外送、補貨到自動駕駛：AI自動辨識技術的當前應用與展望
〈外送、補貨到自動駕駛：AI自動辨識技術的當前應用與展望〉2025-02-07
從尼爾．史蒂文森（Neal Town Stephenson）的《潰雪》（Snow Crash，也就是「元宇宙」Metaverse的出處）到小島秀夫的《死亡擱淺》，基於不同的原因，「外送」都成為了科幻世界觀裡，少數特別需要由人類去做的標誌性工作。隨著幾年前疫情在全球爆發，這個未來似乎正以更快的速度來到我們所有人的面前。
但在我們所處的這個世界線，在AI與自動辨識技術的發展之下，「送餐機器人」甚至比其他性質的家用機器人幫手更早地被投入實務。去年三月，日本UberEats與三菱電機共同推出了專用的「AI送餐機器人」，並已經投入到東京都中心的送餐服務當中。
自去年三月起，在指定配送地區內的用戶會在App介面中看到「接受機器人送餐」和「由真人送餐」兩種選項，如果選了前者，你的餐點就有可能是由送餐機器人配送。與人類外送員的情況大同小異，當平台收到訂單後，如果判斷適合機器人去送，機器人便會自行前往商店取餐，再以最高每小時5.4公里的行走速度，將最重約20公斤的餐點送到顧客的家門口。
雖然在日本之前，美國的UberEats就曾於2022年在邁阿密與維吉尼亞州試行過機器人送餐服務。但這次的送餐機器人，在搭載了更進步的AI技術與自動辨識技術的情況下，除了會遵守紅燈停、綠燈行等交通規則外，也有更好的能力可以主動判斷並避開障礙物、讓面前的行人先行。
且不只是UberEats，日本的另一間主要外送業者「出前館」也引進了能夠搭乘電梯的外送機器人，試圖在這場競爭中搶占先機，穩固自身的市場地位。
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雖然這些送餐機器人已經開始被投入實務，但畢竟都只是在小範圍內試行。且如果是距離更遠的店家，機車送餐還是目前更好的選項。短時間內，外送員也還不需要擔心自己被送餐機器人給取代。
不過，在思考這項科技時，我們也應該可以想到，相似性質的其他可能應用，或許有些已經更早地被普及開來。譬如說，我曾在某間大型火鍋店裡面遭遇過店內的送餐機器人，因為它的動線更簡單，餐點的大小、重量也更可控，所以能比外送機器人更早被投入實務。但比起實用性，目前它更像是增加噱頭或趣味而已。
另一類更具實用性的方向是補貨與整理倉儲，根據2022年的報導，日本的機器人新創公司Telexistence與鴻海已經計畫大規模量產新型的補貨機器人，並與日本全家便利商店展開了合作。
這些機器人會在固定的動線上行走，將多組攝影機掃描出的貨架影像透過AI圖像辨識判斷出哪些商品缺貨；並透過過去的補貨紀錄，分析出哪些商品必須優先補貨。
此外，補貨機器人相比於送餐機器人的另一項強項在於它有手，能夠自己把貨品擺到貨架上，而不需要另一個人從機器中將之取出。而如果機器人誤判了商品的擺放位置，或放置時造成商品傾倒，工作人員也能立即將之切換為手動，由另一處的工作人員透過VR裝置遠端操控。
同時，這些小範圍的移動、辨識、判斷、應對，其實也都在為無人駕駛汽車的普及做準備。唯有當機器人送餐、機器人補貨可以大規模普及且幾乎不出意外的時候，人們才可能真正安心地乘坐無人駕駛的汽車。
在當前的時間節點上，我們的課題或許還是「如何將AI機器人融入這個基於人類生活方式形構出的世界」。但如果我們把視野稍稍放遠一點，或許對未來的人類而言，更加切身的問題將是「如何讓人類融入那個基於AI機器人技術形構出的世界」。
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