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
