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人工智能有望实现当今最普通的手动仓库任务的自动化
几乎任何物品在到达您家门口之前，都会在托盘上穿越全球供应链。仅在美国就有超过 20 亿个托盘在流通，每年有价值 4000 亿美元的商品通过这些托盘出口。然而，将箱子装到这些托盘上是一项过去式的任务：重载……
来源:MIT Technology Review _人工智能经过多次反复试验，Jacobi 的创始人（包括机器人专家 Ken Goldberg）表示他们已经破解了这个问题。他们的软件基于 2020 年在《科学机器人》杂志上发表的一篇论文的研究成果，旨在与四大机器人码垛臂制造商合作。它使用深度学习来生成手臂如何将物品移动到托盘上的“初稿”。然后，它使用更传统的机器人方法（如优化）来检查移动是否可以安全无故障地完成。
论文 科学机器人Jacobi 旨在取代客户目前用于训练机器人的传统方法。在传统方法中，机器人使用称为“教学吊坠”的工具进行编程，客户通常必须手动引导机器人演示如何拿起每个盒子并将其放在托盘上。整个编码过程可能需要数月时间。 Jacobi 表示，其 AI 驱动的解决方案有望将这一时间缩短至一天，并能在不到一毫秒的时间内计算出动作。该公司表示计划本月晚些时候推出其产品。
数十亿美元被投入到 AI 驱动的机器人技术中，但大部分的兴奋都集中在有望完成许多不同任务的下一代机器人上——比如人形机器人，它帮助 Figure 从包括微软和 OpenAI 在内的投资者那里筹集了 6.75 亿美元，并在 2 月份获得了 26 亿美元的估值。在这种背景下，使用 AI 来训练更好的箱子堆放机器人可能感觉相当简单。
机器人 筹集事实上，相比之下，Jacobi 的种子轮融资微不足道：由 Moxxie Ventures 领投的 500 万美元。但在人们对承诺的机器人突破的炒作中，这些突破可能需要数年才能实现，码垛可能是 AI 在短期内最有可能解决的仓库问题。
JACOBI 机器人