概述
仓库机器人中的人工智能为机器提供感知和协调能力，以安全地移动货物、拣选物品和在拥挤的楼层中行驶。这很重要，因为它可以让履行中心全天候更快地处理大量订单，同时减少伤害。
仓库机器人中的人工智能将人工智能应用于特定领域的环境中，在这些环境中，法规、操作和风险承受能力强烈影响设计选择。
深入探讨
现代仓库由人工智能协调的机器人车队运行。开创性的例子是亚马逊的 Kiva（现在的亚马逊机器人）驱动器，它是蹲下的橙色机器人，可以举起整个货架并将它们带到人工拣货员处，从而消除了数英里的步行距离。除了移动运输之外，人工智能还为机械臂提供动力，利用计算机视觉和训练有素的抓取模型来抓取各种物品、软包、硬盒、易碎玻璃。自主移动机器人 (AMR) 围绕人和障碍物动态导航，而不是遵循固定轨道。 Symbotic、Locus Robotics 和 Ocado 等公司部署了数千个协调单元。人工智能的挑战不再是单个机器人，而是如何编排一个机器人群，使它们不会发生碰撞、僵局或闲置，从而最大限度地提高整个建筑的吞吐量。
技术洞察
拾取手臂依靠计算机视觉（通常是 3D 深度相机）加上深度学习来识别物体并预测在哪里抓握它，即“抓握姿势”。像 Covariant 这样的系统会经过数百万次拾取尝试进行训练，因此单个模型可以泛化到看不见的物品。导航使用 SLAM（同步定位和建图）来构建实时地图并在其中定位机器人。车队协调是一个多智能体优化和路径规划问题，通常通过预留路线和时隙以防止碰撞和堵塞的算法来解决。
掌握仓库机器人中的人工智能
仓库机器人中的人工智能为机器提供感知和协调能力，以安全地移动货物、拣选物品和在拥挤的楼层中行驶。这很重要，因为它可以让履行中心全天候更快地处理大量订单，同时减少伤害。仓库机器人中的人工智能将人工智能应用于特定领域的环境中，在这些环境中，法规、操作和风险承受能力强烈影响设计选择。为了建立深入的理解，请将仓库机器人中的人工智能视为一种操作模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，在仓库机器人中使用人工智能的强大团队将技术能力与领域政策、可审计性和一线决策结合起来。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。同时，监管要求可能会使原本强大的原型失效。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
亚马逊部署了超过 750,000 个机器人，包括将货架运送给工人的驱动装置和用于挑选单个物品的 Sparrow 手臂。
Ocado 基于网格的系统使用成群的机器人在蜂巢上滑行，在几秒钟内检索在线订单的杂货手提袋。
Locus Robotics 的自主移动机器人可引导仓库工人到拣选位置，从而在无需固定传送带的情况下提高每小时的拣选效率。
Covariant 的人工智能大脑让机械臂使用单一学习模型在配送中心挑选各种前所未见的物品。
实施模式
仓库机器人中的人工智能实践
亚马逊部署了超过 750,000 个机器人，包括将货架运送给工人的驱动装置和用于挑选单个物品的 Sparrow 手臂。
亚马逊部署了超过 750,000 台机器人，包括将货架带给工人的驱动单元和挑选单个商品的麻雀臂。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
仓库机器人中的人工智能实践
Ocado 基于网格的系统使用成群的机器人在蜂巢上滑行，在几秒钟内检索在线订单的杂货手提袋。
Ocado 基于网格的系统使用成群的机器人在蜂巢上滑行，在几秒钟内检索网上订单的杂货手提袋。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
仓库机器人中的人工智能实践
Locus Robotics 的自主移动机器人可引导仓库工人到拣选位置，从而在无需固定传送带的情况下提高每小时的拣选效率。
Locus Robotics 的自主移动机器人指导仓库工作人员拣选位置，无需固定输送机即可提高每小时的拣选速度。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
仓库机器人中的人工智能实践
Covariant 的人工智能大脑让机械臂使用单一学习模型在配送中心挑选各种前所未见的物品。
Covariant 的 AI 大脑让机械臂使用单一学习模型在配送中心挑选各种前所未见的物品。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
监管要求可能会使原本强大的原型失效。
历史数据可能会编码损害特定社区的偏见。
遗留系统可能会造成集成瓶颈和隐性成本。
实施路线图
让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。
让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在启动前设计审计跟踪和文档。
在启动前设计审计跟踪和文档。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
尽早验证合规性和安全义务。
尽早验证合规性和安全义务。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。