想想嬰兒是怎樣從零開始學著探索周圍未知世界的？他們是怎樣學習抓取物品的？這對我們研究機器學習有什么幫助呢？機器學習是未來機器人揀選技術的關鍵，要如何克服體量、速度和準確性這“三大難題”？ 關鍵就在于模仿嬰兒的學習方式。

　　在上個月的一篇文章中，我們通過強調人手的驚人功能及其與人眼的協調，概括了機器人揀選面臨的挑戰。手眼的協調使我們可以從一箱隨機產品中輕松揀出任意的特定物品，這對于揀選機器人來說并不容易。在我們看來是一個任務，而它們則必須將其拆解成多個獨立的任務和決定。另外，我們還分享了一些在視覺和夾具領域發生的驚人進展，這些進展將縮小機器人與人類手眼組合之間的差距。

　　然而這個難題還有另一面：手眼協調是由人類大腦實現的。大腦是完成復雜任務的絕佳平臺，無需編程。大腦的一個關鍵特征是其適應性。人類可以從經驗中學習，根據這種經驗改善他們的表現。更重要的是，人類可以根據經驗對從前沒遇到的情況做決策。機器人能獲得同樣的能力嗎？

　　這基本上就是機器學習——人工智能的一種形式——的意義。嵌入在機器人等設備中或者在云端運行的軟件能夠在沒有明確編程的情況下學習。機器學習正在推動人工智能的快速發展，并已經在我們的手機等設備中出現，可以根據我們過去所做的事情來預測下一步我們最有可能做的事情。 

　　機器學習在供應鏈領域有許多潛在的應用。例如，供應鏈軟件通過使用機器學習和關聯算法來關聯供應鏈系統和外部資源（如社交媒體、新聞推送和天氣預報等）之間的數據，從而獲得跟蹤和預測供應鏈中斷風險的能力。這也將是訓練揀選機器人更快更準確地學習揀選物品的關鍵。
 
　　盡管已有少數創新者和早期采用者，但倉儲行業的許多人仍持懷疑態度。他們的懷疑也很有道理。機器學習所面臨的挑戰與大數據應用關聯的“三大難題”并行：體量、多樣性和準確性。機器學習的應用程序可以處理海量數據嗎？它可以關聯不同類型的數據嗎？這些數據可信嗎？雖然這些擔憂是必要的，但我們相信有辦法解決這些問題，它就是教會揀選機器人像人類嬰兒一樣去學習。

　　人類天生具有抓握反射能力。生活中的一個小樂趣就是把你的手指放在新生兒的手掌上，感受他們的抓握。但在新生兒期，抓握是一種條件反射，而不是一種自主行為。大約四個月后，嬰兒開始伸手抓住周圍的物品。當他們抓的時候，他們學習辨認形狀。在學會區分紅色和藍色之前，他們先學會區分一個盒子和一個球體，以及抓取和握住他們的最佳方式。他們抓住的周圍物品越多，抓取和處理這些物品就越熟練。

　　同樣的方法可以應用于機器人揀選。在機器人試圖學習零售倉庫中成千上萬個SKU之前，它們需要先了解這些SKU所代表的各種產品的形狀，以及處理這些產品的最佳方式。這是必要的一步，因為這些SKU不僅代表了大量數據，而且還在不斷變化。
 
　　如果您運營著零售倉庫，就知道我在說什么。您認為是相同SKU的所有產品實際上包含了10個SKU，每個SKU都有細微的差別。或者SKU沒有改變，但是產品變了，現在加量30％放在一個特制的促銷包裝里。或者，產品本質上是一樣的，但現在是抽獎的一部分，所以產生了一個新的SKU。變化多到無法想象。
 
　　因此，不要指望揀選機器人去適應每一次變化，這嚴重限制了它們的揀選速度。通過教會機器人如何有效地處理典型零售行業產品結構所代表的各種形狀，機器學習可以被更有效地利用。

　　作為世界領先的機器人公司KUKA集團的子公司，我們看好機器人未來在物流領域的應用。結合我們提供的其他產品，我們的目標是為電子商務和零售倉庫提供適應產品和市場變化的解決方案。應用機器學習來優化機器人處理各種形狀的產品，是實現這一目標的關鍵，并將幫助揀選機器人更快地將零售和電子商務倉庫的生產力和靈活性提升到新水平，超出業界對它們的期望。

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