趙穎
2023-12-05 
有了AI，亞馬遜把物流玩得更溜了
人工智能助力“最后一公里”，亞馬遜把物流玩得透透的。
應(yīng)戰(zhàn)“剁手星期一”（感恩節(jié)后的第一個(gè)星期一11月27日，通常是美國(guó)最火爆的網(wǎng)購(gòu)日），亞馬遜利用AI更安全、更高效地將包裹送到客戶手中。
談到AI在物流的作用，亞馬遜負(fù)責(zé)最后一英里配送負(fù)的的規(guī)劃技術(shù)副總裁Scot Hamilton指出：
“剁手星期一”是我們的超級(jí)碗，我們已經(jīng)訓(xùn)練了幾個(gè)月，人工智能幫助我們完成了這一天之前和之中的所有工作。
盡管AI看不到也感覺不到，但它就像氧氣一樣至關(guān)重要。當(dāng)你沒有意識(shí)到它的存在時(shí)，這意味著它正在完美地工作。
本周一亞馬遜在其官網(wǎng)上介紹人工智能如何賦能物流，從開始送貨前的幾個(gè)月，到司機(jī)上路的那一刻，再到包裹送到客戶門口，每一個(gè)環(huán)節(jié)都嵌入AI技術(shù)。
值得一提的是，亞馬遜已成為美國(guó)最大的快遞公司，據(jù)亞馬遜的最新內(nèi)部數(shù)據(jù)顯示，其在美國(guó)的年度配送量首次超越了競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手UPS 和 FedEx，預(yù)計(jì)在“黑五”和“剁手星期一”之前將運(yùn)送總計(jì)48億個(gè)包裹，2023年末將達(dá)到約59億個(gè)包裹。
購(gòu)買前：預(yù)測(cè)需求、優(yōu)化庫(kù)存、協(xié)調(diào)發(fā)貨其實(shí)早在客戶點(diǎn)擊購(gòu)買商品之前，亞馬遜的供應(yīng)鏈優(yōu)化技術(shù)SCOT就已經(jīng)開始工作。
SCOT利用深度學(xué)習(xí)模型和海量數(shù)據(jù)集，每天預(yù)測(cè)4億多種產(chǎn)品的需求和銷量，來決定在哪些倉(cāng)庫(kù)、存放多少數(shù)量的產(chǎn)品，并協(xié)調(diào)全球數(shù)百萬賣家發(fā)貨。
十年前，亞馬遜首次將深度學(xué)習(xí)模型引入SCOT，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率在短短兩年內(nèi)躍升了15倍，同時(shí)亞馬遜能夠儲(chǔ)備更多的商品，并更快地將商品送到客戶手中。
2020年，亞馬遜開始使用Transformer框架，來引入一個(gè)統(tǒng)一的預(yù)測(cè)模型。
在亞馬遜龐大的產(chǎn)品目錄中，該模型能更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)顧客會(huì)喜歡什么、購(gòu)買什么，該技術(shù)有助于進(jìn)一步改善對(duì)亞馬遜產(chǎn)品上架的規(guī)劃。
打包：搬運(yùn)貨物、協(xié)助員工客戶下單之后就進(jìn)到了物流環(huán)節(jié)，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人變得越來越智能，賦能打包、運(yùn)輸?shù)恼麠l鏈路，從而將將包裹送到客戶手中。
具備AI機(jī)器視覺功能的機(jī)器人可以識(shí)別、分類和檢查數(shù)億種商品的質(zhì)量，然后將其打包，裝上送貨車。
亞馬遜擁有全球最大的移動(dòng)工業(yè)機(jī)器人車隊(duì)，部署超75萬臺(tái)機(jī)器人。只要客戶點(diǎn)擊亞馬遜網(wǎng)站上的“立即購(gòu)買 ”按鈕，履約中心的中央規(guī)劃軟件就會(huì)派出中的一個(gè)機(jī)器人去取購(gòu)買的商品。
名為“Sequoia”的機(jī)器人滑到存儲(chǔ)貨物的下方，將其從地板上抬起，然后送到亞馬遜員工的手中，由員工掃描、貼標(biāo)簽并準(zhǔn)備包裝。
亞馬遜此前稱，Sequoia可以將識(shí)別和存儲(chǔ)庫(kù)存的速度提高75%，同時(shí)將倉(cāng)庫(kù)處理訂單的時(shí)間縮短25%。
此外，亞馬遜利用生成式AI創(chuàng)建“合成數(shù)據(jù)”，模擬機(jī)器人在“剁手星期一”等高峰期可能遇到的各種場(chǎng)景，以訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)。
而一旦一個(gè)機(jī)器人學(xué)會(huì)了如何更高效地導(dǎo)航，整個(gè)車隊(duì)也會(huì)獲得同樣的能力。
分類：自動(dòng)化分揀一旦物品包裝完畢并貼好標(biāo)簽，接下來員工就會(huì)把包裹交給名為“Robin”的機(jī)器人。
具備AI增強(qiáng)視覺系統(tǒng)的Robin會(huì)幫助分揀包裹，可以了解哪里有哪些物體，它可以識(shí)別出不同大小的盒子、軟包裝和疊在一起的信件。
機(jī)器人Robin首先對(duì)一堆產(chǎn)品進(jìn)行場(chǎng)景區(qū)分，再?zèng)Q定要抓取哪個(gè)包裹，然后計(jì)算如何接近包裹，并選擇使用多少個(gè)吸盤來抓取包裹。
看起來簡(jiǎn)單的操作，對(duì)Robin的難度卻很大，選擇太多，它可能會(huì)抓起不止一個(gè)包裹；選擇太少，它可能會(huì)掉落貨物。
投遞站是包裹送達(dá)客戶的最后一站。
亞馬遜介紹稱，僅馬薩諸塞州的一個(gè)投遞站每天就會(huì)收到多達(dá)65000個(gè)包裹，而在節(jié)假日期間，這個(gè)數(shù)字會(huì)增長(zhǎng)到100000個(gè)以上。
正如Hamilton指出的，總是會(huì)發(fā)生意想不到的事情，比如裝載商品的卡車可能會(huì)提前到達(dá)車站，或者可能出現(xiàn)惡劣天氣、路上堵車等等。
而AI在這一環(huán)發(fā)揮的作用，正是幫助預(yù)測(cè)道路意外狀況。
“最后一公里”派送，AI也發(fā)揮著重要作用。
由于不同的客戶每天訂購(gòu)不同的商品，因此路線規(guī)劃和優(yōu)化是亞馬遜需要解決的最棘手的問題之一，該公司使用20多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型在幕后協(xié)同工作。
Hamilton說：
規(guī)劃路線需要的決策點(diǎn)就像宇宙中的原子一樣多，而人工智能對(duì)于實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)至關(guān)重要。人工智能之所以重要，是因?yàn)橛刑嘈枰诋?dāng)下做出的決定無法再由人工完成，尤其是在如此大規(guī)模的情況下。
亞馬遜最后一英里送貨團(tuán)隊(duì)正在探索使用生成式AI和大模型來簡(jiǎn)化司機(jī)的決策，具體的路徑和步驟包括：
通過明確客戶送貨備注（這在大型建筑中非常有用），以及通過了解送貨地址的不同屬性（如建筑輪廓、道路入口點(diǎn)），并將其與物理世界進(jìn)行匹配。
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