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亞馬遜推出三項(xiàng)人工智能創(chuàng)新 提高配送效率

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6月14日消息,亞馬遜推出三項(xiàng)人工智能創(chuàng)新,提升配送準(zhǔn)確性、需求預(yù)測(cè)能力與機(jī)器人智能化水平,加速包裹送達(dá)并優(yōu)化整體物流流程。這些創(chuàng)新包括:生成式AI地圖技術(shù)Wellspring;支持亞馬遜供應(yīng)鏈的人工智能需求預(yù)測(cè)模型;以及用于機(jī)器人技術(shù)的全新代理人工智能功能。

其中,Wellspring系統(tǒng)專(zhuān)注于優(yōu)化“最后一公里”配送,該系統(tǒng)整合了衛(wèi)星圖像、街道視圖、建筑輪廓、客戶(hù)留言、過(guò)往配送數(shù)據(jù)等多種來(lái)源的信息,用于幫助配送人員在復(fù)雜場(chǎng)景下更準(zhǔn)確地完成投遞,尤其適用于多單元公寓、街道尚未標(biāo)注的新開(kāi)發(fā)區(qū)域等情形。

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Wellspring能夠識(shí)別建筑物入口、郵件投遞點(diǎn)、停車(chē)位與公寓單元之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。通過(guò)分析歷史送達(dá)照片與位置信息,該系統(tǒng)可提示司機(jī)最便捷的投遞路徑。自2024年10月在美國(guó)啟動(dòng)試點(diǎn)以來(lái),Wellspring已成功將280萬(wàn)個(gè)公寓地址映射至14,000多個(gè)建筑群,并識(shí)別了400萬(wàn)個(gè)地址的可用停車(chē)位置。該功能有望顯著減少因地址混淆造成的誤投、遲投情況。

在供應(yīng)鏈管理方面,亞馬遜推出了新一代基礎(chǔ)人工智能預(yù)測(cè)模型。與傳統(tǒng)依賴(lài)銷(xiāo)售歷史數(shù)據(jù)的方法不同,該模型將假期安排、天氣趨勢(shì)等時(shí)間變量納入考量,提升對(duì)需求波動(dòng)的響應(yīng)能力。亞馬遜指出,該模型能夠捕捉諸如馬薩諸塞州夏季防曬產(chǎn)品需求激增或科羅拉多州滑雪季滑雪鏡熱銷(xiāo)等區(qū)域性消費(fèi)行為,從而實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的庫(kù)存布局。官方數(shù)據(jù)顯示,該AI模型已使全國(guó)性促銷(xiāo)活動(dòng)的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升了10%,并將數(shù)百萬(wàn)種熱門(mén)商品的區(qū)域性預(yù)測(cè)提升20%。這一變化使公司能夠更高效地配置庫(kù)存資源,同時(shí)減少運(yùn)輸過(guò)程中的碳排放。目前,美國(guó)、加拿大、墨西哥和巴西的運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)已開(kāi)始部署相關(guān)技術(shù),未來(lái)還將進(jìn)一步擴(kuò)大應(yīng)用范圍。

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此外,亞馬遜機(jī)器人部門(mén)新成立了“代理人工智能”團(tuán)隊(duì)。該團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)基于視覺(jué)語(yǔ)言模型(VLM)與策略學(xué)習(xí)的AI框架,使機(jī)器人能夠理解自然語(yǔ)言、推理并自主完成復(fù)雜任務(wù)。通過(guò)這一技術(shù),機(jī)器人可通過(guò)簡(jiǎn)單的口頭或文本指令執(zhí)行多項(xiàng)操作,具備更高的靈活性和協(xié)同能力。

該技術(shù)將首先應(yīng)用于Proteus自主移動(dòng)機(jī)器人,使其不僅能在倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中搬運(yùn)重物,還能處理復(fù)雜路徑規(guī)劃和任務(wù)執(zhí)行。此舉將幫助員工減少重復(fù)性勞動(dòng),提升作業(yè)安全性,并釋放人力資源以專(zhuān)注于更高階工作內(nèi)容。隨著機(jī)器人調(diào)度能力的增強(qiáng),客戶(hù)有望享受更快速、更準(zhǔn)確的訂單配送服務(wù)。

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