在 2012 年以 7.75 亿美元收购机器人公司 Kiva Systems 后，亚马逊已经在全美的仓库中部署了1.5 万台机器人，每年能节省 9.16 亿美元的成本，不过，它们还没有真正取代人类。

Kiva 机器人目前所做的只是将相应的货架移到仓库员工面前，减少他们在仓库中的走动距离，产品的分拣、包装还是要靠人来实现。　在 5 月于西雅图举办的的国际机器人和自动化大会上（ICRA 2015），亚马逊将发起“亚马逊分拣机器人挑战”。它想将学术研究和工业机器人的成果为己所用，找到能够快速、可靠地完成分拣包装环节，完全取代人类的机器人。

　　Kiva System 的 CTO Pete Wurman 说，30 支来自全球学术界的队伍会参加这一挑战，在每一轮中，机器人需要从仓库中分拣 25 件不同种类和形状的物品，模拟它们在亚马逊仓库中面临的情景。参加比赛的机器人可以通过寻找、取得、打包商品获得积分。

参赛的机器人需要能够识别并分拣不同种类的物品：易滑的塑料包装、不易抓取的狗玩具、易碎的奥利奥等等。一些队伍使用的是自行开发的机器人，另一些则是在现成的机器人上加上自行设计的抓手和软件。成功分拣能获得加分，识别失败或者使商品滑落会导致扣分。最终获得积分最高的获奖队伍可获 2 万美元奖金。

这场竞赛可以从某种程度上检验过去几年中的技术进步：机器手正在变得更灵巧，可以捡起琐碎和奇形怪状的物品。一些创业公司开发出了能模拟人手触觉的机器手，机器学习的发展也也使机器人能够操纵更加精确的物品。

让机器人识别不熟悉的物品是其中最难的部分。关键性的突破在 2006 年，以吴恩达为首的研究者改变了为特定形状的物品写入程序的传统做法。他们让机器人学习上千种 3D 图像，训练它们对不同形状的物品的判断能力，以便能在陌生物品出现时抓握的动作。近年来，深度学习和图像识别技术的发展让机器人更为精确。

Ashutosh Saxena 就是吴恩达在斯坦福团队中的一员，他目前是康奈尔大学的助教，将和他的学生一起参加亚马逊的分拣机器人挑战。Saxena 相信， “如果机器人能够完成这些轻量级的分拣任务，我们可以看到许多机器人帮助人们完成不同的事情。”

　　随着技术进一步发展，亚马逊的仓库中可能真的会“空无一人”。

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