用雲端大腦優化演算法，這隻機械手正成為倉庫揀貨「新霸主」

在馬薩諸塞州薩默維爾一個工業大廈內，一條直徑10米的環形傳送帶正繁忙地運轉著。而在輸送帶的邊上，一隻機械手全天無間斷地從上面撿起各種雜物，有洗髮水瓶、洋蔥、剃鬚膏和罐頭等。

這個場景看起來很奇怪，其實是工廠正在對一個自動揀貨系統進行測試，將來可能用該系統替代目前倉庫中那些基於手動揀貨的重複性工作。這種自動揀貨系統以機器人為平台，結合計算機視覺，可實現遠程操作以及機器的雲協同學習能力，在未來幾年可能會顛覆整個倉儲配送業。

這個機器人揀貨平台稱為「RightPick」，來自一個名為RightHand Robotics的創業公司。它的終端是一個混合型夾具，通過與機器學習演算法相結合，從而實現更快更穩定地抓取各種物品。RightPick的應用被定位於不同行業的履行中心，涵蓋製藥、電子、食品和服裝領域。

2017年初，DT君的美國同事Will Knight訪問了RightHand Robotics，當時該公司的共同創始人Yaro Tenzer和Leif Jentorf向他展示了其開發的幾個樣機。除了前面的傳送帶系統，另一個系統還可以為客戶提供打包化妝品的定製服務。RightHand Robotics的系統可以從放置在圓盤上的不同箱子中抓取客戶所需物品，他們還展示了系統如何把物品從這個箱子移到另一個箱子，從而拿到某個特定物。

對人類來說，撿起同一個箱子里的不同物品並非難事，因為我們即使看不全某個東西，也能夠輕鬆地判斷它的外形和材質，畢竟，人類也積累了多年的抓取經驗。但是，對機器人來說，這卻是非常大的挑戰，尤其當它需要抓一個全新的、陌生的物品時。正因如此，堆放著五花八門的貨物的履行中心很難實現全自動揀貨。即使是電商巨頭亞馬遜，也只實現了部分自動化。

RighHand的揀貨系統所用的機器手由三個順從型手指和一個位於中間的吸盤構成。這隻手上還裝有攝像頭，用以判斷如何抓取物品。該公司利用機器學習不斷優化機器人的控制演算法，並且將優化後的結果上傳到雲伺服器，供其它機器人運行時參考。

另外，該公司的工程師們還可以通過登錄系統，遠程解決問題或者訓練機器人抓取新物品。縱然很難測量這樣一個系統的可靠性和速度或者評價它將抓取新奇物品的方法，但是，當它抓取那些普通用品時，其速度和人類的速度並無二致。

來自加州大學伯克利分校的Ken Goldberg教授是機器人視覺、機械臂和機器學習方面的專家。他說，讓機器人在一個堆滿雜物的箱子里翻找東西十分困難，所以RightPick機械手的表現十分優異，更不用說他們還能通過雲端機器學習讓機器人的演算法隨著時間推移不斷優化。Goldberg教授認為，「這種方法是非常巧妙的」，並且誇讚RightHand公司的員工都「相當聰明」。

在4月初，RightHand獲得了來自創業基金Playground Global的800萬美元A輪投資。該投資公司總部位於矽谷的Palo Alto，其創始人Andy Rubin曾負責開發谷歌安卓手機操作系統，後來主導收購了多家專註於開發機器人技術的創業公司，從而成功進入機器人領域。

RightHand的兩位創始人Tenzer和Jentoft都曾在哈佛的Biorobotics實驗室學習，公司部分早期員工也都來自耶魯大學和麻省理工學院的機器人實驗室。

在過去的一年多時間裡，為了證明其揀貨系統的可靠性，RightHand一直與一些大型物流公司和零售商保持合作。正是其技術優勢和商業運作成果引起了Playground Global的極大興趣。

「這是一個很好的機會，這些以軟體為核心技術的硬體產品將建立一個良性循環資金鏈，從而引起網路效應」，Playground Global的合伙人Mark Valdez說。

除亞馬遜外，還有很多公司也在嘗試開發能從雜物中揀出所需物品的機器人。加州伯克利的Goldberg教授說：「這正是機器人領域當下的研究前沿」。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！