特性机器人
为机器学习的颠覆做准备

随着世界各地开始像其他数百万人一样适应疫情，我和我的家人不得不寻找其他方式来购买必需品。

虽然网上购物比以往任何时候都容易——即使在我们居住的城市地区也是如此——但订单的递送现在变得不那么复杂，也更可靠了。随着越来越多的人被隔离在家中，发货速度可能会放缓几天，但大多数零售商能够继续营业并交付订单。

这是一项了不起的成就。尽管需求飙升至前所未有的水平，但为了保持社交距离，履行订单的仓库突然不得不让更少的人手工作。

我不仅要感谢执行在线操作的团队，还要感谢这个难题中一个不太引人注意的部分:处理器和软件，它们使仓库机器人能够识别模式，并从周围发生的活动中不断学习。这些机器人与它们的人类伙伴合作，将仓库里的订单分类并发送到地球上的每个角落。

近年来，机器学习在仓库和工厂的使用一直在增加，但疫情给我们敲响了警钟。其中一个教训是:消费者需求的变化速度超过了许多行业生产线的承受能力。

一些公司关闭了生产，以帮助控制装配线上相互靠近工作的员工的感染风险。由于没有工人组装产品，一些工厂停产。

但其他公司有更好的体验。投资于由机器学习算法指导的无人机器人的企业能够做出创造性、快速和富有成效的反应。例如，在仓储和配送行业，那些依赖人类驾驶叉车的公司被边缘化，而那些使用由机器学习算法“驱动”的无人机器人的公司则保持着仓库的运转。

什么是机器学习?

机器学习是人工智能的一种形式，旨在识别由电子图像、视频、文本和语音生成的大量数据中的模式。

算法识别模式，并将其转化为规则，引导机器人做出智能、安全、可靠和自主的决策，比如在装配线上，在正确的张力下，在正确的位置插入正确的铆钉。

近年来，机器学习在仓库和工厂的使用一直在增加，但疫情给我们敲响了警钟。其中一个教训是:消费者需求的变化速度超过了许多行业生产线的承受能力。

或者，算法可以引导一批仓库机器人接收和存储产品，编排订单履行，优化库存，并在更连续的基础上交付货物。同样的技术也让我们的汽车拥有了更多的自主权。

处理器、软件和专门算法的组合使这些功能成为可能。

在我的角色中，我为我们的公司领导处理器策略和产品，我不断监测市场趋势，并定期与我们的客户交谈。以下是我对机器学习在我们的工作和满足客户需求方面所起作用的三个看法:

1.正确的投资可以帮助你为未来做好准备

当企业展望未来时，他们应该考虑投资机器学习工具，在挑战出现之前就能预测到。

例如，预测性维护可以帮助企业监控和解释来自传感器网络的数据，并检测设备何时可能出现故障，从而提前安排维护维修，避免昂贵的停机时间。

传感器和处理器网络可用于工厂、楼宇自动化、智能家居、汽车和车辆电池管理系统等应用的预测性维护。

无论在哪个行业，对数字转型进行投资都可以帮助公司继续运营，并灵活应对不断变化的环境。

2.机器学习可以帮助优化零售运营

机器学习的影响远远超出了工厂或仓库的范畴。以杂货店为例。虽然现在你买面包时，货架上并没有多少机器人，但零售商已经开始试水了。

在一些商店，机器人监控货架，连接到基于云计算的库存管理系统，并在商品缺货、位置错误或定价错误时通知员工。他们可以识别泄漏，甚至清理。一个例子是中国的一家食品杂货连锁店使用机器人作为购物车。自动购物车会跟随购物者——避开其他人和物品——并在商品放入购物车时扫描它们。

3.机器人可以使填单更有效率

在库存管理等领域，机器学习算法可以考虑客户对特定产品的需求，引导无人机器人将商品存储在离收货码头最近的货架上，在那里，产品可以随时提取并交付给最终用户。

当收到订单时，无人机器人立即知道货物在仓库中的位置，以及运送货物的最短、最安全的路线。

这些进步并不新奇。软件和新一代处理器让机器学习和机器人技术的起步变得更容易。在某些情况下，具有机器学习技术的机器人系统在安装后一年就可以收回成本。

让机器学习和机器人技术成为主流的关键是开发负担得起的、实用的创新。

通过机器学习，机器人正从科幻小说变成科学。他们能够快速适应变化，降低成本并改善客户体验。

制造商和物流公司如果不能适应变化，不能建立更加灵活的系统，就会进一步落后于那些采用这种技术的公司。

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Sameer Wasson是德州仪器的副总裁和总经理，处理业务部门。这篇文章被允许转载。

本文发表在2020年11月版的《机器人内幕》上。