一位仓库搬运工走近一堆货箱。货箱的形状、大小和颜色各不相同，被随意地堆叠在一起。

　　设想一下，你可以看到搬运工脑子里关于如何搬运箱子的思维活动，然后考虑一下该问题的复杂程度。

　　许多货箱都是标准的棕色，而且紧紧地压靠在一起，使人很难看清楚边缘。两个箱子之间的分界线到底在哪里呢？还有一种情况是，箱子之间有间隔，并且没有对齐。有些箱子被转动过，所以有一个边缘伸出。在整堆箱子的顶上，一个小箱子斜放在两个较大的箱子之间。大多数箱子都是普通的棕色或白色的纸板制成，但也有一些印有公司标志，还有一些则是放在商店货架上展示的彩色零售包装盒。

　　当然，人类大脑几乎瞬间就能识别出所有这些复杂的视觉信息。工人能很容易地感知到每个箱子的尺寸和方位，并且似乎本能地知道他必须先搬开顶上的箱子，以及如何按一定的顺序搬箱子而不使其余的部分坍塌。

　　这正是人类大脑逐渐进化过程中所克服的一大视觉感知挑战。工人成功搬动箱子这一现象并没什么了不起，但在这里提到的工人是一个机器人。更确切地说，它是一个蛇形的机械臂，头部是一个有磁力的挟持器。机器人的理解力比人要慢，它会先注视这些货箱，略微调整视线，再思考一会儿，最终猛地向前抓起顶部的一个货箱。这个任务虽然看似简单，但机器人这种迟钝的表现几乎全部来自于任务背后所需要的惊人的复杂计算。纵观信息技术的历史，我们至少可以知道一件事，那就是这个机器人很快将会得到一次速度升级。

　　事实上，设计和制造这款机器人的是硅谷的一家创业公司工业知觉公司（Industrial Perception，Inc.）的工程师，他们相信机器人最终每一秒就能搬动一个货箱。与此相比，一个工人搬一个货箱最快需要六秒。不用说，机器人可以连续工作，它永远不会疲惫或像人一样背部受伤，当然也永远不会提出任何赔偿要求。

　　工业知觉公司的机器人令人惊叹，因为它能将视觉感知、空间计算和灵活性很好地结合在一起。换言之，它正在占领机器自动化的最后领地，与人类争夺所剩不多的相对常规的体力工作。

　　当然，机器人出现在工厂里并不新鲜。在几乎每一个制造业部门，从汽车到半导体，它们都变得不可或缺。电动车企业特斯拉公司（Tesla）在加州弗里蒙特有个新计划，要使用160个具有高度灵活度的工业机器人每周组装约400辆汽车。每当一个新的汽车底盘到了流水线的下一个位置，便会有多个机器人扑上来，协同操作。机器人能够使用机械手臂自主切换工具，完成各种任务。比如，同一个机器人能安装座位、更换设备、涂粘合剂并将挡风玻璃安装到位。据国际机器人协会（International Federationof Robotics）称，工业机器人在全球的出货量在2000年到2012年间增长了60％以上，2012年的总销售额约为28亿美元。迄今为止，全球增长最快的市场是中国，机器人装置在2005年到2012年间以每年大约25％的速度增长。

　　虽然工业机器人可以说是速度、精度和力量的完美结合，但在很大程度上，它们只是经过精心设计的“盲目”的劳动力。它们主要依靠精确的定时和定位。在少数情况下，机器人具有机器视觉能力，但它们通常只能看到两个维度，而且还要在控制好照明条件的情况下。例如，它们可以从平坦的表面选择零件，但如果其所处位置的视角无法感知深度的话，可能就会对周围环境要求很高，而环境基本都是不可预知的。这一问题造成的结果是，许多工厂的日常工作都留给了人来完成。这类工作经常涉及到衔接机器之间的作业，或者是处于生产过程端点的工序。例如，从容器中选取零件，然后将它们送入下一台机器，或装卸运送产品进出工厂的卡车。