而一旦一个机器人学会了如何更高效地导航,整个车队也会获得同样的能力。
分类:自动化分拣
一旦物品包装完毕并贴好标签,接下来员工就会把包裹交给名为“Robin”的机器人。
具备AI增强视觉系统的Robin会帮助分拣包裹,可以了解哪里有哪些物体,它可以识别出不同大小的盒子、软包装和叠在一起的信件。
机器人Robin首先对一堆产品进行场景区分,再决定要抓取哪个包裹,然后计算如何接近包裹,并选择使用多少个吸盘来抓取包裹。
看起来简单的操作,对Robin的难度却很大,选择太多,它可能会抓起不止一个包裹;选择太少,它可能会掉落货物。
运输:预测道路意外状况
投递站是包裹送达客户的最后一站。
亚马逊介绍称,仅马萨诸塞州的一个投递站每天就会收到多达65000个包裹,而在节假日期间,这个数字会增长到100000个以上。
正如Hamilton指出的,总是会发生意想不到的事情,比如装载商品的卡车可能会提前到达车站,或者可能出现恶劣天气、路上堵车等等。
而AI在这一环发挥的作用,正是帮助预测道路意外状况。
派送:智能规划路线
“最后一公里”派送,AI也发挥着重要作用。
由于不同的客户每天订购不同的商品,因此路线规划和优化是亚马逊需要解决的最棘手的问题之一,该公司使用20多个机器学习模型在幕后协同工作。
Hamilton说:
规划路线需要的决策点就像宇宙中的原子一样多,而人工智能对于实现这一点至关重要。人工智能之所以重要,是因为有太多需要在当下做出的决定无法再由人工完成,尤其是在如此大规模的情况下。
亚马逊最后一英里送货团队正在探索使用生成式AI和大模型来简化司机的决策,具体的路径和步骤包括:
通过明确客户送货备注(这在大型建筑中非常有用),以及通过了解送货地址的不同属性(如建筑轮廓、道路入口点),并将其与物理世界进行匹配。
来源:华尔街见闻 赵颖 共2页 上一页 [1] [2]
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