亞馬遜一間位於美國田納西州的倉庫中，有數百個機器人正在吊起、搬運和分類貨物──它們外型像曲棍球餅，或巨大的機械手臂，有些負責運送單一包裹，也有些載著裝有數十份訂單的籠子前往裝卸碼頭。
這些機器人可以不用柵欄隔開，已經學會因應環境變化放慢速度、停下來。外媒評論，亞馬遜的倉庫正在見證史上最大的機器人和工人的合作實驗。
事實上，自從 2012 年收購機器人新創 Kiva，亞馬遜已打造出「世界上最大協作機器人部署」，如今，亞馬遜 75% 以上的客戶訂單，都來自機器人驅動的設施。其高層表示，在這過程中，亞馬遜正悄悄把自己轉變為全球最大的工業機器人製造商和營運商。
「我們幾乎所有機器人相關工作，都用了生成式 AI」
不過，在亞馬遜工作近 10 年的機器人首席技術專家 Tye Brady 卻說，亞馬遜在機器人領域才剛起步，「生成式 AI 到來，我終於感覺到我們將機器人的思想和身體融合在一起，」讓亞馬遜有更多理由投入機器人領域，並在結合生成式 AI 之後淺嚐甜頭。
對於亞馬遜來說，機器學習的進步，有助於優化電腦視覺；感測器和執行器的成本降低提高了機器人的移動能力；生成式 AI 的演進，改善了機器人的測試、監控和自動化。
亞馬遜實際使用生成式 AI 的案例包括，幫機械手臂規劃移動路徑，藉此更好地理解各個關節的運動範圍，並找出最優化的順序來抓取物品。此外，生成式 AI 也被用來打造視覺化包裝，並協助構思機器人該如何處理尺寸不規則的包裹。
此外，生成式 AI 也被亞馬遜用來當作交通控制器，監控如何在倉庫地板上有效地移動設備。這項技術也被用於損壞檢測，幫助亞馬遜更了解貨物在物流中心的流程。而亞馬遜的機器人軟體工程師，也透過生成式 AI 輔助寫程式。
Brady 表示，「我們在幾乎所有與機器人相關的工作中都使用了生成式 AI。」
針對導入流程，亞馬遜在確定目標成果後，會先在實驗室打造原型，接著在某一物流中心的一層樓約四分之一面積的區域進行測試。過程中，亞馬遜調整原型設計，解決運作中的摩擦點。接著，會將測試範圍擴大到整層樓，最終延伸至整個物流中心。如果一切順利，這些新的機器人技術將有機會部署到更多據點。
AI 倉庫機器人帶來的成效如何？
對亞馬遜來說，AI 大幅提升了倉庫機器人的潛力，而過去在倉庫機器人投資數十億美元、在全球部署超過 75 萬台機器人的押注，已經逐漸從中受益。
亞馬遜位於路易斯安那州 Shreveport 物流中心，擁有它們試圖重新構思物流、最具前瞻性的設備──機器人數量比其他物流中心多 10 倍，包括自主移動機器人、機械手臂，以及整合 AI、機器人技術和電腦視覺的系統。
根據亞馬遜，Shreveport 能夠比自家其他倉儲設施快 25% 處理客戶訂單，並將成本降低 25%。Brady 表示，這個環境對員工來說也更加安全，可以幫助人類更有效率地工作。
亞馬遜導入機器人的挑戰，突顯人機協作價值
在一篇《美聯社》的採訪中，亞馬遜被問到導入倉庫機器人的挑戰。亞馬遜機器人分類技術總監 Julie Mitchell 表示，挑戰可以區分為 3 大面向：你需要感知場景、規畫你的動作、執行，目前亞馬遜正透過 AI 協助改善。
另一個挑戰在於整合，更突顯了人類員工的價值。Mitchell 表示，亞馬遜在採用機器人本身沒有問題，但因為系統複雜，加上現實世界充滿變數，總會發生一些狀況。舉例來說，如果卡車無法準時抵達或離開，倉庫就會出現意料之外的瓶頸──這時機器人系統和員工之間的協作與溝通，就變得非常重要。
不過，當機器人越來越全能，勢必衝擊就業。麻省理工學院和波士頓大學一項研究指出，工業機器人對於美國勞工就業、薪資產生負面影響，影響程度因地區、產業而異。
亞馬遜不否認工作將發生變化，但表示科技進步也對勞工有利，例如不用再搬運重達 22.6 公斤的箱子等危險費力的工作。如果負責這些工作的人力被機器取代，工人就必須接受新的培訓。亞馬遜的因應做法是提供學徒計畫，鼓勵完成計畫的員工加薪 40%。
Mitchell 指出，部署倉庫機器人，其實是一場自動化與人類協同合作的過程，重點不是讓機器人完全取代人類，而是讓人類與機器人成為一個整體，共同完成「讓產品順利出貨」的目標。
第一線工人、產品開發人員、製造工程師和安全工程師都在亞馬遜的機器人開發扮演關鍵角色。Brady 表示，隨著機器人技術不斷突破，確保系統和勞工和諧運作，最終責任落在技術人員身上。
他表示，不能因為機器適合在室溫 18 度運作，就強制員工接受，「我們必須讓我們的機器用起來非常、非常簡單。」
舉例來說，有員工表示不確定機器人靠近他們時，是否真的檢測到人類的存在，亞馬遜就在自主移動機器人上增加「眼睛」，幫助辨認。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Fortune》1、《Fortune》2、《AP》、《Business Insider》、EXOTEC，首圖來源：取自 Amazon。
