
電商巨頭 Amazon 宣佈已在全球物流網絡中部署第 100 萬部機械人,機械人數量已接近 Amazon 倉庫人力規模。Amazon 同時推出名為 DeepFleet 的人工智能系統,透過最佳化機械人移動路徑,成功將機械人移動效率提升 10%,並降低配送成本。
Amazon 目前在全球聘用約 150 萬名員工,其中約 120 萬人在倉庫工作。公司已在超過 300 個物流據點部署機械人,當中 75% 的配送據點獲得機械人支援。《華爾街日報》報道指出,Amazon 去年每個設施平均僱用約 670 名員工,創 16 年來最低水平。同時,每名員工每年處理的包裹數量在過去 10 年間從 175 個攀升至近 3,870 個,反映自動化帶來的生產力提升。
DeepFleet 生成式 AI 基礎模型利用 Amazon 內部物流數據及 Amazon SageMaker 等 AWS 工具建構,功能如交通控制系統般協調整個履行網絡的機械人移動。該系統模仿智能交通管理概念,減少機械人在倉庫內的擁堵情況,並最佳化移動路線以加快客戶訂單處理速度。
Amazon 表示,DeepFleet 能夠將更多商品存放在更接近客戶的位置,實現更快配送及降低成本。該 AI 模型會隨時間不斷學習和改進,持續發現最佳化機械人協作的新方法。Amazon 強調自動化目標是讓倉庫工作更安全及更有效率,並創造維護和技術營運等新職位類型。自 2019 年以來,超過 70 萬名員工已接受相關角色培訓。
Amazon 機械人部署始於 2012 年推出的倉庫貨架移動機械人。目前 Amazon 營運 11 種不同類型機械人,包括主力機械人 Hercules 負責將整個貨架單元移動到工作人員處,減少步行並加速物品揀選;Pegasus 配備輸送帶頂部的輪式單元,用於在履行中心之間高效移動包裹。
Amazon 首款完全自主移動機械人 Proteus 能與人類安全地在倉庫內移動,而觸覺機械人 Vulcan 使用力感應器和 AI 透過觸覺操作物品,減輕重複工作負擔。Agility Robotics 開發的雙足行走機械人 Digit 正進行測試,預期承擔貨車卸貨等未來角色。
機械人系統 Sequoia 整合移動機械人、龍門系統、機械人手臂及符合人體工程學的員工工作站,將庫存容器化管理。機械人手臂 Robin 使用視覺和吸力在系統間分揀及轉移包裹,Cardinal 則負責提升重物並載到配送車上,Sparrow 利用吸盤和電腦視覺從手提袋中揀選個別物品。
Titan 是 Hercules 的更大更強版本,用於移動更笨重的庫存,而模組化移動機械人平台 Xanthus 透過可更換附件適應各種倉庫作業。Forrester 分析師 Rowan Curran 指出,DeepFleet 展示生成式 AI 供應商在建構非語言模型基礎模型方面日益成熟,亦突顯此類模型的擴展價值和應用案例。
業界其他公司亦開始開發針對新應用的基礎模型。Netflix 於 3 月推出推薦基礎模型,目標從會員觀看歷史及內容中獲取資訊。Microsoft 則於 2 月推出用於遊戲玩法構思的生成式 AI 模型 Muse。專家認為,只要企業擁有大量數據及強大訓練能力,便可從基礎模型中創造應用案例。
來源:Amazon
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