有些工作本就不该由人类身体来承担。装卸卡车和海运集装箱是一项重复、吃力的任务，这也是仓库工伤率是全国平均水平两倍以上的重要原因。
某机器人公司希望用其机器来承担这些重体力活。该公司的单臂机器人能够自主卸载拖车，拾取重达50磅的箱子，并将其放置到随车传送带上，适用于各类仓库。
公司名称致敬了某知名计算机公司，这也暗示了创始人们的雄心：希望使该公司成为供应链自动化的技术领导者。
该公司的卸载机器人将生成式AI和机器学习算法与传感器、摄像头以及机器视觉软件相结合，能够在第一天就适应新环境，并随着时间推移不断提升性能。公司的许多硬件都改编自工业合作伙伴的产品。例如，机器人手臂可能源于汽车制造生产线——尽管你可能没见过这种亮眼的“泡菜绿”涂装。
该公司已与多家物流和工具企业合作，为仓库工人减轻负担，使他们能腾出手来解决供应链中的其他瓶颈问题。
“人类非常擅长处理边缘情况，而机器人则不擅长。”一位创始人表示，“机器人擅长的是那些需要蛮力的重复性任务。那么，如何让机器人与人类互动来解决更多问题呢？人类的身体和大脑适应性极强，我们感知和响应环境的方式非常灵活，机器人短期内还无法取代这一点。但我们可以消除大量枯燥乏味的工作。”
为机器人寻找问题
两位创始人在麻省理工学院主修计算机科学和电气工程，但他们直到毕业后才在一起工作。当时一位创始人创办了一家技术咨询公司，专门为机器人、汽车和卫星等构建嵌入式计算机系统。
“一群来自MIT的朋友经营着那家公司，”这位创始人回忆道，“至今仍在运营。我们参与了一些大型项目，比如为一个智能手机项目做主要的软件和数字设计，还承担了一些有趣的政府项目。那基本上是为MIT的孩子们开的公司。但十年过去了，我们想，‘我们做这个不是为了做咨询，我们是为了做机器人。’”
当这位创始人2009年毕业时，像机器人灵活性这样的问题似乎难以攻克。但到了2018年，神经网络等算法方法的兴起，给机器人操作和导航带来了巨大进步。
为了确定用机器人解决什么问题，创始人们与农业、食品加工、酒店等多个行业的人士进行了交流。后来，他们开始走访物流仓库，带着秒表记录工人完成不同任务所需的时间。
“2018年，我们去了一个仓库，在冬季的夜班时段观察了15个人卸货，”这位创始人回忆道，“我们和每个人都聊了，没有一个人在那里工作超过90天。我们问‘为什么不干了？’他们笑我们说，‘你试过干这活吗？’”
事实证明，仓库的高 turnover 率是该行业最大的问题之一，管理人员 constantly 忙于招聘、入职和培训，严重限制了生产力。
创始人们筹集了种子资金，起初制造了能够分拣箱子的机器人，因为那是一个相对容易的问题，可以让他们先熟悉夹具和条码扫描器等技术的运用。他们的机器人最终成功了，但公司增长不够快，无法盈利。更糟的是，创始人们发现融资也变得困难。
“资金极度短缺，”创始人回忆道，“所以我们想，‘为什么要把最后一分钱花在热身任务上？’”
在资金 dwindling 之际，创始人们建造了一个能可靠卸载卡车约20秒的机器人概念验证原型，并将其视频发布到视频网站上。结果有数百家潜在客户主动联系了他们。这份兴趣足以让投资者重新支持，使公司得以存活。
该公司在加州沙漠与一家客户对其首个卸载系统进行了一年的试点，使人类工人无需再在夏天温度高达130度的环境里卸载海运集装箱。此后，公司已与多家客户扩大了部署规模，并在全美的第三方物流中心获得了市场认可。
该公司的机器人手臂由一家德国工业机器人巨头制造。机器人安装在一个定制的移动基座上，并配有车载计算系统，因此能够在装卸时自主导航到装卸口，并在举起重物的同时调整自己在拖车内的位置。每个手臂的末端都有一个吸盘夹具，可以吸附包裹并将其移动到随车传送带上。
该公司的机器人可以拾取尺寸从5英寸立方体到24x30英寸的箱子。根据尺寸和重量的不同，机器人每小时可卸载400到1500个箱子。公司会微调预训练的生成式AI模型，并使用许多较小的模型来确保机器人在各种环境下都能平稳运行。
该公司还在开发一个软件平台，可以集成到第三方硬件上，从人形机器人到自动叉车。
“我们近期的产品路线图就是装卸货，”一位创始人说，“但我们也希望连接这些第三方平台。其他公司也在尝试连接机器人。卸载货车的机器人与码垛机器人对话，或者叉车与库存盘点无人机对话，意味着什么？它们能更快地完成任务吗？我认为一个庞大的网络即将形成，我们需要在这个网络中协调从矿山到工厂再到你家门口的整个供应链中的机器人和自动化设备。”
“为什么不能是我们？”
该机器人公司在其办公室雇佣了约130名员工，那里一个标准的办公区连接着一个仓库，可以看到他们的机器人与人类工人一起在生产线上将箱子装载到传送带上。
今年夏天，公司将加紧生产其系统的新版本，并计划之后开始设计双臂机器人。
“我在咨询公司的主管曾告诉我，‘没人知道自己在做什么，那为什么不能是我们？’”一位创始人说，“这句话我一直记在心里。在我的职业生涯中，能够与这么多才华横溢、经验丰富的人一起工作，我感到非常幸运。他们都带来了自己的技能和理解。这是一个巨大的机会——也是我们正在做的这么困难的事情能够成功的唯一途径。”
展望未来，该公司看到了其机器能解决的许多其他与机器人相关的问题。
“我们一开始并不是说‘让我们来装卸卡车吧’，”另一位创始人说，“我们问的是‘怎样才能成就一个伟大的机器人企业？’卸载卡车只是第一章。现在我们已经建立了一个平台，可以制造下一个机器人来承担更多工作，先从物流开始，但最终目标是制造业、零售业，乃至整个供应链。”FINISHED
