亚马逊的自主机器人正在其一些履行设施中进行测试。|来源：亚马逊

亚马逊已经有超过50万的机器人每天在其履行中心工作。这些机器人在有物理和虚拟障碍物的区域执行各种任务，如库存、填写订单和分类包裹，这些障碍物阻止它们与履行中心的人类工人互动。

这些机器人远离繁忙的执行楼层，在那里，亚马逊的员工不断地在充满柱子和其他障碍物的拥挤楼层中移动托盘，以确保工人的安全，并保持机器人的快速移动。

然而，在履行中心的地板上有一些工作，比如移动从亚马逊商店订购的10%的物品，这些物品太长、太宽或太笨重，无法放入公司的吊舱或传送带上。这些任务需要一个能够使用人工智能和计算机视觉的机器人，在混乱的设施地面上导航，而不会让任何工人处于危险之中。

这种机器人还需要能够无缝地整合到亚马逊目前的履行中心，而不干扰亚马逊员工每天执行的任务。

亚马逊机器人AI总监Siddhartha Srinivasa说："我们不为技术而开发技术，我们希望在开发技术时考虑到一个最终目标，即赋予我们的员工更好、更安全地完成他们的活动。如果我们不能实现端到端的无缝整合，那么人们就不会使用我们的技术。"

亚马逊目前正在一些履行中心测试几十个机器人，这些机器人可以做到这一点。亚马逊机器人人工智能的感知负责人本-卡德莱克正在领导这些机器人的人工智能开发，这些机器人已被部署，以初步测试机器人是否擅长运输不可传送的物品。

这些机器人有能力理解世界的三维结构，以及这些结构如何区分其中的每个物体。然后，机器人可以根据其对结构的了解，理解该物体将如何表现。这种理解被称为语义理解或场景理解，加上LiDAR和相机数据，使机器人能够实时绘制其环境，并在飞行中做出决定。

亚马逊机器人公司AI机器学习应用科学家Lionel Gueguen说："当机器人拍摄世界的照片时，它得到了像素值和深度测量，所以，它知道在这个距离上，空间里有一些点--某种障碍物。但这是机器人在没有语义理解的情况下拥有的唯一知识。"

语义理解就是教机器人在空间中取一个点，并决定该点是否是一个人、一个吊舱、一根柱子、一辆叉车、另一个机器人或任何其他可能在执行中心的物体。然后，机器人决定该物体是静止还是移动。在计算到达目的地的最佳路径时，它将所有这些信息考虑在内。

亚马逊的团队目前正在研究预测模型，以帮助机器人更好地预测它所遇到的人和其他移动物体的路径。他们还在努力帮助机器人如何更好地与人类互动。

斯里尼瓦萨说："如果机器人以非常快的速度悄悄接近你，并在碰到你之前一毫米踩下刹车，这在功能上可能是安全的，但不一定是可以接受的行为。因此，有一个有趣的问题，围绕着你如何产生不仅安全、流畅而且可以接受的行为，这也是可读的，这意味着它是人类可以理解的。"

亚马逊的机器人专家希望，如果他们能够启动这些自主机器人的全面部署，那么他们可以将他们所学到的东西应用到其他执行不同任务的机器人上。该公司已经开始在其仓库中推出自主机器人。今年早些时候，它公布了其第一个自主移动机器人Proteus。