我在Amazon倉庫打包的日子 (3) --- AI來襲，機器人搶飯碗？

如果從上帝視角俯瞰整個倉庫，你會看到大大小小的卡車，在長方體大樓兩側進進出出 --- 一個單任務的黑盒子。沒錯，倉庫的所有活動，其實都圍繞著一個終極目的：把商品配送到客戶手中。但如何能做到準確，高效，庫存優化，這背後無疑有一大撥兒科技與狠活兒。

 

老實說，剛開始進入倉庫工作時，我對Amazon的自動化程度，借用一句宋丹丹小品裏的話：說不上特別失望，那也是相當失望。一樓隻看到幾個長條自動車，沿著固定線路來回運送空盒子，響著叮當叮當的音樂，呆萌裏冒著傻氣。培訓老師說：離它們遠點兒！以免被撞，但人家提前兩尺就停下了，還特有禮貌，切換成新音樂提醒你（聽起來有點像在罵人）。而且，兩邊的裝卸還都需要人工幹預，what？這也太初級了點吧，還喊什麽口號要"make history"，我看”make fun“還差不多。

 

後來，有了機會去其他樓層，才看到了傳送帶旁不停搬運的機械臂，從倉庫深處頂著整個貨架的“千斤頂”機器人，排著隊馱走包裹的小分發機器人，哎不錯喲，開始有點意思了，但也遠遠沒達到令人驚豔的程度。

 

其實，現代科技，肉眼能看到的，往往都隻是冰山一角，狠活兒都藏在海量數據和算法裏。每一次掃碼，按鈕，都會觸發背後數次通信交互，以及服務器端的巨量計算。和服務器端的本職工作比，倉庫這份兼職簡單的要命 ---- 單件貨物裝箱。工位是個1x1.8米見方的大桌子，上方和桌下都是各個型號的紙箱子，桌上有條形碼機，膠帶機，禮品卡打印機，危險品sticker。核心是斜上方架著的那個小屏幕，商品信息，操作指示都顯示在那裏，告訴你用幾號紙箱子，要不要貼上危險品標識等。旁邊就是上下兩層傳送帶，上層大概和肩膀一樣高，從工位缺口處扒下一個裝著貨物的黃色盒子（tote），從裏麵一件件的拿出來掃描，打包後貼條形碼，放到下層的傳送帶運走。有一些小trick用來提高速度並防止犯錯，培訓老師都會先示範，再讓你實踐，大部分人一天就能完全掌握；但要真正熟練還是需要大量練習，慢慢形成肌肉記憶，甚至不用老盯著屏幕。

 

當時趕上聖誕節購物季，正是網購禮物的高峰，巧克力，玩具，護膚品，小電器，應有盡有；如果遇到一樣商品很多次，足以證明它很暢銷很受歡迎，趕上你恰好有需求，就選它準沒錯兒，瞧，這份工作何嚐不是一種另類的“逛街” 呢？說起商品種類，可以說相當繁多，或人用的，或寵物用的；人分男女老少，寵物分貓貓狗狗；狗的用品還好，狗骨頭零食，狗糧狗尿墊，都不算重；貓貓就不一樣了，貓罐頭貓砂，都是死沉死沉的，必須要吐槽一下。Amazon的員工app名字叫A to Z，意思是商品名字從A到Z，無所不包，覆蓋全品類，口氣真的不小。

 

那時候，打包時還是有一定自由度的，比如有的商品本身就外包裝結實完好，係統也指示你直接貼標即可，用不著裝箱子；但是遇到兒童玩具，比如樂高禮盒，如果孩子聖誕早上收到一個盒子弄髒的禮物，估計會有一點點失望吧，所以我還是給它裝箱了。還有不少包裝稍有破損的，也都攔住留下了。很一個簡單的判斷，如果這個商品是寄給自己的，我會開開心心的簽收嗎？如果不會，那就加個箱子吧 --- 這也是我工作中僅有的權力了；客戶至上，這點素養咱還是有的，一走神兒彷佛看到了小孩子收到完好禮物時的笑臉，也給自己的工作添了一點點虛無飄渺的使命感，聊以自我安慰。

 

我的第一位主管是個年輕的女經理，印度裔，身材矮小，也就20多歲，但接人待物相當成熟，聽說是從另外一個城市調過來的，因為疫情期間堅守崗位被火速提升。我當時初來乍到，工作熱情尚未褪去，對自己的打包速度還挺在乎，一直在練習提高的辦法；一不小心，竟然連續5周都是top performance。經理每周都會來一次我的工位，口頭表達感謝（應該是管理上的要求），讚賞之後，還說了我後來才理解的一句話：Thank you, I can see, you really like this job。當時倉庫開業不久，一切都在磨合中，對打包速度要求並不嚴格，也許當時她很難理解，我哪裏來的內在動力吧。

 

雖然是top，但和早來幾個月的老手比，還差了不少。一位華人老兄，達到了每小時110+個，而我才90個左右，相差甚遠；好在我的速度比較穩定，這老兄開始有點用力過猛，把自己架的太高，所以一旦速度稍有下降都被懷疑在偷懶，說起來還真冤枉。其實，要一整天保持高速度，是很難做到的，高強度的重複動作，對身體的確有傷害，我明顯能感受到區別。

 

相比身體勞累，工作中漫長的無聊才是相當難熬的，特別是對於我們單品打包線，幾乎一點都不用動腦子。可以帶手機，但耳機是嚴格禁止的，很多人想了各種方法用耳機，比如戴帽子，至少能聽聽音樂，但是總有認真的經理會發現給出警告。後來又在出口安檢處嚴格檢查，基本杜絕了帶耳機的可能性。

 

一個基於“信任”的係統，內部流程應該是最為優化的，內耗最少。但是偏偏是少數人的“惡念”，就會讓事情變得複雜。雖然我沒有聽說過什麽具體的案例，但是突然趨嚴的安檢，特別關注手機和電子產品，說明發生過偷竊行為；更嚴格的打卡時間，更短的如廁控製，說明有濫用現象；這種改變，對循規守紀的員工，可以說是一種不公平的連帶懲罰，甚至是一種羞辱。

 

人之初，性本善？性本惡？

 

陽明先生說，“無善無惡心之體，有善有惡意之動...”。在流水線上，恰好看到心儀的新手機，新耳機，或是小小的手機殼，一念之差據為己有，相信是有的。其實流水線上追蹤係統十分強大，要查出來並不難，Amazon隻是想從出口處杜絕這種“惡念”罷了。加量又加代價的安檢，延遲了出倉速度，減少了休息時間，給下班時間排隊回家的長長人流，平添了一份無奈。

 

倉庫的工作，功能上分為Inbound和Outbound兩大部門，輪班時間相差30分鍾，以錯開吃飯和休息時間；時間上分為白班和夜班，夜班時薪多1.5加元。部門無所謂，幾乎沒有人喜歡上夜班，即便是時薪高一點。倉庫員工分白卡（季節工）和藍卡（正式工），剛進來時，如果不是特別幸運，一般都是季節工，短則3個月，長則半年，符合條件的轉為藍卡；白卡轉藍卡，幾乎都要被動的接受夜班的“洗禮”，直接轉為白班藍卡的很少 --- 上幾個月的夜班，幾乎是轉藍卡默認的先決條件。

 

加國冬季漫長，時常風雪交加，黑夜，最大程度的，放大了生活的冰冷無情的一麵。

 

由於我是靈活輪班，可以自己選擇，有時也會選夜班前3.5小時，10pm下班回家（以前是11pm特別晚）；一天夜裏，下班走出大樓時，風雪撲麵，這在加國司空見慣，沒覺得怎樣；半路上經過一公裏左右的野外路段，沒有路燈，狂風卷起田野的積雪，橫向狂舞，淹沒了路肩，填平了路旁深溝，幾乎辨別不出車道，僅憑記憶和零散的路標，小心翼翼的開過了那段路。回到家裏，仍心有餘悸，難以想象風雪夜陷進雪溝裏，會是怎樣的焦急。我沒有上過一整個夜班，無法真正體會一整夜勞作的艱辛與堅持。不少華人夥伴，為了轉藍卡有更好的保險和時薪，還是接受了夜班，戲稱自己的生活回歸了“北京時間”，又和國內親友同頻共振了。

 

有位華人老哥，白班入職，平時吃飯很是開朗健談。他剛移民加國不久，一邊養家，一邊還要考慮長期發展，不想耽誤白天在college課程，就轉了夜班藍卡；兩個多月後，轉回白班時又見到了他，簡直瘦成了另外一個人，憔悴了許多，本來就挺瘦的他，自己輕描淡寫的說：太忙了，掉了20多斤。一笑之餘，不禁有些心酸肅然。

 

苦難，當然是不值得歌頌的。尼采說，一個人知道自己為什麽而活， 就可以忍受任何一種生活。而且，有時候還是其主動選擇。我後來有聽說，有不少人或者兼顧學業，或者兼顧家庭，又或者僅僅為了1.5元時薪，選擇了夜班。還好，他們大多是身強力壯的年輕人。

 

初入倉庫時，我曾天真的用技術的目光，審視著周遭的一切，鄙夷其自動化程度之低，總覺得大部分崗位都應該是機器人幹才對。還猜想，或許Amazon為了生意，和市政府有什麽創造崗位的協議？

 

而今身入局中，看多了各色人生各種，心裏多有感慨。AI，機器人，自動化，還是來的慢一些吧，取代人類之前，留給他們多一些有溫度的生活時間吧。

 

然而，這不過是我的一廂情願而已。近幾年，AI的飛速發展有目共睹。如果再加持到機器人上，取代這種重複性體力工作，簡直是易如反掌。看到新聞說，Amazon已經在一些倉庫試點機器人，視頻裏看著幹活還真是有模有樣的，不過可能由於成本問題，尚未大規模推廣，而已。

 

《人類簡史》裏說，人類馴化了小麥，開啟了農業時代，淘汰了彎弓搭箭的狩獵時代；僅僅幾百年前開啟的工業革命，又迅速取代了農業社會，把人類綁上了工業發展的快車；而AI時代的浪潮，將更加迅猛，帶來更加翻天覆地的變革。或是，反過來，小麥圈養了人類，迫使他們彎下腰勞作，失去了遷徙的動力和自由；工業社會，全球化，讓人類失去了東籬采菊的閑暇，牛馬人生再無停歇；而AI的興起，又會怎樣呢？

 

機器的轟鳴，突然將思緒拉回到了現實，看了看手中的膠帶，忍不住想笑。

 

位卑如斯，仍憂天下事，又何必呢？