像亚马逊和Ocado这样的电子商务公司是世界上最大的专门经营在线零售业务的零售商，他们目前拥有世界上最自动化的仓库。然而，由于机器无法可靠地挑拣各种各样的商品，所以订单中的物品并不是由机器人来挑选的。
这就是为什么亚马逊每年都会召集研究人员来探讨可以挑拣物品的机器人。这是一项棘手的工作，不过最终会帮助企实现仓库的全自动化。今年，这一课题比以往的更加艰巨：团队只有30分钟的时间让自己的机器人提前熟悉物品，之后就要尝试去从一大堆物品中挑出目标物。亚马逊表示，这是一种更接近于真实仓库的模拟：新物品不断放进来，而货架也不一定是整齐的。
获胜者是一个被称为Cartman的机器人，由澳大利亚机器人想象和预见中心（AustralianCentreforRoboticImaginativeandPrescient）研制。与许多使用机器手臂抓东西的竞争者相比，这款机器人非常“不像人”，它的铁钳在三维空间中移动，铁钳旁边是看起来像抓娃娃机一样笔直的支架。尽管如此，它的效果要好得多。根据Cartman的创造者之一AntonMilan说，这款设备的计算机视觉技术对这场胜利至关重要。“我们系统的一个特点是，它只需要很少数量的手工标记指导信息，”他对TechAU说。“对于一个全新的物品，我们只需要7张图片就可以识别它们了。”
这种快速学习的形式对于机器学习咨询师们来说是很值得研究的。最后12个月，DeepMind展示了一个被称作“oneshot”的学习系统，它可以在看到物体后，在非常短的时间内建立起物体的图像。然而实现“在具有迷惑性的物品中确定抓取目标，并把它们挑选出来”这一目标的必要性，对于Cartman来说意味着它还需要掌握更多的信息。
