Meta正在尝试让机器人进入数据中心“干活”。9月1日消息，据外媒报道，Meta已经在多个数据中心测试机器人，任务从搬运和库存管理，逐步延伸到设备操作、组件重装和线缆处理。

机器人需要进入复杂的机房环境后，能自己找到正确的设备和接口，避开周围密集的线缆，并稳定完成操作。目前，大多数机器人还很难完成这样的工作任务。

对于人类技术人员来说，插一根网线、按一次电源键可能只需要几分钟；对机器人来说，却要同时涉及识别、定位、移动、机械臂控制和力度判断。任何一个环节出现偏差，都可能导致操作失败，甚至影响设备运行。

因此，目前Meta测试的大多数机器人仍需要人工监督，距离完全自主运维还有明显距离。

但从需求端看，数据中心对自动化的需求正在变得越来越迫切。

随着AI数据中心越建越大，服务器和设备数量持续增加，这类重复性的现场工作也会越来越多。数据中心可能成为继工厂、仓库之后，又一个机器人规模化落地的重要场景。

01 给Meta打工的机器人

2023年，Meta就开始推进数据中心自动化。

当时，Meta曾展示一款自动驾驶牵引机器人，负责搬运沉重的服务器机架；同时还开发了轮式条码读取设备，用来完成库存盘点和设备追踪。目前，这两类机器人仍在爱荷华州、弗吉尼亚州等多个数据中心投入使用。

如今，Meta正在其数据中心测试更多机器人。

在艾奥瓦州阿尔图纳，Meta正在测试旧金山初创公司Watney Robotics的双臂机器人，用于处理线缆工作。这款机器人的双臂可以分别完成固定、抓取和插拔连接器。此前，这类协同操作是单个机械臂较难完成的。

在俄亥俄州新奥尔巴尼的Prometheus园区，Meta测试的是ABB四轮移动平台，配备剪叉式升降装置和六轴机械臂，用于重新安装硬件组件。

还有加拿大机器人公司Kinova的机械臂Gen3，Meta正利用其测试服务器电源循环。如果远程软件无法完成重启，机器人可以代替人类来到设备前进行物理操作。

Meta还在部分设施测试更简单的装置，通过类似机械手指或尖头棒的结构，在人员远程提示下按下Mac Mini等设备的电源按钮。

不过，进入真实机房后，机器人的短板很快暴露出来。

据知情人士透露，这些进厂的机器人离“正式上岗”还有不小的距离。

比如库存机器人能参与盘点和部分故障检查，但摄像头只能识别灰度，分不清指示灯是红是绿，很多故障仍要人来确认。移动时，地面线缆可能挡住去路。跨建筑转移还要靠人开门、用遥控器协助，运行速度也偏慢。

线缆操作更难。技术人员换一根网络线缆，要先确认设备和端口，找到连接器，完成拔插后再验证服务是否恢复。机架内部线缆交错、连接器带卡扣，设备布局还会随扩容和维修变化。机器人要完成同样动作，必须准确识别、定位、抓取、施力、插接，同时避开周围线缆，任何一步出错都可能导致失败。

机房空间也放大了这些困难。通道狭窄，机架和线缆占据大量空间，人员随时经过，机器人既要移动，又要控制机械臂，还得避免碰撞。电池续航也限制连续工作，充电时间和设备维护都要纳入运营安排。

更复杂的是高密度AI计算系统。Meta已在内部承认，机器人目前无法处理Nvidia GB300超级计算机所需的密集线缆工作。一名前员工直言，过去数据中心本就是按人工维修设计的，技术人员几分钟能完成的简单维修，对机器人来说是完全不同的空间和操作要求。

“重新设计一切都需要时间。”这名员工说。

因此，现阶段的机器人仍更接近受监督的专用工具，可以完成部分固定动作，却难以独立处理复杂设备、异常状态和非标准环境。

02 机器人为什么盯上“数据中心”

数据中心可能是机器人进入真实物理环境时，一个相对容易的切入点。

与街道、仓库甚至普通工厂相比，数据中心的环境更加规整。服务器机架、网络设备和电力系统都有明确的位置，设备型号和接口相对标准化，大量运维工作也有固定流程。机器人不需要一开始就学会理解一个完全开放的现实世界，只需要先适应一套边界清晰、重复出现的工作环境。

Meta此前从机架搬运、库存扫描和设备重启等任务入手，就与这种特点有关。这些工作通常有明确的目标和操作步骤，机器人到达指定位置后，识别设备、执行动作，再由系统或人员确认结果，整个过程比较容易被拆解和验证。

Meta展示机器人移动机架的操作。来源：Open Compute Project视频

随着机器人能力提升，任务才逐渐向设备操作和维护延伸。Meta高级机器人经理埃里克·徐（Eric Xu）此前公开谈到过这一方向。他表示，将机器人部署到数据中心是公司的长期目标，应用包括事件响应、环境监测和预防性维护。

Meta展示机器人维修机架/服务器的操作。来源：Open Compute Project视频

Meta并不是唯一看到这个机会的公司。微软和谷歌都曾投入数据中心运营机器人，亚马逊也讨论过利用机器人帮助设施回收部件。

微软研究加速器董事总经理阿什利·洛伦斯（Ashley Llorens）表示，公司正在研究如何为经济价值较高的任务开发机器人，包括更换故障服务器机架。

创业公司也在进入这个市场。Exclaim Robotics正在开发用于更换损坏部件和重置数据中心线缆的机器人原型，Boost Robotics则在开发用于数据中心检查和远程干预的自主移动操作机器人。

推动这些公司进入数据中心的核心原因，是AI基础设施正在迅速扩张。

服务器数量上升之后，需要搬运、检查、重启和维护的设备也会增加，而一些大型数据中心恰恰位于人口较少的地区，熟练技术人员并不容易持续补充。机器人如果能够承担其中一部分重复工作，就可以让有限的技术人员把时间更多放在故障判断和复杂任务上。

还有一个因素是，数据中心里还有一些工作环境，并不长期适合人类工作。机房可能长时间处于较高温度，部分区域光线有限，工作人员也不适合长时间重复进行某些体力操作。

03 机器人正在重写机房岗位

目前，Meta员工对这种变化已经产生了现实担忧。

一位员工表示，公司不再需要那些能独立判断、解决复杂问题的技术人员，转而只要求他们像“智能帮手”一样，按照AI的指令执行操作即可。阿尔图纳员工群聊中，也出现过关于未来几年常规维护工作可能减少的讨论。

Meta对此则回应表示，从目前的数据中心建设需求来看，熟练工人仍然供不应求。Meta发言人弗朗西斯·布伦南（Francis Brennan）说道：“美国正处于二战以来最大的基础设施繁荣期，同时缺少足够的熟练工人建设和运营数据中心，因此公司仍然需要更多工人”。

今年，Meta启动了长期培训计划，每年免费培训来自不同背景的数千人，课程包括电气、机械和管道工作，并计划在路易斯安那州、俄亥俄州、印第安纳州和得克萨斯州为完成培训的人提供就业机会。

不过，我们需要关注到背后的变化是，当这种分工真正开始发生，变化也不会只停留在岗位层面。

目前的数据中心，大多按照人的操作习惯设计。机架间距、线缆布局、接口位置、门禁系统，甚至很多故障处理流程，都默认由技术人员现场完成。一旦机器人开始承担更多运维工作，数据中心的空间和设备也可能需要随之调整。

Meta目前做的，就是提前验证一种可能：未来的数据中心里，机器人能不能逐渐成为日常运维体系的一部分。

虽然这条路还很早，但机房已经开始给机器人留位置了。

特约编译金鹿对本文亦有贡献