編者按：本文發表於 Arstechnica，原標題《Pizza, the unsung agent of the robot revolution》，作者 Bob Dormon，由雷鋒網(公眾號：雷鋒網)劉子榆、祖楊波聯合編譯，未經許可，不得轉載。
早在很久以前，人們就在猜測，未來也許我們能看到雙足或者四足機器人在送比薩。這種猜測的熱情被Google收購的波士頓動力公司（Boston Dynamics）點燃了。波士頓動力是一傢俱有軍事性質的公司，它研製的仿生四足機器人BigDog已經讓該公司在業內小有名氣。BigDog的體型與大型犬相當，能在戰場上發揮重要作用，同時也是當前機器人領域實用化程度最高的機器人之一。
Google及其母公司希望將這種技術運用到人們的日常生活中。2015年，Google管理層希望研發一些在短期內上市的消費型機器人，但波士頓動力的團隊並不想這麼做，甚至拒絕與管理層溝通。Google給這一部門設立了產品商業化的時間表，這成為了雙方關係走入僵局的導火線。在今年3月份，有媒體傳出Google要將Boston Dynamics 賣掉的消息。
言歸正傳，我們現在要考慮的是機器人的發展路線問題。很多人都期望出現更像人類的仿生四足機器人。那麼，能裝運貨品的車輪式機器人或者有載貨能力的無人機怎麼樣呢？雖然這些還處在研發的初級階段，但他們一定會在未來更加成熟。事實上，已經有一些公司在藉助創新技術來完成人類的願望。從無人機到聊天機器人，再到火星車和獨輪機器人，這些業界大牛們正在不斷形成自己的競爭優勢。
探索亞馬遜
機器人已經被應用到物流領域，只不過這些“幕後工作”可能不會被人看見，除非你在客户倉庫做配送員的工作。
2012年，亞馬遜收購了 Kiva 系統，相比 Alphabet 收購波士頓動力，這條消息並沒有引起人們過多的關注。2015年它被更名為亞馬遜機器人（Amazon Robotics），並且在公司內部開始使用。這一操作系統解決了天天圍繞在機器旁邊的工人們的煩惱。2014年，亞馬遜又推出了基於自家 LocusBot 倉庫系統的機器人挑選助手 Locus Robotics，能夠更準確地識別貨物並送到顧客手中。
這樣一來，自動化機器人的工作效率比人工效率大大提高了。一些機器人負責把貨品從貨架上取下來，另一些則帶有觸摸屏，而且會在倉庫裏快速移動。所有這些機器人的目標都是為了在給零售商節省成本的同時，把貨物儘快送到消費者手裏。據亞馬遜上個月公佈的一項專利介紹，該公司物流系統的機器人不僅能夠更聰明地識別出貨物的種類，而且由於它們是在倉庫的地上滑行，並且倉庫地板被設置了嵌入式的網格，會確保機器人不會偏離指定的旋轉區域，這樣一來就防止了碰撞的事故的產生。
不僅如此，Kiva讓貨架“走到”取貨者面前，這減少了很多不必要的勞動，並讓整個物流過程更加自動化。它們還會通過計算機選定貨物，然後送到下一階段負責包裝的工作人員面前。雖然包裝的過程仍然需要人力完成，但這個過程的錯誤率將會降低。大數據支持讓倉庫更加高效，機器人會被引導到最近的貨架，最常使用的貨架會被放在包裝站旁邊。系統的這些機制讓亞馬遜能夠更輕鬆地處理大量的貨物，在保證出貨的前提下，減少員工的勞動量。
當然了，這些機器人不會一直跟着你到家門口，但是他們在倉庫中的機智表現也會降低你收到貨物的時間，提高物流的效率。
事實上，大數據分析能力和機器學習算法正在最大程度上提高機器人的工作效率，加快物流自動化進程。不管是在倉庫內還是在運輸途中，這種機器人都是人類的得力幫手。
Ocado：從倉庫到餐桌
作為英國最大的 B2C 零售商、世界最大的網上食品零售商， Ocado 已經將大數據工具滲透到客户業務的方方面面。在 Ocado 網站上，從分析客户對產品的需求、商品配送路線，到客户可選擇的支付方式，都運用到了大數據分析法。對於用户來説，點擊一個收貨地點是件很容易的事，然而實際上，這是一個極其複雜的產品。正如Ocado 的技術總監 Paul Clarke 所言：
“當你點擊那一下之後，就會有大量的計算工作在後台開始進行。我們的系統會查找到你以及你周邊的地理位置。並且還要檢測出你所在的位置周邊一共有多少人下了訂單。在我們工作的時間範圍內，每天早上6點到晚上 10 點半，以半小時的基準來進行測量，並且送出快遞。”
Ocado的獨特之處在於它使用了扁平化供應鏈，85% 的入庫商品直接由供應商配送至運營中心 CFC（Central Fulfilment Centre），然後根據訂單配送到客户家裏，15 % 的入庫商品是由維特羅斯超市的RDC配送。
另一方面，Ocado 還把眼光投向了大數據營銷。該公司認為未來的冰箱是真正的智能冰箱，能夠定時掃描儲存的食物信息，並且智能分析食物的消耗速度、預測購買需求等等。
除此之外，為了實現高效的自動化作業，Ocado 還啟動了自動存儲解決方案，其中包括由AutoStore提供的 31 個機器人。該方案不僅能夠進行空間優化還能高速處理數據。Ocado希望利用機器人的工作效率來突破公司發展的瓶頸。不過，機器人只能幫顧客取貨或者詢問人們的購買意向，來幫助他們減少在購物架前的時間，而挑選的工作還是要由人類親自完成。畢竟，顧客的心思是具有主觀性的，而目前自動化水平還沒有先進到代替人類做出選擇。
不論是亞馬遜的 Kiva 的機器人，還是Ocado的智能系統，這些都旨在改善倉庫物流體系，並且正在各個層面上進行改良。在本質上，這是一個四維優化的問題。這裏有機器人的二維運動，還有倉庫地板上具有存儲箱網格的第三維優化，而實現第四維優化則是讓機器人在存儲網格上面進行高效率的工作。隨着時間的推移，這種優化會不斷加進。
隨着客户訂單不斷增加，系統不僅要考慮到當下儲存倉上的佈局，甚至也要提前考慮到接下來的訂單該被放置在哪個合適的位置上進行處理。這就需要機器人和人類同時合作，尋找一個最優化的第四維解決方案。
“這就需要不斷地優化算法，利用機器學習來解決問題。” Paul Clarke 説，“但是從這個層面上來説，這是一件環環相扣的工作。如果進行獨立的分析是行不通的。比如你修改了一個機器人體內的一個固件，那麼這個機器人整個的物理模型都被改變了。而如果一個機器人出現問題，那麼整個系統都不會符合規格。我們必須一個個進行排查挑選，所以這也是我為什麼強調，雲數據分析工具可能會帶來很大的幫助。它能夠幫助我們進行智能分析。”
系統還要進行優化的另一個方面是，如何監視這些機器人？它們的電池續航時間很可能是不一致的，因此在常規情況下，很可能出現哪個機器人先沒電了的事情發生。這種現象會影響到整個系統的效率，因此，需要及時確認表現不佳的機器人，並且幫助它更換電池或者充電。事實上，任何機器人都應該可以接管對方的任務，併為電池不足的機器人充電。將這些機器人作為一個整體進行設置，還能夠減少功率損耗程度，增加對電力的承受度。
次日到貨？這已經太遲了
對於有些消費者來説，第二天到貨似乎都已經太晚了。那麼，30 分鐘怎麼樣？對於騎自行車來送貨的快遞員來説，這不是一件難事。不過這樣的成本可能會有點高。亞馬遜表示，在一個小時內把貨送上門是可能發生的，但是如果顧客買的是一些熱披薩，海鮮或者易碎的食物，那你就不要指望了。
想象一下，如果用無人機來送披薩的話，你覺得靠譜嗎？
這不是玩笑。前不久，達美樂（Domino）披薩公司已經與無人機行業先鋒Flirtey展開合作，計劃在2016年後半年中推出全球首例商業無人機 Domino's Robotic Unit 送貨服務。目前，達美樂公司已獲得新西蘭政府批准，將在此處進行無人機派送披薩服務試驗。
該公司特意將無人機的試飛通道與人行道融為一體，並且限制無人機沿每小時6公里的速度曲折行進，雖然無人機的飛行速度能達到每小時16公里。達美樂公司的想法是讓無人機跟隨行人路線和行人的步行節奏來運作。
Domino's Robotic Unit 身高不到一公尺，內設保温裝置，可以裝10份披薩。外送機器人有防碰撞感應裝置。除此之外，達美樂的無人機電池續航時間最多能達到兩個半小時，因為要返回充電，外送範圍只有披薩店20公里以內。
顧客在點餐時會獲得一組代碼，等到外賣到達後，在機器人的鍵盤上輸入代碼就能打開箱門取得披薩。
目前，Domino's Robotic Unit 還處在初級研發階段，將來它也許會變得更加成熟。達美樂公司正在和昆士蘭州道路交通部合作，以確保能夠符合在路上行駛的各項條件。它使用了激光雷達來探測周圍的環境，無人駕駛汽車也使用同類技術。DRU內置GPS追蹤技術，可隨時與Google地圖同步數據，實際上，它和即將走上倫敦街頭的星船科技公司的快遞機器人非常相似。
披薩，開始行動！
人們常説，是互聯網（成人）娛樂業促進了社交媒體的發展。那麼，在未來幾年，我們是不是也可以説，是披薩加快了零售服務與支付技術的發展？這一點是很神奇的。披薩在物流體系中的進步從未遠離，並且還激發了創新技術的出現。達美樂比薩就是一個很有遠見的例子。它的虛擬語音助手能夠快速地幫你點餐。
虛擬助手並不能像人類一樣跳出思維的框架，處理用户的諮詢意向。同時，實踐方面的侷限性也很大，因為每個意圖都需要最多100個小時進行研發。
“目前我們做的是，讓我們的設計智能可以覆蓋到 200 到 1000 個諮詢意向，”Hanson 表示，“這會讓你獲得極大的利潤。”
當虛擬助手不知道該如何回答問題，或是客户諮詢的問題已經超過它已知的意圖範疇時，人工客服就登場了。這意味着，虛擬助手可以通過觀察人工客服進行學習。
Hanson 認為：“當我們研發出我們可以在代理處控制人機互動的人類輔助學習機制時，我們就要着手用設計智能自動學習這些事情。”
為了處理詢問頻率更低的長尾問題，他研發了一個所謂的人工輔助虛擬助手（Hava）。在Hava的幫助下，當虛擬助手不知道該如何回答某些問題的時候，它就會向隱藏的人工代理尋求幫助。這位人工代理在受理諮詢後，會把答案反饋給虛擬助手，然後再由虛擬助手將答案回覆給用户。
“經過一段時間之後，在加強學習機制的作用下，下一次如果又有人問到了這個問題，我們的虛擬助手就會知道如何作答了。”Hanson説道。
蘋果 Siri 中使用了 Nuance 的這項技術來處理常規諮詢，同時進行相關操作。類似地， Viv Labs 也用它的 Dynamic Program Generation 軟件結合文本指令來識別意圖。然而 Viv 似乎並沒有 get 到點上。
來吧！所有的問題
隱藏在 Viv Labs 背後的男人叫 Dag Kittlaus，他曾打造了 Siri。今年五月，當 Kittlaus 炫耀 Viv 的同時，他對在不遠的未來，如何賣掉這項全新的移動技術是閃爍其詞的。但是，就在這個月，三星突然慫恿他讓Viv Labs獨立運作。他個人認為這樣的合作關係是為了“拓寬視野”，另外還可以為 Viv 帶來新的一波高潮。當然，當 Viv 的AI助手一有什麼新東西出爐時，三星永遠是第一客户。用口語化、自然化的語言來購買物品和服務當然非常有優勢，但是大概所有珍視生命的人在買到 Note7 後，會問 Viv AI 助手的第一個問題都是：“離我最近在滅火器在哪裏？”（PS：小編覺得，這絕對不是Note7被黑得最慘的一次。）
AI 技術會從我們的通訊類 App 中獲取我們日常購買行為的數據，並且理解我們的購買需求，所以智能購物車才能夠預測我們將要買什麼。但是，這個分析和推薦機制並不僅僅基於我們的的購買記錄。
在線時裝零售商 Zalando 旨在通過對用户的品味的定位進行推薦，這裏的難度其實非常大。因為這個算法不是要讓用户購買類似的產品，而是要預測用户或許會對哪些馬上要被吹捧起來的時尚單品感興趣，並且有意願購買。
那麼，Zalando 的虛擬助手 Zoolander 會如何在你買了一件只打算在復古派對上穿一次就壓箱底的山寨皮衣後，識別你真實的興趣點呢？顯然，協同過濾非常關鍵，這其中包括分析海量數據，然後通過你點擊和瀏覽過的商品來構建用户行為畫像。Zanlando 的宗旨是要用機器學習機制來識別那些已經轉化為各種風格、樣式，甚至是顏色的象徵着時尚的視覺符號。
對新用户而言，基於內容的過濾以及最初的冷推薦都要基於 Zanlando 產品數據庫。雖然你是否真的喜歡這個品牌是另外一碼事了，但是看着 Zanlando 絞盡腦汁要給你推薦的各種不同的時尚單品，確實挺有趣的。
我們的征程是天空
最近，美國農業科學研究院報道了一家叫作 Shipwallet 的公司，它想通過提供簡單方便的海運，和向來具有物流優勢的亞馬遜分庭抗禮。Shipwallet 的機器人學習和分析機制基於在線檢測用户的喜好，在掌握本地資訊的前提下，對信息進行最佳的分發。有人認為，它可以幫助那些想保持競爭力的在線零售商實現最初的夢想。雖然我們還不清楚，Starship Technologies公司的機器人是否會參與投遞的過程，但是Shipwallet需要搞清楚的是，在無人機領域，它是不是真的想和亞馬遜較勁。
DHL、FedEx、Parcelforce ……這些快遞行業的巨頭都會爭先進軍無人機貨運業嗎？是的，目前很多快遞公司都在研發無人機項目，但是 DHL 似乎在進行三個不同的設計，它最近推出的 Parcelcopter 項目是用SkyPort在偏遠地區飛行。SkyPort 是一個高效運作的全自動郵局，它的屋頂可以隨時打開供無人機降落、整理包裹，還可以進行充電。雖然SkyPort比較笨重，另外最高荷載為兩公斤的無人機還有一個兩米長的翼展，但是這並不能阻礙 DHL 在德國山區設置了兩個 SkyPort。
一般來説，監管機構都會限制無人機的試飛。它們認為無人機不能飛離飛手的視野，另外也不允許同一個飛手控制多架無人機。慶幸的是，亞馬遜和英國政府在今年七月達成協議，然後亞馬遜就在劍橋郡開始了祕密試驗。
儘管如此，亞馬遜的無人機投遞大業還任重道遠。為了滿足監管機構的要求，它在設計上也做出了相應的妥協——最新推出的 Prime Air 無人機總重25千克，可以負重2.3千克；另外，它可以在海拔 400 英尺以下的區域，以時速 55 英里的速度飛行15公里。雖然它的整體規格和載重還是個謎，但根據亞馬遜公佈的信息，我們得知這款無人機搭載了一個避障感應系統。
在新聞通稿中，亞馬遜表示：“我們設計了超過12個產品原型。在研發的過程中，它們的外觀和特徵都會不斷改變。”
目前，Google的 Project Wing 還在天上盡情暢遊。Google方面認為，讓無人機參與貨運對僅僅一家公司而言，挑戰實在太大了。目前Google旗下的項目都在積極尋找業界和政府部門的合作者。
雖然有人預測，總有一天墨西哥煎餅會在天上四處飛，但是Project Wing卻有更加宏大的願景：在澳大利亞的災區和旱區，運送救援物資。
而在澳大利亞的好鄰居新西蘭，無人機公司 Flirtey 和 Domino披薩店在今年8月進行了合作——在奧克蘭試飛了DRU無人機。他們希望能在年底用這款無人機進行送餐服務。對此，Domino的首席執行官Don Meij還是非常樂觀的。
“基於CAA的規則，我們計劃了試飛。目前，Domino和 Flirtey都在探討無人機送貨的可能性。我們要做的是，攜手監管機構和Flirtey，讓這一切成為現實。DRU無人機是我們邁入AI領域的第一步，它讓我們能學習和接收最前沿的商業技術。”
貨運，我們一直在路上
低空飛行的無人機重量不超過一袋小土豆，卻要獲得監管部門的批准；與之形成鮮明對比的是，18噸重的自動駕駛貨車已經浩浩蕩蕩地上路了。自動駕駛貨車的限制性條款是，在車輛出發的原點必須配備一名駕駛員，他們要控制車輛，以防出現什麼幺蛾子。
去年，Daimler 進行了世界首例搭載Highway Pilot 智能系統的奔馳Actros貨車的試駕，這帶來了一場高速公路的自動化運營變革——德國A8 autobahn 無限速高速公路。
目前，這些貨車正在以半自動的模式行駛，必要的時候，司機會介入操作。與此同時，奔馳已經明確了自己的小目標——Future Truck 2025。
這個概念是指駕駛員在貨車行駛的大部分時間裏，坐在副駕駛上——因為在長途貨車行駛的過程中，駕駛員很容易感到疲憊。此時，如果將貨車調整到列隊模式，就可以節省大量汽油了。偏遠地區的快速直達服務總是運輸許多包括海鮮在內的新鮮食材，所以汽油低耗對食品零售商而言肯定是天大的喜事。
作為德國發動機生產聯盟中的一部分，Nokia’s Here WeGo項目於去年正式啟動。Daimler想讓商業貨車自動化的領域嶄露頭角，對這個領域同樣感興趣的還有特斯拉和Uber。實際上，配備了Highway Pilot系統的 Freightliner Inspiration 模型，是去年美國首款獲得州駕照準許的自動駕駛貨車。
目前，我們從Uber對 Otto收購案中得知，自動駕駛貨車的概念其實是四個前Google工程師提出來的。他們的原構思是對一款沃爾沃十八輪貨車進行改良。
至於特斯拉，毫無疑問的一點是，它將自動駕駛技術運用到半開發進程中。目前，它已經和Daimler之間保持了良久的曖昧關係——甚至從Daimler挖工程師，讓他們為特斯拉搞半開發。對特斯拉而言，Daimler的吸睛點在於高端電動車。
在上個月舉辦於德國漢諾威的IAA 商業車展上，Daimler的風頭蓋過了奔馳的Urban eTruck——這是一款總重量達到26噸的車，專門用於城鎮快遞。它的電池組容量達到了212kWh，可以支持它走124公里（即200千米），據説它將在下一個十年初期正式上路。目前，並沒有人關注這類貨車的自動駕駛能力。
風險常在，事故有時
特斯拉和Google都曾指出，他們的自動駕駛車可以行千里，事故率比人工駕駛要低。但是我們不得不面對的事實是——事故還是會發生的。但是，當機器人駕駛車輛時，誰應該負責呢？
畢業於斯坦福大學的計算機科學家和未來主義者Jerry Kaplan在他所著的《Humans Need Not Apply》一書，提出了一系列對程序員和法律機構影響頗大的爭論。他認為，懲罰AI機器人的方式並沒有所謂的對錯。但是，這是否意味着車主要受罰？或者説，你可以抹去AI機器人的記憶呢？
“在遇到危險是，你的自動駕駛車可以通過撞倒一隻狗，救你一命。但是，如果要在撞倒一對老年夫妻和一羣小孩中間選擇呢？這不得不讓人想起電影《蘇菲的選擇》中的生死抉擇：納粹要把蘇菲的一個孩子送去集中營，便讓她在一兒一女中挑一個送去。”
對於自動駕駛系統來説，這些選擇可能只是計算的過程，而不是一個思考過程。隨着技術的進步，AI系統或許會做出更多的選擇。它們沒有情緒，感受不到痛苦，也不受道德的約束，而作為人類的我們卻需要衡量利弊，考慮周全。
半自動的驅動
如果要説隔壁老王家的雜貨店送貨服務，一個老司機加上一輛車，基本上就是標配了。但是目前，半自動化的潛在競爭者是VW eT!——這是一款研發於2010年到2011年間，發佈於2012年4月發的概念車。人們可以通過App控制它，同時，它能夠在駕駛員步行送貨的時候，自動追蹤駕駛員的腳步。 目前，Volkswagen基地仍然在展示着賀寬概念車，但是它似乎只是一個備胎。
仔細想想，這一切真的太可惜了！因為VW eT!實踐性的自動系統構架非常出色，它真的可以提高送貨效率，也能夠解決Ocado’s Paul Clarke的顧慮——他想要在送貨的過程中，讓人類保留一些存在感。
“我們可以期待的是，在最後一里的送貨服務中，自動駕駛車會扮演重要的角色，但是它也不是萬能的。因為，我們要把客户的貨物送到他們的餐桌上。”他承認，如果客户願意走到路邊拿快遞的話，那麼機器人或許會更適合在午夜時分送貨。
但是目前， Clarke關注的自動駕駛車是下一代基於Ocado Smart Platform打造的機器人，他正在就用個人雲數據的方式，嘗試優化車輛的性能。他表示：“在未來，我們希望能用公共雲端數據進行操作——這就是所謂的混合雲數據。”
量子危機？
站得高，看得遠。Clarke 的藍圖比我們想象的都要宏偉——他渴望一項新技術，一項他認為可以處理大數據、預測客户需求的黑科技。它可以對機器人系統和它的相關性能起到良性輔助作用，甚至可以促進家門口的送貨服務的發展。
“我們尋找的，是像量子計算這樣的技術。有時候，我們必須面對的問題真的很難用數學的思維來解決。而量子計算的機會點可能在非常純粹的應用領域，也可能是混合型的應用領域。我們對此非常感興趣。在線零售商積極尋求量子計算的幫助其實是很新奇的一件事情，但是在Ocado這很正常。我們的真面目總是隱藏得很深。”
但是，當你進入這家公司的主頁後，就可以從頁面羅列的各種計算類型的工作中，輕而易舉地得出結論：這家公司走的是技術路子。
這就好比你根本不需要知道亞馬遜的小目標、大目標到底是什麼，因為你從它每週的專利發表就可以看出，它在未來想要闖一番什麼樣的事業。有了一點想法就馬上燒錢是一回事，説服像FAA這樣的監管機構讓無人機昇天又是另外一回事了。
儘管如此，亞馬遜還是非常頑強的，一心想要打造各種專利產品，撐起無人機的一片天。射程是所有無人機、機器人和電動車的研發痛點，但是亞馬遜解決這個痛點的方式非常有啟發性、非常“科幻”。它最近的一個專利是為無人機停靠系統——無人機可以在路燈頂上的平台上進行充電。除此之外，它還研發了一個可以讓無人機降落在機動車上的系統，另外，這個系統還可以讓無人機的射程擴大。
除此之外，亞馬遜還在研發針對各種獨輪機器人的推動器。這個推動器能在無人機處於高速飛行的狀態下，利用三個不同的機器人槳片能夠切開一個密封的箱子。其中，Delta機器人機制讓單獨的槳片控制器能符合箱子的大小，然後第一個槳片切開前縫，第二個槳片沿着上端切開，最後一個槳片則進行後接縫的切割。
這就是所謂的前沿機器人技術，圍繞它有許多不同的説法。其中包括：工業機器人是否可以代替人類做一些無聊或是高風險的事情，同時在這個過程中提高效率。實際上，如果機器人技術、分析算法和機器學習機制不能為我們省錢、提高盈利的話，它們就不會在競爭激烈的零售業市場中起到如此重要的作用了。實際上，這些技術對在線零售業的管理、加工和分發都起到了變革性的作用。
目前，英國本地的貨運市場每年的估值都高達 900 萬英鎊，可見高效的零售運營真的可以賺得盆滿鉢滿。創新技術非常關鍵，但是它絕對不簡單。而在消費者分析和機器人技術的研發上，AI的作用也不容小覷。
Via arstechnica
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資料來源：雷鋒網
作者/編輯：劉子榆
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