一位倉庫搬運工走近一堆貨箱。貨箱的形狀、大小和顏色各不相同，被隨意地堆疊在一起。

　　設(shè)想一下，你可以看到搬運工腦子里關(guān)于如何搬運箱子的思維活動，然后考慮一下該問題的復(fù)雜程度。

　　許多貨箱都是標(biāo)準(zhǔn)的棕色，而且緊緊地壓靠在一起，使人很難看清楚邊緣。兩個箱子之間的分界線到底在哪里呢？還有一種情況是，箱子之間有間隔，并且沒有對齊。有些箱子被轉(zhuǎn)動過，所以有一個邊緣伸出。在整堆箱子的頂上，一個小箱子斜放在兩個較大的箱子之間。大多數(shù)箱子都是普通的棕色或白色的紙板制成，但也有一些印有公司標(biāo)志，還有一些則是放在商店貨架上展示的彩色零售包裝盒。

　　當(dāng)然，人類大腦幾乎瞬間就能識別出所有這些復(fù)雜的視覺信息。工人能很容易地感知到每個箱子的尺寸和方位，并且似乎本能地知道他必須先搬開頂上的箱子，以及如何按一定的順序搬箱子而不使其余的部分坍塌。

　　這正是人類大腦逐漸進化過程中所克服的一大視覺感知挑戰(zhàn)。工人成功搬動箱子這一現(xiàn)象并沒什么了不起，但在這里提到的工人是一個機器人。更確切地說，它是一個蛇形的機械臂，頭部是一個有磁力的挾持器。機器人的理解力比人要慢，它會先注視這些貨箱，略微調(diào)整視線，再思考一會兒，最終猛地向前抓起頂部的一個貨箱。這個任務(wù)雖然看似簡單，但機器人這種遲鈍的表現(xiàn)幾乎全部來自于任務(wù)背后所需要的驚人的復(fù)雜計算。縱觀信息技術(shù)的歷史，我們至少可以知道一件事，那就是這個機器人很快將會得到一次速度升級。

　　事實上，設(shè)計和制造這款機器人的是硅谷的一家創(chuàng)業(yè)公司工業(yè)知覺公司（Industrial Perception，Inc.）的工程師，他們相信機器人最終每一秒就能搬動一個貨箱。與此相比，一個工人搬一個貨箱最快需要六秒。不用說，機器人可以連續(xù)工作，它永遠不會疲憊或像人一樣背部受傷，當(dāng)然也永遠不會提出任何賠償要求。

　　工業(yè)知覺公司的機器人令人驚嘆，因為它能將視覺感知、空間計算和靈活性很好地結(jié)合在一起。換言之，它正在占領(lǐng)機器自動化的{zh1}領(lǐng)地，與人類爭奪所剩不多的相對常規(guī)的體力工作。

　　當(dāng)然，機器人出現(xiàn)在工廠里并不新鮮。在幾乎每一個制造業(yè)部門，從汽車到半導(dǎo)體，它們都變得不可或缺。電動車企業(yè)特斯拉公司（Tesla）在加州弗里蒙特有個新計劃，要使用160個具有高度靈活度的工業(yè)機器人每周組裝約400輛汽車。每當(dāng)一個新的汽車底盤到了流水線的下一個位置，便會有多個機器人撲上來，協(xié)同操作。機器人能夠使用機械手臂自主切換工具，完成各種任務(wù)。比如，同一個機器人能安裝座位、更換設(shè)備、涂粘合劑并將擋風(fēng)玻璃安裝到位。據(jù)國際機器人協(xié)會（International Federationof Robotics）稱，工業(yè)機器人在全球的出貨量在2000年到2012年間增長了60％以上，2012年的總銷售額約為28億美元。迄今為止，全球增長最快的市場是中國，機器人裝置在2005年到2012年間以每年大約25％的速度增長。

　　雖然工業(yè)機器人可以說是速度、精度和力量的wm結(jié)合，但在很大程度上，它們只是經(jīng)過精心設(shè)計的“盲目”的勞動力。它們主要依靠jq的定時和定位。在少數(shù)情況下，機器人具有機器視覺能力，但它們通常只能看到兩個維度，而且還要在控制好照明條件的情況下。例如，它們可以從平坦的表面選擇零件，但如果其所處位置的視角無法感知深度的話，可能就會對周圍環(huán)境要求很高，而環(huán)境基本都是不可預(yù)知的。這一問題造成的結(jié)果是，許多工廠的日常工作都留給了人來完成。這類工作經(jīng)常涉及到銜接機器之間的作業(yè)，或者是處于生產(chǎn)過程端點的工序。例如，從容器中選取零件，然后將它們送入下一臺機器，或裝卸運送產(chǎn)品進出工廠的卡車。