快速组装线
皇家飞利浦电子1939年制造了第一部电动剃须刀，于1950年在德拉赫滕这里设立了工厂。但管理这家组装厂的工程师Visser先生为之自豪的却是最新款剃须刀的成熟技术。此款剃须刀售价350美元，按照他的说法，制造的复杂程度高于智能手机。
这条组装线由许多套在玻璃罩保护下的机器人组成。这些由Adept Technology制造的机器人载超过100码的工厂场地里蜿蜒游动。罩顶的摄像头引导机械臂以几乎万无一失的准头挑出各自组装所需要的零件。这些机械臂可在毫米级别的精度绕线，将和牙签一般薄的转轴配入细孔中，捡起并装配细微的塑料齿轮，卡入塑料零件。
新一代的制造机器人将更具柔性且更容易调试。
现在来看一下特斯拉汽车的厂房，这家在硅谷附件弗里蒙特的工厂最近开始生产一款奢侈轿车Tesla S。
当这些机器人伸入一个平台更换自己的手臂以开始新的任务时，它们看起来像是怪物。自动化工厂中的许多机器人只能有一种特定功能，而在特斯拉这家新工厂，一台机器人可以做四种工作：焊接，铆接，粘合，安装零件。
每过5分钟，就有一辆车沿着生产线停留在某个加工站点，接下来将有多达8台机器人绕着车子如同跳芭蕾舞一般忙碌着。最终这家工厂每天将生产83辆汽车，计划第一年将生产接近20000辆。而明年公司新增的越野车也将在这台生产线上生产，届时这些机器人将重新编程。
特斯拉的厂房很小但却象征着（企业对）柔性机器人技术一次意义深远的重大尝试，它有可能成为一个工业典范。而其他企业却已经开始考虑（规模）更大的生产变革。
现代和北汽最近在北京郊外建成了一座年产可达百万辆汽车的巨型工厂。根据美中经合集团一位今年六月拜访了此工厂的美国风险资本家Paul Chau的描述，与其对手的工厂相比，这家工厂使用了更多的机器人和更少的工人。他们的机器人具有和特斯拉工厂机器人一样的柔性。
新的库房
纽约市北部的一家配送中心同时运行的传统和新式的物流系统向我们揭示了机器人是如何改变产品配送的方式并威胁到就业的。美国最大的杂货批发商C&S通过纽伯格的这家库房向其主要的超市连锁店供货。
旧的系统占地接近五十万平方英尺。几百名工人开着托盘搬运车和叉车昼夜不停地在货架上装货卸货。在夜间的高峰期，库房充斥着刺耳的喇叭鸣笛声和电动车疾驰噪音。头戴耳麦的工人接到电脑以四种不同的语言发出的指令，向各个食品区疾驰。
新的系统更小，仅占库房的另外一头3万平方英尺的场地，只有少量的技师控制。他们监视下的四层笼箱中的各个平台上共分布着168台手推车大小的“流浪者“机器人。每台机器人都可以以每小时25英里的速度移动，几乎和奥林匹克短跑运动员一样快。
每台“流浪者“都与中央电脑无线连接，接到指令后沿着通道疾驰至指定地点，取出或者放入一箱食品。机器人通过侧面向下滑出两英尺长的金属叉指搬运箱子。箱子被提起后收入机器人体内。接下来它将加速冲到钢笼箱的前端，转入一条更宽的通道，并需要开始应付交通问题——20条通道，21层平台，每层平台上运行着8台机器人。
通过这些通道，机器人轮流开入一条专门的敞开通道以将各自携带的箱子放入一台升降机上，最终成股的食品箱通过传送带被送到一台大型机器臂前。
高达十英尺的机械臂以一个老练的超市包装工的风度和灵巧旋转排列每一个箱子，最终堆成一堆高达八英尺的立方体。复杂的软件设计的可以让机器人决定堆放箱子的顺序，这样当货物到达超市的时候，工人直接把货物上架既可获得精确的排列顺序。
堆放的工作完成后，整堆货品会被传送到一台机器用透明塑料袋打包固定。接下来中央电脑会派来一辆叉车将打包好的货品送到货车准备运输。
这套系统由一家位于波士顿地区的创业型公司Symbotic构造。这套机器人仓库的灵感来自于计算机设计者创造的软件算法，这种算法可将需要存入电脑硬盘数据高效组织起来。
Symbotic的总裁Jim Baum将这一新系统比作一个巨大的并行计算机。由于没有任何瓶颈，设计非常高效。机器人库房搬移食品的方式与计算机处理比特数据的方式非常相像。
人类角色的改变
经历了在托尔森（亚利桑那州，凤凰城市郊）十二年仓管员的工作生涯，Josh Graves已经看到了自动化系统是如何让工作更让轻松的同时也创造了新的压力和不安。他所在的这家巨型仓库为克罗格超市提供纺织品。
现年29岁的Graves先生高中一毕业就到了这家他父亲工作了三十六年的仓库工作。这份吃力的工作曾经需要抬重箱，且工作时间也曾很长。他说“15个人进来，最后只会有一个坚持下来。“
现在，Graves先生开着一辆类似于小叉车的机器送取各种大小的箱子。北加州卡车司机副会长Rome Aloise说，少了体力活，工伤也更少。因为电脑已经设定好了行程。现在，压力更多来自于心理上。
Graves先生带着耳麦遵循电子声的指示在仓库中存取货物。工人称为“大脑“的中央电脑会提示他们的速度。而经理们对工人的行动了如指掌，精确到分钟。
几年前，Graves先生所在的仓库安装了一套可自动存取食品箱的德国系统。这直接导致了将近20%的总劳动力，即106份工作岗位的裁减。这套新系统最初由资深的公会工人维护。接着这份工作就落入了雇佣非公会工人的德国公司手中。
现在克罗格计划在托尔森建立一座高度自动化的仓库。而去年六十位工会工人则前往市议会前抗议这项议会还未裁定的计划。
Graves先生告诉市里的官员：“我们对使用这些机器没有意见，但请告诉克罗格我们不想在我们的城市里失去这些工作。“
还是有一些工作是机器无法胜任的：需要工人移动无法事先预知的设备且需要具备各种非重复性技能的建筑工作；需要触觉反馈的装配工作，如将玻璃纤维板装入飞机、轮船或汽车内部。或者是非常少量或多种类型的产品装配（这需要（频繁地）给机器人重新编程，非常昂贵）
但上面的这份清单正在越来越短。
日新月异的物流业
在加州帕罗奥多市的一处工业园，坐落着一座朴实无华的车库，一台准备了电子“眼“和小型铲斗和吸盘的机器壁正在重复捡起盒子，将其丢入一条传送带上。
它所做的，正是全世界范围内低收入工人日常做的工作。
受限于昂贵的视觉系统和对操作环境光照的苛刻要求，老式的机器人无法做此项工作。但多亏了廉价的立体相机和软件系统，机器人可以像人类一样辨认外形，这台机器人可以快速分辨出随机放入的不规则尺寸物体。
这台机器人使用的技术是由微软为其Xbox视频游戏而开发的Kinect体感系统衍生而来的。
此类机器人将把自动化的触角扩展到像联邦快递和联合包裹托运这样的公司，他们现在雇佣着数万名工人做着此类工作。
Industrial Perception公司是加州门洛帕克的雄心勃勃的机器人研究公司Willow Garage第一个资产分派公司。它的第一个客户很可能是一家现在雇佣着上千名工人装卸卡车的公司。这些工人平均可以在六秒钟之内搬运一个箱子。但每个箱子都超过130磅重，因此工人很容易疲劳且有时候容易伤到背部。
若Industrial Perception的机器人每四秒就能可靠地搬运一个箱子，那他们就能赢得这份合同。工程师自信地认为他们的机器人很快可以做得更好，每两秒钟即可搬起放下一个箱子
Industrial Perception 公司的创立者，机器视觉科学家Gary Bradski说：“我们即将改变制造业和物流业，我认为这不仅仅只是一个独立事件，它最终将像因特网一样影响深远。”
