70 多年前，科幻小说家艾西莫夫在科幻小说里，为高等智慧机器人设定了 3 个规则。
- 第一，机器人不得伤害人类，或坐视人类受伤害；
- 第二，除非违背第一法则，否则机器人必须服从人类指令；
- 第三，除非违背第一或第二法则，否则机器人必须保护自己。
著名的机器人三定律有很多可推敲的地方，但符合人类对未来的期许：在人工智能机器人和人类共处时，人占据不容置疑的主宰地位。
不过，在机器人大量应用的工业领域，却出现和这种想法背道而驰的现象。
亚马逊给仓库员工“机器人科技背心”，帮机器人辨识人类
2012 年，亚马逊以 7.75 亿美元收购 Kiva System 公司，后者以做仓储机器人闻名。Kiva System 后更名为 Amazon Robotics。
2014 年，亚马逊开始在仓库全面应用 Kiva 机器人，提高物流处理速度。
Kiva 和我们印象中的机器人不太一样，它像一个放大版冰壶，顶部有可顶起货架的托盘，底部靠轮子运动。
这看起来不起眼的机器人却有巨大的能量，Kiva 依靠电力驱动，可抬起最多重 3,000 磅（约 1.3 吨）的货架，并根据远端指令在仓库移动，把目标货架从仓库搬到员工处理区，由工人拿下包裹，完成最后的拣选、二次分拣、打包检查等工作。之后，Kiva 机器人会把空货架移回原位。电池电量过低时，Kiva 还会自动回到充电位充电。
▲ 在仓库工作的 Kiva 机器人。（Source：达志影像）
亚马逊有世界最大的仓储，据公开资料显示，截至 2017 年底，亚马逊的仓储和资料中心面积接近 2 亿平方英尺（约 1,858 万平方米）。
Kiva 机器人也用到各大转运中心，目前亚马逊仓库有超过 10 万台 Kiva。它们就像一群勤劳的工蚁，在仓库中不停走来走去，搬运货物。
如何让“工蚁”不在搬运货架时相撞，是 Kiva System 的核心技术之一，过去很长一段时间，几乎是唯一能把复杂硬件和软件整合至机器人的公司。
但是，如何让 Kiva 机器人和人类员工合作，就是新问题了。
Kiva 搬运货物时，会出现机器人突然当机或包裹从货架掉出来，这个时候就需要人类员工来帮忙。但周围尚在工作的上百台 Kiva 对人类是巨大的威胁。
以前机器人出现故障需要人工协助时，工程师会划出“出事区域”，并将这块区域设为机器人行进路线的禁区，之后，工作人员才能进场处理问题。
最近，亚马逊提出新的解决方案：发给仓库员工“机器人科技背心”（Robotic Tech Vest），背心有可供机器人辨识的感测器，穿上后，仓储员工就能被 Kiva 机器人辨识了。
（Source：TechCrunch）
穿上机器人科技背心后，工作人员可随时进场，Kiva 机器人在很远的地方就可辨识人类，并立即更新行进路线，避开工作人员。
亚马逊表示，过去一年，机器人科技背心已引入 25 个城市，应用“非常成功”。
怎样让机器人和人类合作？以机器人为中心
机器人会取代人类吗？
除了 Kiva，亚马逊还有装设机器手臂，根据指令从货架拿取商品，放进箱子，再放上输送带。另一端，负责打包的机器手臂将这些商品装进纸盒打包，准备寄出。目前，机器手臂还只能拣取标准大小的盒子。
（Source：Flickr/JBLM PAO CC BY 2.0）
机器人可不眠不休工作，且保持 99% 以上的准确率。亚马逊仓库许多环节得以自动化。大规模应用机器人后，亚马逊开始面对蓝领工人和政府表示机器人抢了人类工作的担忧。
Amazon Robotics 首席技术专家 Tye Brady 回答过这个问题：
机器人会不会代替人类？不会。越使用机器人，就会有越多工作创造出来。因机器人不会做机器人，人类设计、制造、应用、帮助它们，最重要的是，人和机器人合作带来更多增长，而增长就意味着有新工作。
从目前状况来看，Brady 并不是掩饰真相。据《纽约时报》报导，截至 2017 年，自从引进 Kiva 机器人，亚马逊美国仓库增加了 8 万名员工，总仓储员工超过 12.5 万。亚马逊还说会继续招人。
以前分拣商品的员工，经过培训成了机器人的监督员和“保姆”。每位员工同时管理多台机器人，他们要保证机器人有东西可搬，并在机器人故障时修理。
（Source：Flickr/Scott Lewis CC BY 2.0）
人类和机器人成了合作关系，过程如何保证人类安全，就成了最基本也最重要的需求。
2018 年 12 月，亚马逊仓库发生一起严重事故，一台机器人刺穿一罐掉落的驱熊喷雾，放出大量浓缩辣椒素，直接导致附近工人呼吸困难。这起事故让 24 名员工送医，其中一人伤势严重。
亚马逊当时遭遇尖锐的批评。如何让机器人与人类和平共处，尤其是保护人类的安全，也在这次事故后重新讨论。
目前，关于机器人安全性的研究主要有 3 个方向：第一，降低机器人的刚度，使机器人有柔软性，能有效降低机器人和人意外碰撞时的伤害度；第二，让机器人具备准确、快速的环境判断及反应能力，主要做法是为机器人增加更多感测器，并编写更智慧的控制算法；第三，智慧化的柔顺控制系统，即进一步建立准确的数学模型，达成精确的刚度及互动力控制。
▲ 制造整合感测器的“软”机器人是巨大的挑战。（Source：Ryan L. Truby / Harvard University）
驱熊喷雾事件后，WIRED 爆料，这并不是亚马逊机器人第一次出意外。至少 2015 和 2018 年稍早，亚马逊工厂就发生过类似事情。
对已大规模应用机器人的亚马逊来说，如何以低成本、操作顺畅的方法，保证人机合作时人类员工的安全，是更值得考虑的事。
目前主流的研究靠材料科学、感测器的进步，以及人工智能算法的跨越式发展。而亚马逊让人类员工穿戴含感测器的装备，可能带来新思路：协调机器人和人的行动时，还是可以机器人为主导。
（本文由 爱范儿 授权转载；首图来源：Flickr/Álvaro Ibáñez CC BY 2.0）
