但是新一代的 AMR 機器人是自由漫游的機器，可以找到自己的方式。他們的自主權歸功于了解倉庫的布局并擁有足夠的機載人工智能，不僅可以知道他們要去哪里，還可以知道如何繞過意想不到的障礙。這代表了重大的技術飛躍，像 Fetch 的 FlexShelf 這樣的 AMR 需要查看和了解其物理環境，才能安全有效地在倉庫樓層導航。

隨著自動化程度的提高，報告的倉庫傷害數量也在增加

你可能會認為，隨著機器人完成更多的體力勞動，尤其是搬運重物，人類受傷的頻率會降低。盡管相關性并不一定意味著因果關系，但多份報告發現，隨著越來越多的倉庫實現自動化，亞馬遜倉庫的工傷率有所增加。

“因為我們員工的健康和安全是我們的首要任務，我們不斷投資和創新以確保員工安全，”亞馬遜發言人山姆斯蒂芬森說。“我們深入研究我們的數據，尋找解決新出現的和持續存在的安全風險的新方法。”

Bobby Gosvener于 2020 年秋季在俄克拉荷馬州塔爾薩的一個部分自動化的亞馬遜倉庫工作，當時 52 歲。他告訴 Insider，他記得成群結隊的“Roombas”（他給亞馬遜的 AGV 起了個綽號），并回憶起他看到經理們因為大部分機器都壞了而疲憊不堪的日子。

他說，有一天，在假期高峰期，他從午休時間回到倉庫夾層的工作站，在那里他確保從傳送帶上下來的裝滿物品的箱子被正確裝載和定向。機器出了點問題——垃圾箱卡住了，后面的垃圾箱掉到了地板上。

如果你要去洗手間，最好快點，因為休假可能意味著你的工作會受到威脅。

Gosvener 說，他迅速采取行動將這些沉重的垃圾箱重新掛在腰帶上，而其他垃圾箱則掉了下來，汗流浹背地持續運動了好幾個小時。（他說，亞馬遜無意在圣誕節高峰期減慢或停止生產線）。第二天在痛苦中醒來，無法抬起一只手臂，Gosvener 被重新分配到輕活，例如對同事進行 COVID-19 檢查，但他說他甚至無法在不經歷痛苦的情況下做到這一點。后來，他發現他的斜方肌嚴重拉傷。他說，在為確保醫療保健而進行了長期的工人賠償斗爭之后，他現在正走上康復之路，他預計這一過程需要兩年時間。

一組 RightHand Robotics 的 RightPick 系統部署在 Apo.com Group 位于荷蘭的 220,000 平方英尺的設施中。

回顧過去，Gosvener 說，自動化和倉庫工傷率似乎在不斷上升的原因很明顯。他說，與其說機器人撞到人類并造成混亂，不如說是機器人到來所預示的結果：工作和工作場所文化的速度越來越快、越來越無情。

“我們有所謂的‘休假任務’。你的時間正在被測量，精確到每一分鐘。”他談到亞馬遜備受爭議的時間跟蹤政策時說，在該政策中，員工每周有少量時間使用洗手間或做其他個人任務。Gosvener 說，在這種變得如此普遍的部分自動化倉庫中，留給人工的任務是減慢操作速度的任務，這給人們帶來了額外的壓力，要求他們高效地利用每一秒。“如果你要去洗手間，你最好快點，因為休假可能意味著你的工作會受到威脅。”他補充道。

亞馬遜發言人山姆斯蒂芬森說：“員工可以隨時短暫休息以使用洗手間、喝水或吃零食，或與同事、經理或其他支持人員（如人力資源部）交談。”“像大多數公司一樣，我們對每個團隊成員都有績效期望。”

但工人們一致認為有幫助總比沒有好，尤其是知道技術只會變得更好

在實體店的全盛時期，購物者提供免費勞力，讓他們走在過道上，挑選他們想要的商品，然后把這些東西帶到前臺結賬。但是在線購物轉移到倉庫員工身上。RightHand Robotics的產品和營銷主管 Vince Martinelli告訴 Insider：“隨時隨地訂購任何東西是多么容易和方便——供應鏈和執行還沒有準備好。它還在追趕。”

在那種環境下，有證據表明工人愿意接受一些幫助。哈佛商業評論在 2022 年對 77 名倉庫工人進行的一項調查發現，他們對倉庫自動化的看法略高于負面。雖然工人們擔心失業和處理技術故障，但他們樂觀地認為機器人可以使他們的工作更安全、更高效。

對于康奈爾大學歷史學家Louis Hyman來說，這很重要。“這是一個關于這些工具是互補還是替代的問題。”他說，換句話說，倉庫機器人是可取的，只要它們足以與人類一起工作并承擔一些艱苦的工作——但不足以取代我們。

目前機器人仍在努力解決的問題

Hyman說，機器人擅長于人類無法完成的任務，即搬運重物并立即分析大數據集以提高倉庫的工作效率。然而，他們經常在我們認為容易的任務上掙扎，尤其是看東西并抓住它們。

考慮一盒 100 個回形針，勞頓說。這個 100 盒只是中型盒子中的許多這樣的盒子之一，而那盒盒子可以裝在更大的容器中。要求從 100 個夾子中取出一兩個盒子的人工倉庫工人知道該怎么做：我們的雙手善于抓握，如果我們需要打開一盒新的盒子來完成訂單，那也很簡單。

對于機器人來說不是這樣。看似簡單的操作的每一個部分——看看一個盒子里還剩下多少東西，知道如何用刀子操縱和打開盒子，用足夠的力量撿起東西，不要讓它掉下來，但不要用力壓碎它——對于機器人來說，這是一項極其復雜的工作，因為與人眼和手相比，計算機化的視覺和運動是多么有限。

在為他們的成功而建立的倉庫中——每個盒子的內容都是可預測的并放在同一個地方——RightHand 機器人可以勝過一個人。

然而，一項復雜的工作并非不可能完成。RightHand Robotics 是制造機械臂的公司之一，得益于充分的培訓、機器學習和計算機視覺，該機械臂可以完成從垃圾箱中挑選物品和盒子的倉庫工作。Martinelli 說，這些固定的 RightPick 臂不具備處理大件物品或分揀一箱各種物品的能力。

盡管如此，在為他們的成功而建立的倉庫中，每個盒子的內容都是可預測的并且總是放在同一個地方，RightHand 機器人可以勝過一個人，Martinelli 說。畢竟，他們永遠不會累。但創造這種環境將迫使公司再次改造倉庫。

如果機器人可以看到并抓取單個物品，它們能否在不久的將來執行倉庫中的所有任務，從而基本上將人類從流程中移除？勞頓，一方面，不相信我們正處于業內人士所說的“黑暗倉庫”的風口浪尖，那里只有不需要光才能工作的機器。他認為，人類將需要駕駛叉車來搬運大型板條箱和超大物品，而且他們更擅長“俄羅斯方塊”式的包裝和運輸物品游戲。

而且，當然，他們需要在周圍修理機器人。