亚马逊已经部署了其一百万个机器人，从而加强了其作为世界上最大的工业移动机器人制造商和运营商的地位。里程碑单元最近在日本的一个履行中心安装，加入了一支现在跨越全球300多个设施的舰队。
与这个里程碑相结合，亚马逊还推出了一种新的生成AI基础模型，以提高其整个机器人车队的智能和效率。该系统被称为DeepFleet，旨在协调在亚马逊全球网络上的机器人运动，并且已经使车队的旅行效率提高了10％，帮助公司更快地交付包裹并降低运营成本。
DeepFleet：机器人的智能流量系统
亚马逊将DeepFleet描述为一种交通管理系统，仅代替汽车，它实时指导数以万计的仓库机器人。 AI驱动的模型减少了拥堵，优化路径，并简化了整个亚马逊履行中心的库存和包装的移动。
DeepFleet使用亚马逊自己的数据集建造，并由Amazon Sagemaker等AWS工具提供动力，能够随着时间的推移学习和适应。结果：更有效地工作的机器人，使亚马逊能够将产品存储得更近，并更快地运送它们。
从一个机器人到一百万
亚马逊的机器人旅行始于2012年，其单个机器人将库存货架跨越仓库地板。如今，该公司多样化的机器人包括：
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大力神，能够提升多达1,250磅的库存。
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Pegasus，配备了传送带，可移动单个包装。
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Proteus是第一个完全自主的机器人，该机器人可以安全地与开放区域的员工一起航行，同时运输装有客户订单的重型购物车。
每台机器旨在减轻身体上的压力，减少重复性任务并增加亚马逊员工的运营安全性。
投资劳动力提高技能
亚马逊的AI和机器人创新与员工发展的大量投资相结合。自2019年以来，超过700,000名员工完成了培训计划，许多人专注于支持高级机器人技术所需的技术技能。
在2024年底推出的路易斯安那州什里夫波特的下一代履行中心，引入更先进的机器人的推出使对可靠性，维护和工程角色的需求增加了30％。
诸如预付费学费计划之类的计划继续帮助一线工人过渡到整个公司运营中的高需求技术职位。
生成AI的现实世界影响
尽管许多公司以抽象或面向消费者的方式探索生成AI，但亚马逊正在强调现实世界的应用。 DeepFleet是这项工作的核心部分。通过将机器人旅行时间减少10％，亚马逊预计会看到：
AI模型旨在随着时间的流逝而学习和改进，从而在亚马逊的全球网络上解锁了新的效率和更智能的物流。
亚马逊还在美国制造机器人，并与当地供应商合作，同时在全球部署该技术的同时。这种方法确保了高质量的标准，并促进了设计师，制造团队和前线员工之间的持续反馈回路。
随着其第一百万个机器人的部署和DeepFleet的推出，亚马逊正在加倍AI，以以前所未有的规模优化物流。这些进步指出了一个未来，生成的AI和机器人会齐心协力，而不仅仅是为了加快交货的速度，而是重塑仓库本身。
与许多外包或许可AI工具的公司不同，亚马逊在内部建造和制造其机器人系统。通过将基于美国的制造，专有的AI模型和经过高级技术角色培训的劳动力组合，亚马逊正在创建一种垂直集成的工业自动化模型。
这种方法使公司可以在全球网络上快速测试，迭代和部署创新，同时将人类运营商保持在中心。随着DeepFleet继续学习，其影响可能远远超出了速度和效率，为如何在现实世界的操作中应用AI和自动化树立了新的基准。
编者注： t他的文章是由Ainews.com的CMO Alicia Shapiro创作的，并由AI助手Chatgpt的写作，图像和创意支持。但是，最终的观点和社论选择仅是艾丽西亚·夏皮罗（Alicia Shapiro）的选择。特别感谢Chatgpt在编写本文时为研究和编辑支持提供的帮助。
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