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要知道：你越是依赖在线购物，在线零售商就越依赖机器人来为你提供这些产品。机器人穿梭于仓库中的各个货物柜之间，捡取客户订购的商品，而其他机器人则扫描条形码来记录库存。而且，越来越多的机械臂正代替曾经只有人类能做的事情：整理大量奇形怪状的物体，汇编整理大量的订单，所有这些商品都将被打包运送给你——亲爱的消费者。
加州大学伯克利分校的机器人专家肯·戈德伯格（Ken Goldberg）说：“在我看来，2017年的大事件反映出电子商务正迈向转折点。像亚马逊这样的公司正在以前所未有的速度提供产品，大约每秒钟500个包裹。而且这种速度还会继续加快。”
技术的进步不会停止。工作机器人不再只是举起重物、焊接或执行其他大型的、蛮力的任务。像亚马逊物流中心的新型机器人更先进、更精细、更具协作性。虽然这些流程的部分自动化让电子零售商完成订单的过程变得更廉价，但它也推动了机器人的复兴，其影响将远远超出仓库的范畴。
机器学习提高工作效率
当我们想到工厂机器人的时候，我们会想到机器会承担起那些让人精疲力尽的事情，比如来回取货，而人类却做着他们最擅长的事情：操纵。这种模式仍然存在，继续参与这个过程的人类只负责关键的（而且非常复杂）的最后一步，因为没有什么能比人类的手更灵巧，至少现在是这样，机器在这方面取得了快速的进展。
这在一定程度上要归功于亚马逊的“拣选挑战”（Picking Challenge），即团队操控机器人去完成工作。这有助于弥合学术界和产业界之间的分歧。加州大学伯克利分校的机器人专家彼得·阿比尔（Pieter abbeel）说：“自从机器人诞生以来，它们大多数时间只是辅助研究，而不是真正投入现实中使用，因为那太困难了。”阿比尔的新公司Embodied Intelligence旨在帮助工业机器人变得更聪明。阿比尔表示：“我认为，亚马逊的‘拣选挑战’是令人惊讶的东西，人们会说：‘哇哦，这是个现实世界里的东西，人们真正需要的东西，我们可以对它进行研究’。”
举例来说，旧金山有一家名为Kindred的创业公司，工程师们正在教机器人完成发货的最后步骤。使用一种名为“模仿学习”（imitation learning）的技术，工程师引导机器人展示如何更好地在亚马逊仓库中抓去各种各样的物体。Kindred联合创始人乔治·巴布（George Babu）说：“这些东西软硬不同，有轻有重，而且你也不可能对它进行预先编程。”
然后，第二种被称为“强化学习”（reinforcement learning）的技术开始发挥作用。这款机器人接受了它所掌握的知识，并通过不断的尝试和错误进一步提高了它的速度和精确度。从理论上讲，这不仅不会给发货过程带来额外的负担，而且会使其更加灵活。举个例子，如果你是一家服装零售商，冬天到来后，你需要教机器人处理像外套这样的笨重物品。Kindred公司正在Gap进行试点项目，当你向机器人展示如何适应时，为什么要写大堆复杂的新代码呢？
但即便是在物流中心这样相对结构化的环境中，机器也面临着许多障碍。有些是字面意义上的，比如和它们共同工作的人。
机器人会取代人类工作吗
人类与机器人之间加强协作的需求，正迫使企业仔细研究如何将自动机器人整合到员工队伍中。对于亚马逊和它的10万个工作机器人来说，这意味着要做一些非常人性化的事情：倾听。员工在入职过程中有些口语交流部分。亚马逊发言人妮娜·林赛（Nina Lindsey）表示：“我们的合作伙伴实际上对货架上的布料和包装的颜色给予了反馈，而且这种设计实际上让我们的合作伙伴更高效地找到商品。”
对于那些愤世嫉俗的人来说，这听起来像是工人自愿加速终结他们的工作。但在短期内，情况并非如此。在雇佣机器人的同时，亚马逊也大量雇佣人类员工。对于员工们来说，亚马逊是个非常适合人类工作的地方，同时机器人也有一席之地。德勤董事总经理、关于职场机器人最新报告的合著者大卫·沙茨基（David Schatsky）说：“技术非常善于执行人们所做的工作，但工作不仅仅是任务。所以，工作岗位将会发生变化，但我不认为会有大规模的裁员和大量工作类别会消失。”
然而，工作自动化并不是什么新鲜事。想想在18世纪末期的美国，90%的劳动者在农业上辛苦劳作。快进到2012年，从事农业劳动的人数仅剩1.5%。仓库工作从根本上来说是不同的，但不难想象，在不久的将来，越来越复杂的机器人不再只担任协作角色，而是开始取代人类。这是否意味着这些人会转而从事更有创造性的工作，或者他们最终会监督机器，这将取决于工作本身。
因此，我们看到了几个正在融合的因素，它们促使机器人复兴。首先，让机器人在混乱环境中导航的传感器在变得越来越强大的同时，也变得越加便宜了。第二，人工智能（AI）有了极大的改进。第三，这个领域有钱可赚，而且能赚很多钱。电子商务也在不断发展壮大，仅在美国，到2020年市场规模就可能达到每年6000亿美元。
然而，这并不是说电子商务只会带来好处。预计为发货而开发的技术将会溢出到现实世界中。那些已经开始入侵我们家庭的陪伴机器人将会更好地导航，并从它们的仓库伙伴那里得到启示。这些机器将会变得越来越聪明，更容易自学，或许这要归功于像Embodied Intelligence和Kindred这样的公司。机器人技术难以实现的梦想——让机器识别并控制各种各样的物体，很有可能实现，因为它会让电子商务领域的人赚很多钱。