介绍:
相信不少同学都体验过 Amazon Prime 的服务，这是一个类似于“会员式”的服务。亚马逊每年向用户收取79美元以后，承诺所有商品下单后两天之内送货上门。
为了履行这个承诺，亚马逊就必须提高从仓储到物流配送整个环节的效率。
讲个小故事：
2017年11月初我们组织投资考察团去美国的时候，有个团员，到美国后给女儿在戴森官网上买了个吹风机，又在亚马逊上下单买了爱因斯坦小机器人。结果2天后，在入住的酒店前台，他顺利拿到了爱因斯坦小机器人。但是在戴森官网买的吹风机，一直到离开美国，回中国后都还没送到。几次电话询问，得到的回复是周末大家都休息，想想国内电商的配送速度，这样的答复真是让人有些无语。
同样是在美国，各个企业的劳工政策应该都差不多，那为什么亚马逊物流能做到这么高效呢？
原因其实很简单，因为亚马逊用机器人进行了仓库管理和物流运输。
为了达到这个目标，亚马逊早在2012年就花费7.75亿美元收购了 Kiva System 公司，并改名为 Amazon Robotics。
亚马逊在刚收购后就曾经公开宣布，允许 Kiva 可以继续为别的客户服务，但是很快他们就反悔了，宣布自己有独家使用权，不再为其他客户提供服务。
这一讲，我们就详细分析一下 Amazon Robotics。
一、亚马逊收购 Kiva System
首先我们要讲的是，为什么亚马逊要收购 Kiva System 呢？
在使用了仓储机器人系统后，亚马逊把大部分单调的工作交给机器，让人们去做要动脑筋的工作。
机器人还可以减少员工要走的路，让亚马逊分拣工提高效率、减少疲劳。在机器人的帮助下，亚马逊还可以同时填充货架，就像交通高峰时的汽车一样，因为它们不需要再为人类留出通道空隙了。货架空间密度更高就意味着一间房间可以放下更多商品。
正因为采用了 Kiva，才让亚马逊的仓储与物流成本大大降低，从而巩固了在电商领域的霸主地位。
Kiva System 是如何运行的呢？下面我就给你解释下。
举个例子：假如某一天你在亚马逊上订了3本书，第二天，这3本书就送到了你手上。
那么这中间都经历了什么呢？
首先，当收到网上的订单后，Kiva System 马上就开始查询是否有存货。最简单的逻辑就是到货架取书，然后包装，走物流，最后送到你家里，看似很简单。
但是，这3本书大概率是放在同一个仓库的不同位置，甚至是放在不同的地区的仓库里，也就是需要调货。尤其是当订单数量巨大的时候，这个简单的逻辑就是最原始、最低效的，是无法满足需求的。
所以，为了尽可能降低仓库员工的移动距离，最好的方式是当打包员需要什么货品的时候，货品就能自动出现在他面前。这个听上去很科幻，但是现在通过计算机技术已经实现了。后面我会跟你解释下原理。
Amazon 使用的仓储物流机器人
那么亚马逊的整个仓库是如何运行的呢？
我作一个简单介绍：
在亚马逊的仓库里，物流机器人看起来就像是移动的货架，它们背着装满的商品跑来跑去。上百个机器人都是自行移动，互相尾随，但是绝不会撞到彼此。
而一群人类工人则把一件件商品放上货架，补充存货，然后机器人自动把这些货架移走。如果有顾客订购了它们背上货架里存放的商品，它们会到统一的位置排队，就像汽车排队通过收费站一样。在那里，人类分拣工会根据电脑屏幕上的说明，从货架上拿下商品，装进塑料箱。
二、Kiva System 的起源
上面我给你介绍了 Kiva System 是如何运行的，以及它带来的好处，下面我们来说说 Kiva System 的3位创始人，以及他们是如何研发出这个系统的。
有意思的是，这3位创始人都是技术出身，统一的标签都是“理工男+学霸”，分别是毕业于 MIT 和哈佛商学院的 Mick Mountz，南卡罗来纳州立大学教授 Pete Wurman 以及苏黎世联邦理工学院的 Raffaello D’Andrea。
让分拣工“即想即拿”这个想法，就是 Mick Mountz 首先提出来的。
在创办 Kiva System 之前，Mick 就在摩托罗拉和苹果从事制造、物流相关的管理工作，因此对仓储管理有着很深的理解。
1999年 Mick 从苹果辞职后去了一家初创公司 Webvan，这家公司其实和现在中国的物流公司差不多，但是在当时可是新鲜事物。
可是一年之后，Webvan 就倒闭了，原因就是仓储和分拣的成本太高了。在它的仓库里，货架是固定的，要处理一个订单，分拣员必须在仓库中跑来跑去。走大量的冤枉路才能将所有商品都找全，这样就无形中增加了大量仓储成本。
根据 Mick 在 TED 演讲中提到的，对于只卖89美分的罐装汤，它的仓储成本就已经达到1美元了，比商品本身还要贵。
所以 Webvan 的教训，就让 Mick 意识到， 要想在电子商务领域成功，降低仓储分拣和物流成本是重中之重。
Mick Mountz 在 TED 演讲的链接：
https://www.ted.com/talks/mick_mountz_the_hidden_world_of_box_packing#t-374699
于是，Mick 就进行了一个假想实验，就是：
如果我是一个分拣工，最好的工作方式是什么呢？
答案就是“所想即所得”：
面对一个订单，我要拿一盒罐头，罐头就来了；我要拿一盒饼干，饼干就到了。如果能做到这一点，那就是最好的。
这个假想实验，既节省了时间，又节省了体力，可以让分拣工的效率更高，并且因为节省了体力可以工作更长时间。
这个假想继续向下推演：
什么样的技术能实现这样的目标呢？
Mick 认为关键就在于思维方式的转变：
要从“商品中心化”转到“分拣工中心化”。
也就是说，与其让分拣工去寻找商品，不如让商品来寻找分拣工。
想到了这一层后，Mick 就想到了设计一个让货架自动运动的系统，物流机器人的概念就这么出现了。
但问题又来了，当每个机器人都在运动的时候，你如何让这些机器人既高效运动，又能相互之间不发生拥堵和碰撞呢？
这就要求机器人之间是要具有相互交流的能力的。当然最终，Kiva System 解决了这个问题。
三、Kiva System 的原理
为了更深入理解 Kiva System 的交互运行方式，我找到了一篇由三位创始人合写的论文，名字是“Coordinating Hundreds of Cooperative, Autonomous Vehicles in Warehouses”，翻译过来是“无人仓内数百个机器人的协作”。如果你感兴趣，也可以去找来看看。
下面我跟你分析一下它的运行原理。
要想让整个 Kiva System 顺利运行，必须解决以下3个问题：
怎么让货架移动？
分拣员的位置如何确定？
机器人之间如何沟通？
Kiva 系统采用机器人来移动货架，这种机器人其实和现在常见的扫地机器人很类似。它是个子很矮的，可以钻到货架底下，然后把货架举起来运送。这就解决了第一个问题。
既然货架可以自由移动了，那分拣员就可以待在一个固定的地方，等待接收货物了。所以下一步，Kiva 系统做出了一个最优化的仓库结构，让分拣员的效率达到了最高，这样第二个问题也解决了。
优化后的仓库结构
为了系统的顺利运转，也必须依靠对所有机器人的统一协调。
在 Kiva 系统中，每个机器人都是独立的，但同时，这些机器人又根据订单进行统一协作，这主要就是用人工智能算法来对每一个机器人进行管理。
在整个仓库的地面上，其实布满了许多正方形的格子，这些格子是干什么用的呢？
它的作用是帮助机器人进行路径规划。而路径规划所使用的算法在计算机中被称为 A* 算法，英文叫 A-Star，这是一种包含自主选择的路径搜索算法。对于路径规划 A 星算法感兴趣的朋友，可以深入了解下，我在文稿里附上了链接。
A* 算法参考链接：
https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/50343393
运用这个算法，机器人就可以决定先去哪个分拣站，从而让移动路线的用时最少，最高效地把货物所在的货架从仓库搬运到人工处理区。
有了物流机器人、新的仓库设计以及人工智能的调度系统，Kiva 使效率提高到人工的3倍，准确率达到了99.99%。
值得一提的是，Kiva 的设计者并不打算把它做成一个封闭的软件包，而是将它的源代码进行了开源，并制作了一个可以让研究者模拟仓库中机器人运动的平台——Alphabet Soup。所以同行业的研究者可以在这个平台上，开发全新的算法，从而让整套系统更高效、更稳定。
尽管亚马逊收购 Kiva System 后不久，就不允许 Kiva 为其他客户服务了。但是，他们还是通过积极举办亚马逊机器人大赛，让更多的人参与进来进行了应用的开发。
四、亚马逊机器人大赛
下面我就来跟你说说这个比赛。
2015年，Amazon Robotics 举办了第一届机器人大赛，英文是 Amazon Robotics Challenge，简称 ARC，来自11个国家的26支参赛队伍进行了角逐。
在比赛中，参赛队伍需要使用自己研发的机械臂进行货物的拣选，其中分拣最多的队伍会取得胜利。最后来自德国的柏林技术大学的团队，成功筛选了10个货品，取得了第一名。并获得了26000美元的奖金。
2017年是 Amazon Robotics 的第三届比赛，相比于前两届比赛在难度上有了提高。比赛的赛制也发生了变化，一共有3轮比赛：
第一轮是 Pick task，就是从仓储系统当中将目标对象移动到指定的箱子里；
第二轮是 Stow task，是指把目标对象从箱子里摆到仓库的货架上；
第三轮是 Final task，是前两轮的任务组合，先将目标对象从箱子里摆到货架上，再将它还原。
由于需要在有限的时间内记住分拣的货物，整个过程不允许人工干涉，因此对系统的计算机视觉能力提出了很高的要求，同时还要求视觉系统与机械臂之间完美配合。
最终获胜的是来自澳大利亚机器人视觉中心，Australian Centre for Robotic Vision，简称 ACRV 的一个叫 Cartman 的机器人。
Cartman 的机器人
尽管在比赛中展现的科技，相比于真实的商业应用还有很长的路要走，但是通过举办亚马逊机器人大赛这样的方式，无疑对高科技的商业应用有重要的推动作用，而且这类比赛也为机器人行业的人才培养，提供了平台与机会。
课程小结
这一讲我为你介绍了 Amazon Robotics，及其 Kiva System 的技术。
希望你能掌握以下三点：
第一，电子商务行业的竞争力来源于效率。而高效的仓储和物流是电子商务成功的重要保证之一。只有不断紧跟科技前沿，积极运用先进科技，才能在市场中保持竞争优势。
第二，Kiva 系统的高效来自它采取了以分拣员为中心，让货架运动的“逆向思维模式”。并借助人工智能配送系统、机器人之间的交互协调，以及全新的仓储结构设计，确保整个系统的高效运行。这种“逆向思维”的思路，值得我们思考。
第三，尽管 Amazon Robotics 享有 Kiva 的独家使用权，但是通过举办机器人大赛，开放应用设计平台，不断推动了机器人技术的进步。这个理念也值得我们借鉴。
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