站在仓储自动化第一线的亚马逊（Amazon），为何对AI和机器人的影响力轻描淡写？一文揭开亚马逊没说的事。
机器学习（ML）和机器人技术的突破，大大改善了出货与量产的速度及成本。我们都希望以更低的成本立即取得我们的包裹，每间企业也希望获得更高的利润。但是，随着工厂和仓库中越来越多的任务被自动化，我们的社会又将承受哪些全面影响？
在全球最大的几间公司中，亚马逊尤其面临着更严格的监督。这家电商巨头始终扮演着现今仓库自动化，沐鸣登陆注册与当日到货承诺的主要推手，促使其同业与DHL等供应商开始测试一系列的机器人技术，设法跟上自己的服务水准。
亚马逊在蒙受苛待员工的批判之际，同时也积极推动自动化，今后可能有多达12.5万的全职或计时职缺因此裁减，同时在美国境内的物流和仓储中心，也有另外12万的季节性短雇工人往后可能因此失业。 面对公众的监督与质疑，亚马逊并未积极采取更坦率和透明的方式，讨论我们该如何处理这段社会过渡期的各种问题，而是虚应故事。
在最近的一次记者参访中，亚马逊机器人物流（Amazon Robotics Fulfillment） 事业协理史考特-安德森（Scott Anderson）说，仓库里的全自动工作站，至少还需要10年的发展才能健全运作。确切来说，他认为至少还需要10年时间，才能把各笔订单交由仓库工人拣货的作业彻底自动化。这样的说法会不会分散了大众的注意力，导致大家忘记了真正迫切的问题：
我们应该如何转型？准备面对无可避免的自动化趋势？
亚马逊没説错的事
尽管我们仍需要几年时间，才有办法将仓库中完成订单的每一个步骤“全面”自动化，但亚马逊没提到的是，目前订单处理其实已经被部分自动化，未来几年自动化的程度也将进一步提高。
虽然网络上随处可见自动化仓库的精彩视频，但根据实际情况，全美只有超过10%的仓库真正使用了精密的自动化技术。精密自动化技术（例如分拣系统）、AGV （自动化地面车辆），以及堆卸栈板机等精密的自动化技术，通常需要超过5000万美元的投资，估计投资回收期超过5年。
此外，像Kiva和Fetch这样的行动机器人，目前虽然已经投入运用，但用于拣货的机械手臂才正开始部署。为什么？我在先前的文章里有提过，多数机械手臂的功能确实十分强大，却不具备真正的因应能力。这些机器人在编程完工之后，只负责重复执行相同的工作。即使是小小的改变，都可能造成生产线暂停，历经重新校准才能再作业。它们无法适应环境的变化，灵巧程度也比不上真正的人类手臂。
与机器人相比，人类仍然拥有较出色的灵活性、视觉感知能力与抓取能力（迄今我们尚未发明出灵巧程度足以比拟手指的夹具）。此外，如果你仔细观察，我们很少使用语言，描述拾取、抓握等动动作。对大多数人而言，这些动作很直观，不需多加说明，因为我们从出生到现在，已经重复做过无数次。
我们不加思索也能轻易捡起、放置各种物体，但对于机器人来说，捡拾、抓取却是必须从零开始学习的课题，因为机器并不具备关于物理性质（像是摩擦力评估、重心研判）之类的关键背景知识。（正因为如此，我们无法直接把目前适用于人类的评量指标，套用至机器人的动作上。我将在之后的Medium的文章里进一步阐述。）
货物拣选过程非常复杂，可从区域拣选、离散拣选、一直到批量拣选。过程还牵涉到包括进货、分类、堆栈、卸栈、拣选、检查与包装，标签黏贴和运输等几个步骤。其中有许多步骤已经自动化，但要达到全面自动化，确实还需要几年的时间。对照人类天生的卓越认知和操控能力，亚马逊确实点出了目前人工智能和机器人技术的局限性。但是，这样的说法是否会让大家忽略掉某些重要趋势？
亚马逊希望大家忽略的事？
仓库全自动化（level5），其实只是一个假议题。 事实上，只要自动化一部分的订单作业，就已经足以为电商及零售公司节省庞大的预算，这是因为目前，人力成本占大多数仓库平均营运预算的65%。如此高的比例，不难理解毛利不高，又面临巨大竞争压力的物流业者，为何要想方设法尽可能让仓库流程自动化。也因此，各项仓库自动化设备市场都在不断成长。根据MarketsandMarkets调查，全球仓库机器人市场的平均复合年成长率估计将达到11.8%，总产值将在2022年达到44.4亿美金。不断增长的市场需求，不仅引起ABB、Fanuc和KUKA等传统工业机器手臂公司的注意，也吸引了知名机器人新创Boston Dynamics加入竞争。
另一方面，机器人也变得更加聪明。 拣货能力便是其中一个很好的例子，这项能力多年来始终是机器人研究难以突破的“终极目标”。但现在，像OSARO和PlusOne等新创企业，都正在部署具备机器学习能力的机械手臂，这种机械手臂有能力识别和操纵仓库中的各种物体。即使机器人只能处理80%的工作，剩余的特例还需要人类处理，这种80／20的半自动化策略，也已经足以确保公司得以降低劳动力和系统整合的可观成本。
此外，随着时间推移，演算法也将持续改善并接逐渐接近完全自主，level4 自主机器人系统会随着搜集更多资料，并从反复的错误尝试中学习。除此之外，云机器人（cloud robotics）、元学习（Meta Learning）、迁移学习（Transfer Learning）的最新发展，也加速了机器人学习和适应环境变化的过程。
我在Medium文章中有提到，仓库自动化市场成长十分快速。 根据Tractica的资料，全球仓库自动化技术的销售额预计将从2018年的83亿美元成长到2022年308亿美元。包括机器人制造商（如ABB、KUKA、Fanuc），物料处理公司（如Muratec、Dematic）、零售商（如亚马逊、Ocado）在内的多家产业巨头，不仅设立了内部团队，也与试图用创新技术颠覆产业的新创公司合作，大力投资人工智能和机器人技术。随着零售商需要更快速、更高效率的出货方案，如加拿大的Attabotics 和以色列的Commonsense Robotics这类高密度储存系统的新创公司也就应运而生。
不只如此，仓库不是唯一需要AI机器人技术来进行自动化的市场。麦肯锡（Mckinsey）的一份报告指出，美国企业的工资支出总额里，估计有7660亿美元是来自于高度可预测的体力劳动工作，这样的职缺因为可预测性高，很有可能通过机器人来实现自动化。而这样的工作，主要存在于三大市场中：
住宿和食品业
制造业
运输和仓储业
根据美国劳工统计局统计，仓储从业劳工人数已从2009年的66.2万人增长到2019年的118万人，年复合成长率为5.96%。如果持续增长下去，截至2029年将有超过210万人在仓库里工作。即使亚马逊和其他零售商真的花费10年的时间“将订单的每一步骤全面自动化”，这意味着未来十年内将有超过200万个职缺会遭到自动化所取代。 10年的时间会很长吗？数百万的工人和整个社会，是否有足够的时间为这样的剧变做好准备？可以肯定的是，如果继续否认这个，我们有生之年势必得面对的自动化新时代，只会让我们错过了做好准备的最后机会，最后恐怕会有数以百万计的人受到影响。
无论是停止举办多年的“机器人货物分拣竞赛”，还是发布文章避谈自动化的快速发展，亚马逊似乎正在穷尽一切努力，避免公众的监督与质问。但无庸置疑的是，自动化技术将会取代重复性高的人类职缺。这本来就是大势所趋，亚马逊比任何公司都要清楚这点。如果不是预见未来几年内即将进行大幅自动化，亚马逊又何需计划在未来6年内花费7亿美元，对旗下三分之一的美国工人进行重新培训？这样的因应对策是否太慢？范围太小？包括亚马逊在内的各大企业，对未来自动化计划是否应该更公开透明？为降低社会冲击，能不能采取更积极的作为跟态度？
如果我们的选择正确，这股新自动化浪潮有望带来更光明的前景：企业将获得更高的生产力，沐鸣登陆注册员工也将从重复单调、劳力吃重的职务里解脱，转而享有更好的工作环境。哈佛大学最近的一项研究发现，受雇工人其实很欢迎改变并希望学习新技能，但是雇主却单方面地认为员工不会愿意接受自动化，并学习新技能。其实员工并不害怕自动化，怕的是执行过程中的各种不确定因素。
科技本身没有好坏，端看我们如何运用。与其一相情愿地认为员工拒绝改变，而淡化自动化的进程，企业更应该与员工携手转型，将高危险性或重复性的工作，交给机器执行。如此一来，也能协助员工，在未来的经济环境里获得更高阶技能的工作，以及更理想的工资。