未來的亞馬遜倉庫，真的可能空無一人
在 2012 年以 7.75 億美元￥收購機器人公司Kiva Systems後，亞馬遜已經在全美的倉庫中部署了1.5 萬台機器人，每年能節省9.16 億美元￥的成本，無非，它們尚無真正取代人類。
Kiva 機器人目前所做的只是將相應的貨架移到倉庫員工面前，減少他們在倉庫中的走動距離，產品的分揀、包裝仍然要靠人來實現。
在 5 月於西雅圖舉辦的的國際機器人以及自動化大會上（ICRA 2015），亞馬遜將發起「亞馬遜分揀機器人挑戰」。它想將學術鑽研以及工業機器人的成果為己所用，找到能夠快速、可靠地完成份揀包裝環節，在倉庫中全面取代人類的機器人。
MIT Technology Review的報導稱，30 支來自全世界學術界的隊伍會參加這一挑戰。
在每一輪中，機器人需要從倉庫中分揀 25 件不同種類以及形狀的物品，摹擬它們在亞馬遜倉庫中面臨的情景。參加競賽的機器人可以通過尋找、獲得、打包商品取得積分。
參賽的機器人需要能夠識別並分揀不同種類的物品：易滑的塑料包裝、不易抓取的狗玩具、易碎的奧利奧等等。一些隊伍使用的是自行開發的機器人，另一些則是在現成的機器人上加之自行設計的抓手以及軟體。勝利分揀能取得加分，識別失敗或是使商品滑落會致使扣分。最終取得積分最高的獲獎隊伍可獲 2 萬美元￥獎金。
這場競賽可以從某種程度上檢修過去幾年中的技術進步：機器手正在變得更靈巧，可以撿起瑣碎以及奇形怪狀的物品。一些創業公司開發出了能摹擬人手觸覺的機器手，機器學習的發展也也使機器人能夠操縱更為精確的物品。
讓機器人識別不熟識的物品是其中最難的部份。癥結性的突破在 2006 年，以吳恩達為首的鑽研者扭轉了為特定形狀的物品寫入程式的傳統做法。他們讓機器人學習上千種 3D 圖像，訓練它們對不同形狀的物品的判斷能力，以便能在生疏物品泛起時抓握的動作。近些年來，深度學習以及圖像識別技術的發展讓機器人更為精確。
Ashutosh Saxena 就是吳恩達在斯坦福團隊中的一員，他目前是康奈爾大學的助教，將以及他的學生一塊兒參加亞馬遜的分揀機器人挑戰。Saxena 相信， 「假設機器人能夠完成這些輕量級的分揀任務，咱們可以看到許多機器人說明人們完成不同的事情。」兩岸商貿,在家工作,網路創業,創業賺錢思維,微商平台,賺新台幣
跟著技術進一步發展，亞馬遜的倉庫中可能真的會「空無一人」。
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