然则创虻公司和研究人员正在尽力克服剩下的技巧障碍。在美国加州大年夜学伯渴攀利分校（ UCB ）的主动化实验室内，一个双臂机械人将机械臂轻轻落在一个箱子上。箱内装满了各类似机的物品，比如盒装即食燕麦片和玩具小鲨鱼。机械人无法辨认出所有的物品，然则没紧要。它将机械臂伸到货色堆膳绫擎，开端一个个分拣货色。
亚马退位于佛罗伦萨的仓库展示了最新仓库机械人的样品。八台机械臂在该仓库投入运行，它们的重要义务是将大年夜范围的商品分化成更小的单位，并发送到全美各地的物流配送中间。
研究人员Jeff Mahler表示“机械人可以本身大年夜杂七杂八的器械中寻找出最合适抓取每一个物品的方法”。对于仁攀类来说，这是一项异常轻易的工作。然则对于机械人而言，这则是一项出众的才能。这一进步会在某些重大年夜行业带来巨大年夜的改变，同时进一步变革仁攀类劳动力市场。
以前，机械人被编程设定只能完成异常具体的工作，比如在仓库内移动特定种类的集装箱。他们无法对一堆器械进行分类，也无法完成更复杂的义务。然则在亚马逊物流中间，分类擦?鲱重要的工作。大年夜部分仍由工人完成。
在以前五年内，神经收集极大年夜的改变了互联网巨擘们供给在线办事的方法，加快了图像辨认、语音辨认和智能推荐的成长。然则同时，神经收集也可以加快机械人学的成长。
工程师、物理学家和设计师在进行实验或者创造新产品时须要搭建CAD模型。CAD模型是什物的数字化表示。应用这些模型，Mahler及其团队合成了很多半字对象，最终搭建了一个拥有跨越700万件商品的数据库。随后他们模仿每项商品的物理属性，展示机械臂在抓取物体时要出力的精确点。
这是一项巨大年夜的工程，然则全部过程大年夜多半都是主动完成的。研究团队将模型输入神经收集，神经收集进修辨认潜在任何外形的数字对象的类似点。然后研究团队精力经收集嵌入双臂机械攘闼楝机械人便可以在任何外形的什物上寻找出抓取时的出力点。
在分拣日常生活中各类外形的日用品时，如不雅是圆柱形物体或至少拥有部分平坦外面，比如铲刀、订书机、桶装薯片或管装牙刷，那么机械臂捡起物品的成功率就可以达到90%。然则如不雅处理外形更为复杂的物体，比如玩具鲨鱼，那么成功率就会降低。
并且，研究团队搭建模仿的随机货色堆，并将该模型输入神经收集，那么神经收集遍也可以学会大年夜实际的货色堆中拿起商品。美国布朗大年夜学和东北大年夜学的研究者们正在进行类似的研究，欲望这种方法可以和其他办法相结合。
亚马逊对于将来这种机械人有焦急切的需求，所以亚马逊赞助加州大年夜学伯渴攀利分校的研究工作。在以前三年内，亚马逊还举办了机械人比赛，寻求辨认货色、抓取货色、移动货色的解决办法。机械进修办法的前景最终可以扩大到其他范畴，包含临盆制造机械人和家庭机械人。
至今对于自我进修机械人的研发还远远不敷。自我进修义务的机械人要想在实验室外获得应用还须要几年的过程。然则用于练习机械人的神经收集技巧代表了机械人研究范畴的一项重大年夜改变。这一改变不仅仅会改变亚马逊的仓库物流体系，也会变革全部家当。
《机械人时代》的作者Martin Ford信赖，亚马逊仓库的就业图景终将改变，这一切只是时光问题。他认为，“科技终将代替掉落很多仓库工人。并不是说一夜之间很多工作岗亭就会消掉。或许最早的迹象不是工人掉业，而是创培养业岗亭的节拍变慢。”
亚马逊的Clark表示，大年夜汗青角度来看，主动化的成长可以进步工作效力。并且在某些情况下，顾客的需求最终将创造更多的工作岗亭。在科技高度成长的情况下，仓库工人依旧有事可做。主动化的成长毁掉落工作岗亭的净增长是不实际的。
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