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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] 郑重声明⚠️广告提示
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