Google 的机器人计划一直不怎么顺利。从 2013 年起就耗巨资，从美国和日本收购几家机器人新创，合并成名为“Replicant”的机器人计划，包括知名的波士顿动力公司（Boston Dynamics）。
但好景不长，原本负责机器人计划的 Andy Rubin 于 2014 年离开 Google，加上波士顿动力的研发涉及军事，和 Google 当初的民用构想不太符合。2017 年，Google 选择将波士顿动力转售给日本软银，机器人计划暂时陷入沉寂。
但 Google 并未止步。据《纽约时报》和 Google AI 官方部落格，Google 内部重新集结原机器人计划工程师、研究人员，组成名为“Robotics at Google”的团队，继续投入机器人研发。
区别在于，和波士顿动力研究的“双足步行”、“小狗”和“轮式”等仿生机器人不同，Robotics at Google 重点放在机器学习，相当于研发机器人系统和软件。
Robotics at Google 与普林斯顿、哥伦比亚及麻省理工几所学院研究人员合作，开发出名为“TossingBot”的物体分拣方案。
具体来说，可让机器人手臂从一堆繁杂的物体里正确拣物，再将物体投掷到相应格子。这对电商物流和零件组装等工业还是有实用价值。
不要小看这对人类来说很简单的动作，其实整套动作涉及物体辨识、分拣、拾取、抛投等，等于要机器人自己找到抓起每件物品的最佳方式。
研究人员也强调，单纯就“抛投”步骤，机器手臂就需具备多种物理知识，才可避免抛投出现失误。
以螺丝起子为例，握著柄抛投，和握著起子抛投，会出现不同抛物线，抛投距离自然不一样。
此外，抛投兵乓球所需的力度，与抛投一根香蕉显然也不同，不仅关系到对物体品质、摩擦力等因素的掌控，也涉及对抛投距离及现场环境的理解。
Robotics at Google 团队的做法，是将深度学习和物理学混合运用，使用端到端的神经网络训练机器手臂，做到随机环境下的分拣处理。
这意味着哪怕机器手臂碰到完全陌生的物体，比如说把木块换成水果，也有应对方案。
照 Robotics at Google 的说法，最开始 TossingBot 对一箩筐的物体还有些迟钝，但经过约 14 小时、总计 1 万次抓取和投掷尝试训练后，已达 87% 以上的分拣成功率和 85% 以上的投掷成功率。
现在，它每小时可拣货超过 500 个物体，弹性、回应速度都比最先进的分拣货系统快 2 倍，也证明机器学习训练确实能帮助机器人更快掌握某项技能。
研究人员也表示，这套方案非常适合在物流仓储和配送中心大量部署，像亚马逊这类电商公司对分拣机器人的要求往往更高。
不过，将自动化机器人运用到仓储已不算新鲜事。去年 10 月，日本优衣库就曾展示机器人仓储，就是由机器人取代人力做分拣，达成 24 小时连续执行；亚马逊、沃尔玛和联邦快递等也尝试将行动机器人运用在搬运工作。
不过，目前大多数机器人只能解决特定场景操作，不擅长应付不同形状的物体，这也是现在 TossingBot 希望解决的问题。
理想状态下，人们自然希望机器人靠自学就能做更多工作，而不是每次都要先来一轮预先程式设计。
（本文由 爱范儿 授权转载；图片来源：Google AI）
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