倉儲機器人的發(fā)展，就像雨后春筍一樣。而要說發(fā)展得最快的，就莫過于從 2012 年前便開始布局自動化物流系統(tǒng)的亞馬遜了。

其實在這個倉庫中，最重要的工作，就是分揀。也就是將包裝好的貨物，按照不同的收貨地址，放入開往不同地區(qū)的貨車當中。

而這些機器人，所起到的主要作用，也是這個。而人類有了這些小車之后，就只需要站在原地將包裝好的貨物按順序放上他們面前的機器小車，工作就算完成了。

接下來，這些小車就會在廣達 125000 英尺的場地內(nèi)自動規(guī)劃路線，并將貨物投入到對應的 300 多輛貨車當中。

那么第一個問題就來了。這些機器小車是怎么認路的？

首先，亞馬遜為這些機器人小車配備了一套云端線路管控系統(tǒng)。該管控系統(tǒng)就像鐵路的調(diào)度中心一樣，需要安排每個小車每次任務的行進路線，還需要實時監(jiān)控整個運輸網(wǎng)絡的狀況，當哪里出現(xiàn)意外，發(fā)生擁堵時，也會及時地生成預案，確保整個系統(tǒng)可以正常流暢運行。

另外，這些小車還有專屬的「盲道」為其指路。

亞馬遜的這個分揀中心的地板看上去就跟普通的水泥地沒什么區(qū)別。但如果你仔細看的話，可以發(fā)現(xiàn)實際上地面貼著一個又一個的二維碼。這些二維碼就是機器人的「盲道」。

每當小車到達一個貼有二維碼的位置，就會用「肚皮底下」的掃描器對其進行掃描。該二維碼也會告訴小車接下來應該「繼續(xù)向前」還是「向左/右轉彎」。接到命令后的小車就會繼續(xù)按指示前進，直到遇到遇到告訴它「已經(jīng)到達終點」的二維碼為止。

當小車將貨物運送到不同的終點后，小車就會通過履帶將貨物送入終點的滑槽，貨物也會順著滑槽落入到發(fā)往不同地區(qū)的貨車當中。

自此，機器小車的分揀貨物任務，也就完成了。

相信有人會有這樣的疑問：盡可能地投放更多的機器小車，并且把每個機器小車的速度調(diào)得更快，那樣整個分揀系統(tǒng)效率不就更高了嗎？

其實并不是的。你想想，在北上廣深有車的人那么多，車也走得并不慢，但交通系統(tǒng)還是依舊那么的低效，人們依舊每天要浪費兩三個小時在通勤的路上。

這個道理放在這些機器人上也是一樣的。亞馬遜表示，整個物流中心共有八百臺機器小車，但為了更高的效率，亞馬遜往往只會投放其中的四百到五百臺。

亞馬遜機器人技術應用高級經(jīng)理 Ryan Clarke 表示，合理調(diào)配流量、最大限度地減少擁堵，是相當復雜的。

為了弄明白一次投放多少機器小車、小車速度設置為多少時，整個分揀系統(tǒng)的效率是最高的，亞馬遜還專門有一個模擬系統(tǒng)。在這個模擬系統(tǒng)的幫助下，他們可以更直觀地分析出在不同訂單量下，或者更多復雜條件下如何分配機器小車是最合理的。

實際上，除了亞馬遜以外，我國也有電商和物流公司配備了類似的自動化系統(tǒng)以應對日益劇增的物流壓力。

例如京東位于北京的亞洲一號智慧物流中心地狼倉，就通過機器人自動化改造，將效率提升了 8 倍。從消費者下單完成的那一刻開始算，不到一個小時，貨物就能完成揀貨、包裝、分揀以及裝車的環(huán)節(jié)。

又例如申通在天津的轉運中心，在采用了 AGVS 倉儲系統(tǒng)后，每日有近 300 臺機器小車同時運作，同時也將人力在同等工作量下，由 150 人縮減至 30 人。

顯然最后還是回到了那個老生常談的問題，更高效的機器人是否將會在這些崗位上完全取代人類？

答案是對的。但這也不代表著人類將會下崗。

前美國總統(tǒng)奧巴馬的數(shù)字經(jīng)濟特別助理 R. David Edelman 表示，自動化所代表的僅僅只是技能的轉移，而并非工作的轉移。而人類也可以借此在同一份工作中獲得更加高級的技能。

這是什么意思？實際上在亞馬遜內(nèi)部就已經(jīng)體現(xiàn)出來了。

機器人的介入，讓人類員工不再需要在 125000 平方英尺的倉儲中心中走來走去分揀貨物，反而還學習到了排查、處理機器人故障這些更為高級的技能。

亞馬遜全球消費部門首席執(zhí)行官 Jeff Wilke 也在近日接受 CNBC 采訪時表示，機器人的運用不僅沒有替代工人，反而還幫助其中的一些工人獲得了更高的工資。