ifanr 韓 雨
在 2012 年以 7.75 億美元收購機器人公司 Kiva Systems 後，亞馬遜已經在全美的倉庫中部署了 1.5 萬台機器人，每年能節省 9.16 億美元的成本，不過，它們還沒有真正取代人類。
Kiva 機器人目前所做的只是將相應的貨架移到倉庫員工面前，減少他們在倉庫中的走動距離，產品的分揀、包裝還是要靠人來實現。
在 5 月於西雅圖舉辦的的國際機器人和自動化大會上（ICRA 2015），亞馬遜將發起“亞馬遜分揀機器人挑戰”。它想將學術研究和工業機器人的成果為己所用，找到能夠快速、可靠地完成分揀包裝環節，在倉庫中全面取代人類的機器人。
MIT Technology Review
的報導稱，30 支來自全球學術界的隊伍會參加這一挑戰。
在每一輪中，機器人需要從倉庫中分揀 25 件不同種類和形狀的物品，模擬它們在亞馬遜倉庫中面臨的情景。參加比賽的機器人可以通過尋找、取得、打包商品獲得積分。
參賽的機器人需要能夠辨識並分揀不同種類的物品：易滑的塑膠包裝、不易抓取的狗玩具、易碎的奧利奧等等。一些隊伍使用的是自行開發的機器人，另一些則是在現成的機器人上加上自行設計的抓手和軟體。成功分揀能獲得加分，辨識失敗或者使商品滑落會導致扣分。最終獲得積分最高的獲獎隊伍可獲 2 萬美元獎金。
這場競賽可以從某種程度上檢驗過去幾年中的技術進步：機器手正在變得更靈巧，可以撿起瑣碎和奇形怪狀的物品。一些創業公司開發出了能模擬人手觸覺的機器手，機器學習的發展也也使機器人能夠操縱更加精確的物品。
讓機器人辨識不熟悉的物品是其中最難的部分。關鍵性的突破在 2006 年，以吳恩達為首的研究者改變了為特定形狀的物品寫入程式的傳統做法。他們讓機器人學習上千種 3D 圖像，訓練它們對不同形狀的物品的判斷能力，以便能在陌生物品出現時抓握的動作。近年來，深度學習和圖像辨識技術的發展讓機器人更為精確。
Ashutosh Saxena 就是吳恩達在斯坦福團隊中的一員，他目前是康奈爾大學的助教，將和他的學生一起參加亞馬遜的分揀機器人挑戰。Saxena 相信， “如果機器人能夠完成這些羽量級的分揀任務，我們可以看到許多機器人幫助人們完成不同的事情。”
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