商品。最成功的是化妝品——因為它們裝在小盒子里，重量輕且易于抓握。

　　目前，亞馬遜已經測試不同供應商的技術，這些技術可能有一天會用于揀貨。但他們也承認，還沒有找到一種實際方法來經驗地理解機器人如何拾取數百萬種不同的可變形物品，例如毛絨玩具、寵物玩具。機器人也很難防止果醬罐滑倒和破裂，或者，從拿起橡皮擦無縫切換到抓取平板電視或桶裝啤酒。

　　盡管存在挑戰，但亞馬遜也決定資助外部團隊研究，而不是主辦挑戰賽。貝索斯也曾表示，機器人抓取問題將在未來十年內得到解決。

　　許多行業專家預計，該技術將在未來十到十五年成熟。但一些物流和機器人專家認為，某些類型的亞馬遜商品可能會早幾年被機器人挑選出來。

　　2017年，Ocado公司嘗試機器人抓取。 無論大小或形狀如何，兩只手都能夠抓住人造水果而不會壓碎或掉落它們。 最近，Ocado 將推出 On-grid Robotic Pick。據說這些手臂能挑選成千上萬種不同形狀、大小、重量和易碎性產品，并以媲美人類精確度和準確性將它們裝入袋子。

　　0５ 熄燈

　　一些亞馬遜物流中心收貨區設在一樓，有近百個掛車卸貨碼頭。卸下的貨物通過傳送帶送到樓上分揀。

　　卸載包裹是一項勞動密集型、體力消耗大且容易受傷的工作，還要經常承受極端溫度，無論是亞馬遜還是其他物流巨頭都在積極尋求卸載自動化。

　　霍尼韋爾和西門子的方案可被歸為一類：巨獸一樣的機器人卸貨機會開到拖車后面，利用機器學習來識別包裹，使用傳送帶將包裹舀起，送到「肚子里」。

　　西門子的機器人卸貨機大約 10 分鐘清空一輛拖拉機拖車，而一個人則需要長達一個小時才能移動這些箱子?；裟犴f爾表示，他們的設備能夠以每小時 1,500 箱的速度卸載包裹。

　　霍尼韋爾的自動卸貨裝置。

　　另一類是足式機器人的方案。最近，亞馬遜工業創新基金參與了雙足機器人制造商 Agility Robotics B 輪融資。

　　外形上，他們的機器人 Digit 很容易讓人想起波士頓動力的 Atlas 。Digit 身高略高于 5 英尺，怪異的后關節腿可讓機器人向前、向后和側向移動?？吹饺嘶蛘系K物時，Digit 會停下來，用手臂、手和腳保持平衡，還可以撿起和放下物體。

Agility Robotics 的雙足機器人 Digit

　　目前，Digit 的業務重心是卸載貨車、搬運箱子、管理貨架等倉儲工作。

　　目前，Digit 的業務重心也是卸載貨車、搬運箱子、管理貨架等倉儲工作。其優越性不僅在于可以輕松地行走、爬樓梯（輪式機器人恐怕做不到）、在非結構化環境中導航、搬運包裹、堆放貨物，滑入任何現有工作場所，還在于能與人類協作。在亞馬遜看來，「這種為協作而生的機器人技術，確實獨一無二?！?/p>

　　無獨有偶，亞馬遜的競對 DHL 也采取了類似方案。他們和波士頓動力簽訂了1500萬美元的合同，購買了 Stretch。DHL 打算讓 Strech 從卡車卸貨開始干起。

　　Stretch 本質上是一個移動底座上的巨大機械臂，機械臂有七個自由度和一個吸盤陣列，可以用來抓取和移動盒子（最大重量23 公斤）。除了配備「感知桅桿」，識別、抓取貨箱，Stretch 的優勢還在于，擺脫了傳統機器人的移動性限制，可以進入更多工作場合。其方形底座結構可以承受自由旋轉手臂帶來的慣性，以及快速擺動沉重的箱子，而不需要像傳統機器人那樣固定在地板上。

　　無論是哪種自動化方案，要識別、抓取和轉移大量箱盒，仍然充滿挑戰（當然，較之揀選單個貨品的復雜性還是要小一些）?？纯?Stretch 的真空抓手就知道，目前也只能處理表面平坦的箱子。

　　自動化打包技術，也是亞馬遜近年來開始向少數幾個倉庫添加的新技術。例如，3D包裝自動化意大利公司 CMC Srl 的 CMC CartonWrap 機器人。

　　機器能從連續折疊瓦楞紙中根據訂單物品大小，量身定制紙板箱（無需使用一次性塑料襯墊），密封后還能直接貼上標簽，送到碼垛區。據說，每小時可以生產 600 到 700 個盒子，是人類包裝工的 4 到 5 倍。

　　亞馬遜已將它們安裝在法蘭克福、米蘭、阿姆斯特丹等地的繁忙倉庫中。這些機器有可能使每個地方實現超過 24 個工作崗位的自動化。

　　所有這些只是自動化即將到來的預兆。亞馬遜也間接暗示了這一點。2019年，該公司宣布計劃對包括倉庫工人在內的 100,000 名美國員工進行培訓。

　　在一份新聞稿中，亞馬遜將「不斷變化的工作環境」作為推動工作培訓的動力。它本可以很容易地使用「自動化」這個詞，而「熄燈」是未被言明的最終目標。