亚马逊仓库机器人 Proteus 在公司设施内搬运一个手提箱
亚马逊于 6 月 11 日宣布，通过人工智能改进了其需求预测和配送路线规划能力。亚马逊表示，这些升级旨在确保库存规划考虑时间敏感数据，如天气，并帮助司机更轻松地找到正确的配送地点。
该公司还成立了一个代理人工智能团队，为仓库机器人建立理解自然语言指令的框架。亚马逊表示：「虽然这些系统在幕后运行，但客户肯定会感受到它们带来的好处：更准确的送货地点、更快的运输选项以及他们想要的产品在他们想要的时候有更高的可得性。」
人工智能已成为亚马逊加速其履行和交付流程的关键工具。多年来，该公司一直积极追求更快的运输速度，旨在与沃尔玛等零售竞争对手区分开来，并刺激更多客户订单。
为了实现快速配送，亚马逊首先需要准确预测需求，并在恰当的地点储备适量的库存。
该公司此前的预测系统依靠销售历史来指导规划决策，但其新推出的基于人工智能的基础预测模型——目前在美国、加拿大、墨西哥和巴西使用——则利用更多数据来提高准确性。这包括考虑地区差异，比如在滑雪旺季科罗拉多州博尔德市对滑雪护目镜的需求。
亚马逊表示：「这些预测使得长期全国性促销活动的预测准确率提高了 10%，热门商品的区域性预测准确率提高了 20%。」
当包裹送达时，送货员现在会使用亚马逊的生成式人工智能地图技术「Wellspring」。Wellspring 利用街道和卫星图像以及客户指示等资源来识别建筑物入口、停车位和公寓单元，以确保包裹能准确送达指定地点。
亚马逊表示：「2024 年 10 月，我们在美国开始测试 Wellspring 系统，结果令人瞩目——该系统为超过 14000 个小区中的 280 多万个公寓地址匹配到了对应的建筑，同时还为 400 万个地址找到了便利的停车位。」
至于亚马逊仓库机器人中的人工智能，该公司正在努力赋予它们听懂自然语言指令的能力，使它们能够根据这些指令自主行动。
例如，亚马逊称，操作员可以对机器人说：「把您左边黄色手提箱里的所有物品都拿出来放到灰色手提箱里。」机器人就会执行该指令。该公司还表示，这种人工智能框架的开发将使像 Proteus 这样的仓库机器人更高效、更灵活。
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