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倉庫管理機器人的技術局限和未來的突破點

童程童美 2016-09-26

2010年,亞馬遜用7.5億買下了Kiva系統,想用它來捍衛自己在龐大的機器人算法市場上的地位。這對許多Kiva消費者而言,確有難言之隱,其中當然包括Quiet Logistics。一直以來,它們都在用Kiva的機器人支撐許多客戶的中央倉庫運作。

摘要

2010年,亞馬遜用7.5億買下了Kiva系統,想用它來捍衛自己在龐大的機器人算法市場上的地位。這對許多Kiva消費者而言,確有難言之隱,其中當然包括Quiet Logistics。一直以來,它們都在用Kiva的機器人支撐許多客戶的中央倉庫運作。一旦Quite Logistics和Kiva的合同終止,它們就需要去尋找新的機器人。

包括Adept、Fetch、Clearpath、IAMRobotics和Magazino在內的很多公司已經意識到了Kiva機器人的巨大價值和突然涌現的空虛感,于是,它們開始瞄準機械化倉庫空間。Quiet Logistics決定不再依賴其他公司研發的新平臺,開始自行研發機器人。2014年,Quiet Logistics的內部機器人項目與Locus的機器人項目進行了一項合作,那年5月它們在A輪拿下了800萬美金的融資。BruceWelty是Quiet Logistics的董事長和Locus Robotics的聯合創始人。筆者曾詢問過他對Kiva的機器人的看法、白手起家研發機器人的途徑以及倉庫機器人技術被軟件問題主宰的原因。

Locus機器人的設計初衷是與人類協作,在倉庫里完成諸如填寫訂單這樣的任務。在一個提前繪制好地圖的區域,它利用激光雷達實現自我定位,然后用照相機和條形碼確認定位。機器人了解每個物件在倉庫中的位置,當訂單中出現這個物件時,機器人會實現自動導航并在旁邊等待工人取物。

工人們經常要在倉庫內巡邏。當他們看到機器人在等待后,可以在屏幕上查到訂單所需的物件,然后將其取下。接著,機器人會移動到下一個物件存放點,或者移動到裝卸地點去。這是個十分高效的系統,因為人們不用搬運任何東西,更不用在整個倉庫里上竄下跳著東西:相反地,他們要做的只有:識別物件并把它們從架子上取下來。

倉庫管理機器人的技術局限和未來的突破點

接下來,筆者訪問了Locus Robotics的董事長Bruce Welty。

IEEE Spectrum:可以給我們簡單介紹一下Locus的發家史嗎?

Bruce Welty:Locus是從Quiet Logistics中孵化來的,他們一開始其實是同一家公司。我們成立Locus是因為Quiet是Kiva機器人的用戶,當亞馬遜收購了Kiva之后,我們決定我們需要擁有自己的技術。2010年,當我們開始漸漸熟悉Kiva時,我們就考慮要設計一個獨特的機器人。我們喜歡Kiva的許多方面,同時也對它有許多不滿。所以,我們永遠都想制造下一代機器人。

IEEE Spectrum:你們不喜歡Kiva的哪些方面呢?這些方面是如何提示你以及Locus,去打造一個你們想要的機器人的呢?

Bruce Welty:我們最不喜歡Kiva的幾點包括易用、價格和安全性。你可以想象,可運作性一定是我們研發要考慮的第一個元素。所以,Kiva的研發團隊并沒有考慮太多與價格相關的東西以及如何執行任務。他們沒有考慮過它的重量、安全性可能帶來的不同影響——因為機器人活動的區域常常沒有人類。

漸漸地,很多事情開始讓我們抓狂。首先,保護莢非常貴。機器人在露天的環境下行走,灰塵很容易落到他們的內部,會引發維修事故中的90%。我們也不喜歡Kiva一動不動地呆在角落里。我們意識到對這個機器人保持控制的重要性。我們不想造出不需要保護莢的機器人。

同樣,我們還需要能在現有的設施中運作的東西。Kiva的技術是在2002年和2003年的時候發明的,現在我們用的極光雷達和照相機和當時的技術不可同日而語。我們有了更先進的導航技術,可以處理多機器人導航。Kiva真的無法做到這點。它們有自己的行動路徑,當它們需要沿著這條路徑行走的時候,沒人能穿過這條路徑。而我們的機器人可以避開彼此,穿越彼此既定的路線,對環境做出實時反應。

IEEE Spectrum:你是如何開始設計這個全新的機器人的?

Bruce Welty:一開始,我們就有自己偏好的產品樣本目錄,然后我們造了個以Arduino為基礎的機器人。我們迅速意識到這不是硬件問題,而是軟件問題,這讓我們欣喜若狂,因為我們并不擅長解決軟件問題。我們不需要事事親為,我們只需要從一些簡單的功能開始研發,再不斷優化它。

我們經過了兩個版本的優化,終于讓我們的機器人實現導航了。最開始的七個機器人的功能比較基礎,都有導航能力。第八、第九、第十個機器人,我們在頂部設置了支架,它符合人類工程學和復合管理學,能夠實現與人之間的互動。

IEEE Spectrum:從第一個原型中,你學到了什么?

Bruce Welty:首先,我們知道了這是個軟件問題。隨著時間的推移,未來的機器人會變得非常小。第二,我們意識到,機器人會變得越來越聰明,從摩爾定律的角度來講,機器人的能力會突飛猛進。所以我們需要勇于在機器人身上創造一切。第三,機器人創造了大量的數據,所以我們要搞清楚我們是否紀錄過哪些數據,那些數據被存儲在了哪里,以及我們應該如何繞過數據,降低網絡荷載。目前,感應器變得越來越便宜,所以我們賦予了機器人越來越多的感應功能,我們希望這個趨勢在未來能夠延續。

IEEE Spectrum:你們的產品和其他公司的倉庫機器人有什么不同?

Bruce Welty:在我的印象中,其他公司都擁有聰明的機器人專家,但是他們對市場行情一無所知。他們真的不懂商業,他們依靠那些可以幫助他們解決問題的人們。而我們在商業化這條路上已經走了很遠,因為我們知道倉庫是如何運作的,我們已經知道將來會迎來什么樣的拷問和挑戰了。

我們的機器人是為了解決特別的問題設計的。這就是一個很大的區別,因為我們要傳遞給客戶的是整個完整的系統,而不只是個機器人。我認為,機器人只構成了這個問題的20%,而我們的競爭者在用研發機器人解決這20%的問題,它們用一點點硬件的發展或多或少地想抓住機遇。就像有人想買一張桌子,你卻賣給他們一個榔頭那樣。

倉庫管理機器人的技術局限和未來的突破點

IEEE Spectrum:如果機器人只是這個問題的20%,Locus就是這個領域的專家,為什么你從一開始造機器人的時候,就違背了公司關注硬件問題上的初衷呢?

Bruce Welty:這里有兩個原因。第一,我們認為這兩個元素是緊密結合的,我們不想要一個超出我們的需求的機器人,或是無法滿足我們的需求機器人。第二個原因是,在亞馬遜收購Kiva時,我們就位于這個位置,所以我們不能再次承擔這樣的風險。

當你考慮到解決方法的80%的時候,這就是關于知識和超出機器人本身的軟件問題了,失去了這80%,機器人就會變得毫無價值。所以我們認為如果我們拼一把,就能創造出巨大的商機、開拓市場。我們認為這當中有幾十億、甚至上百億的市場。你想想,為什么當我們做到那剩下的20%的時候,確想要讓其他人都具備一定的商業嗅覺和市場敏銳度呢?

IEEE Spectrum:你覺得倉庫機器人的發展前景如何?你覺得機器人會慢慢進化,最后取代人類實現自動取物嗎?或者,你是否認為在發展中期,人類工作還是更高效省時呢?

Bruce Welty:我認為這是一個漸進的過程。距離人類完全退場還有很長的一段時間。目前已經有一些公司已經發明了可以用吸力或是鉗子取物(如盒子、瓶子)的機器人技術,但是接下來機器人面臨的挑戰是取下形狀、大小、重量、密度各異的物體。

對于可以取物的機器人,我們需要保證擁有以下四個特征:有體力、可靠、行動迅速、價格便宜。現在,它不具備這四個特征中的任何一個。就算它可以完美而迅速地完成任務,人工勞動還是更便宜些。很多人認為這個問題在三到五年內就能解決。我個人認為這個問題要在五到七年,甚至更長的時間內才能解決。在我的職業生涯中,我一直呆在倉庫里,那里真的有很多很難完成的任務。所以我覺得他們的預測是不準確的,機器人真的不擅長做這些。

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