前進亞馬遜物流中心,直擊電商霸主如何變身工業機器人巨擘

提高物流網絡效率有許多課題,除讓圖中海克力士這樣的機器人協助運送外,亞馬遜也在嘗試改進分揀中心的卡車動線、利用電腦視覺提升對當下庫存的理解。AWS提供/Nityia Przewlocki攝
提高物流網絡效率有許多課題,除讓圖中海克力士這樣的機器人協助運送外,亞馬遜也在嘗試改進分揀中心的卡車動線、利用電腦視覺提升對當下庫存的理解。AWS提供/Nityia Przewlocki攝

在亞馬遜遍布全美超過千座的物流和輸送中心裡,光是自主移動式機器人(AMR),就有超過75萬台的驚人數量。從電子商務起家的亞馬遜,如何變成世界級的機器人巨擘?

文/曾子軒

海克力士(Hercules,大力士)、泰坦(Titan,巨人)、普羅透斯(Proteus,海神)、佩加索斯(Pegasus,飛天馬)、齊菲兒(Xanthus,西風之神)⋯⋯,這些希臘神話中的天神與角色,從來都只聞其聲、不見其人,至多在繪本與歷史學課堂上,看見畫家彩筆勾勒出想像。

然而,若走進世界電商龍頭亞馬遜(Amazon)的倉庫、物流與分揀中心,你很有機會看到眾神下凡,與人類們共同相處,甚至一起工作。

「海克力士的重量約300磅,但可以盛載1300磅的重量。」亞馬遜網路服務(Amazon Web Service, AWS)科技總監羅伯茲(Paul Roberts)口中的這位「大力士」,長100公分、寬70公分、高20公分,正背負著貨品、不辭辛勞地移動。

它是亞馬遜部署於物流中心裡,種類繁多機器人的其中之一。

羅伯茲解釋,物流中心裡的機器人任務多元,例如移動、揀選、排列和放置包裹,過程中也要和人類員工協調。不同類型的機器人會即時協作,遇到彼此時會互相避讓,「它們就像在地板上共舞。」

PAE2(亞馬遜物流中心)

地點:華盛頓州阿靈頓市
完工時間:2023年
基本資訊:占地26萬平方公尺、5層樓高,可以容納4千萬件庫存
特點:亞馬遜在華盛頓州最大的物流中心,面積等同50座美式足球場;屬於「Amazon Robotics Sortable」設施,因為由機器人處理包含分揀在內大量任務,因此主要存放尺寸較小的家居物品,例如書、玩具等
機器人類型:機械手臂羅賓、AMR海克力士、自動化包裝等

結帳之前,機器人已開始動作

「如果回顧亞馬遜的起點,在90年代中期,我們只賣書,而且在車庫裡處理訂單。對比現在,亞馬遜的業務已經拓展到全球,而且我們擁有全世界最大的工業機器人艦隊!」亞馬遜子公司、亞馬遜機器人工程總監維特芮(Emily Vetterick)一段話道出30年來的沿革。

機器人的品質與數量能達到今日規模,她認為關鍵在於長期發展包含人工智慧在內的先進技術,以及與員工之間的伙伴關係。

亞馬遜在機器人領域的布局已超過十年。為了促進倉庫內的自動化,亞馬遜在2012年出手,買下運送貨物的自主移動式機器人(AMR)開發商Kiva Systems,就此開啟機器人業務。

十多年來,亞馬遜陸續打造出型態各異、能處理不同任務的機器人。以類型來說,大約可以分為AMR、機械手臂、涵蓋包裝與儲存在內的自動系統,以及其他新應用。

除了搬運貨物的海克力士與泰坦以外,還有可以從箱子精準取出超過2億種商品的「麻雀」(Sparrow)、分類包裹的「羅賓」(Robin)、自輸送帶上揀選包裹放入貨車的「紅雀」(Cardinal),以及仍在測試階段的人形機器人「數字」(Digit)。

實際走進亞馬遜位於華盛頓州的配送中心PAE2,辨識、分類、儲存、包裝⋯⋯,每種機器人各司其職。而且早在消費者按下結帳按鈕之前,機器人軍團便開始運作。

「我們有進貨部門負責接收並儲存貨物,倉庫的另一邊則有出貨部門。當你在網路上點按『購買』按鈕後,就會開始整個流程。」亞馬遜資深營運經理、PAE2現場負責人多爾(Ryan Doll)手舞足蹈地解釋,這間占地超過26萬平方公尺的倉庫如何度過一天。

在亞馬遜工作的七年間,多爾曾經做過揀貨工作,也參與數間倉庫的啟用,「我記得有次查看計數器,居然一天就走了超過25英里(約40公里)。」機器人的進駐,正是幫忙多爾這類工作者,讓他們少走一些路,甚至超越繁瑣日常,在工作上有更多附加價值與成就感。

傾集團資源,朝向「開放」邁進

隨著生成式AI擄獲世人眼光,如何帶給機器人更多觀察、推理和操作能力,讓機器人的學名稱呼「具身智慧」(Embodied AI)變得更為真實,成為重要的研發方向。

亞馬遜工業創新基金投資的Skild AI,便高喊著想在物理世界中打造出具有通用目的的人工智慧,正在開發機器人基礎模型(Robotic Foundation Model)。

在Skild AI以外,亞馬遜也在2024年8月宣布,與另一間專攻基礎模型的新創Covariant達成協議,不僅延攬三位創辦人,還一併帶走25%員工。雙方敲定的合作中,除了得到模型使用的授權,藉此改進機器人系統的學習方式之外,「我們一起成立了前瞻AI機器人團隊(Frontier AI Robotics Team),在機械手臂工作站等產品上展開合作,」維特芮分享道。

除了亞馬遜機器人本身的資源外,AWS也從不同角度替機器人落地添加柴火。

羅伯茲分享,訓練機器人辨識物品時,資料存放在AWS的資料湖泊中;而模型運行時,可能在邊緣端,或者拉到雲端運算。前者通常建置在倉庫與物流中心現場,適合執行簡單任務,而複雜工作就得上雲進行,這時AWS自研的Inferentia晶片就能派上用場。

包含AWS在內的集團資源,都是亞馬遜發展機器人的本錢之一。

亞馬遜部署在倉庫內的機器人兵團,已經能夠自由穿梭;下一步則會試著前進開放式環境。終將有一日,能夠打破城牆,看見有如大海那樣廣闊的實體世界風景。

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