原标题：用云端大脑优化算法，这只机械手正成为仓库拣货「新霸主」
在马萨诸塞州萨默维尔一个工业大厦内，一条直径10米的环形传送带正繁忙地运转着。而在输送带的边上，一只机械手全天无间断地从上面捡起各种杂物，有洗发水瓶、洋葱、剃须膏和罐头等。
这个场景看起来很奇怪，其实是工厂正在对一个自动拣货系统进行测试，将来可能用该系统替代目前仓库中那些基于手动拣货的重复性工作。这种自动拣货系统以机器人为平台，结合计算机视觉，可实现远程操作以及机器的云协同学习能力，在未来几年可能会颠覆整个仓储配送业。
这个机器人拣货平台称为“RightPick”，来自一个名为RightHand Robotics的创业公司。它的终端是一个混合型夹具，通过与机器学习算法相结合，从而实现更快更稳定地抓取各种物品。RightPick的应用被定位于不同行业的履行中心，涵盖制药、电子、食品和服装领域。
2017年初，DT君的美国同事Will Knight访问了RightHand Robotics，当时该公司的共同创始人Yaro Tenzer和Leif Jentorf向他展示了其开发的几个样机。除了前面的传送带系统，另一个系统还可以为客户提供打包化妆品的定制服务。RightHand Robotics的系统可以从放置在圆盘上的不同箱子中抓取客户所需物品，他们还展示了系统如何把物品从这个箱子移到另一个箱子，从而拿到某个特定物。
对人类来说，捡起同一个箱子里的不同物品并非难事，因为我们即使看不全某个东西，也能够轻松地判断它的外形和材质，毕竟，人类也积累了多年的抓取经验。但是，对机器人来说，这却是非常大的挑战，尤其当它需要抓一个全新的、陌生的物品时。正因如此，堆放着五花八门的货物的履行中心很难实现全自动拣货。即使是电商巨头亚马逊，也只实现了部分自动化。
RighHand的拣货系统所用的机器手由三个顺从型手指和一个位于中间的吸盘构成。这只手上还装有摄像头，用以判断如何抓取物品。该公司利用机器学习不断优化机器人的控制算法，并且将优化后的结果上传到云服务器，供其它机器人运行时参考。
另外，该公司的工程师们还可以通过登录系统，远程解决问题或者训练机器人抓取新物品。纵然很难测量这样一个系统的可靠性和速度或者评价它将抓取新奇物品的方法，但是，当它抓取那些普通用品时，其速度和人类的速度并无二致。
来自加州大学伯克利分校的Ken Goldberg教授是机器人视觉、机械臂和机器学习方面的专家。他说，让机器人在一个堆满杂物的箱子里翻找东西十分困难，所以RightPick机械手的表现十分优异，更不用说他们还能通过云端机器学习让机器人的算法随着时间推移不断优化。Goldberg教授认为，“这种方法是非常巧妙的”，并且夸赞RightHand公司的员工都“相当聪明”。
在4月初，RightHand获得了来自创业基金Playground Global的800万美元A轮投资。该投资公司总部位于硅谷的Palo Alto，其创始人Andy Rubin曾负责开发谷歌安卓手机操作系统，后来主导收购了多家专注于开发机器人技术的创业公司，从而成功进入机器人领域。
RightHand的两位创始人Tenzer和Jentoft都曾在哈佛的Biorobotics实验室学习，公司部分早期员工也都来自耶鲁大学和麻省理工学院的机器人实验室。
在过去的一年多时间里，为了证明其拣货系统的可靠性，RightHand一直与一些大型物流公司和零售商保持合作。正是其技术优势和商业运作成果引起了Playground Global的极大兴趣。
“这是一个很好的机会，这些以软件为核心技术的硬件产品将建立一个良性循环资金链，从而引起网络效应”，Playground Global的合伙人Mark Valdez说。
除亚马逊外，还有很多公司也在尝试开发能从杂物中拣出所需物品的机器人。加州伯克利的Goldberg教授说：“这正是机器人领域当下的研究前沿”。
编辑：延廷芳
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