生成式AI入局：亚马逊仓库效率革命的真实实图景

亚马逊仓库的灯光下 新鲜一代机器人正在沿着二维码标记的路径穿梭，它们手中的机械臂， 到2023年机器人数量翻倍突破75万台，亚马逊似乎正试图用AI代码编织一张覆盖全球的效率网络。但在这张网络之下能耗的质疑、人力的焦虑、平安的隐忧，如同暗流涌动，让这场效率革命充满了未知的变量。

从35万到75万台：机器人军团背后的AI推手

2021年， 亚马逊仓库里的机器人还只有35万台，到了2023年，这玩意儿数字已经蹿升到75万台以上。短暂短暂两年间，机器人的增加远速度差不离翻了一倍，而这背后生成式人造智能手艺的推动功不可没。2022年， 亚马逊引入了新鲜的AI模型，让机器人不再只是按照预设路径移动，而是能够式人工智能提升仓库效率" src="/imgrand/waimao/186.jpg"/>

更值得关注的是亚马逊与AI初创公司Covariant的一起干。这家专注于通用人造智能研发的公司，帮亚马逊的机器人学会了更麻烦的物品抓取和处理能力。仓库里不再是标准化商品的齐整堆叠， 而是各种形状、尺寸各异的包裹，机器人需要像人类一样判断抓取角度和力度。Covariant的手艺让机器人对非结构化周围的习惯能力提升了40%， 这意味着亚马逊能处理更许多元化的商品，进一步扩巨大当日达服务的覆盖范围。这时候， 亚马逊还在暗地研发名为Digit的双足机器人，这种更接近人类形态的机器人，以后或许能胜任仓库中更精细的操作，比如从货架上取下容易碎品，或者搬运沉物。

20亿件商品的“当日达”：AI怎么沉塑物流时效

2024年3月， 一个让亚马逊内部振奋的数据出炉：在美国前60个巨大都市地区，60%的Prime订单实现了当天或次日送达。这背后生成式人造智能在商品库存位置优化上发挥了关键作用。过去， 仓库里商品的摆放更许多依赖人造经验，而眼下AI算法能根据往事订单数据、用户买偏优良、地理位置甚至天气因素，预测哪些商品会成为烫销品，并将它们提前摆放到离打包台更近的位置。亚马逊的物流工事师透露， 仅仅是优化一件商品在仓库中的摆放位置，就兴许让运输距离缩短暂5-10分钟，在订单量庞巨大的情况下这种积累效应非常明显。

生成式人造智能还在帮亚马逊解决一个长远期存在的困难题：库存预测不准弄得的缺货或积压。2020年起， 亚马逊开头用Transformer架构开发需求预测模型，这套系统能够琢磨海量的用户行为数据，包括搜索关键词、浏览时长远、购物车添加记录等，甚至能捕捉到社交新闻上的烫点趋势。2023年， 这套模型的预测准确率提升了25%，这意味着亚马逊能更精准地备货，少许些库存积压的资金占用，一边少许些因缺货弄得的卖亏本。对于消费者最直观的感受就是“想买的东西总能有货，而且能飞迅速送到手上”。

能耗与净零承诺：AI仓库的绿色

尽管生成式人造智能为亚马逊带来了效率的提升，但一个无法回避的问题摆在面前：能耗。训练和运行这些个AI模型需要巨巨大的计算材料，亚马逊的数据中心正在以惊人的速度消耗电力。有环保组织估算，仅训练一个巨大型生成式AI模型，就兴许排放相当于5辆汽车一生的碳排放量。这与亚马逊明着宣称的“2040年实现净零碳排放”的目标形成了鲜明对比， 外界开头质疑，这种用高大能耗换取高大效率的模式，是不是真实的可持续？

亚马逊给出的答案是AI带来的效率提升到头来会少许些整体的碳足迹。公司声称， 通过用20许多种机器学模型优化了39万名送货司机的包裹运输路线，平均每辆车的行驶里程少许些了15%，这意味着每年少许些数十万吨的碳排放。在仓库里机器人的应用也少许些了人造走动和操作带来的燃料消耗。但环保人士并不买账， 他们指出，AI数据中心的建设和运营本身就是高大碳排的，亚马逊需要明着更详细的能耗数据，才能说明其“绿色物流”并非一句空话。2024年初， 亚马逊宣布将在亚利桑那州建设一座新鲜的AI数据中心，这座中心将用100%的可再生燃料，但能否抵消AI手艺带来的额外能耗，仍有待看看。

工伤阴影下的效率提升：算法能否拯救工人

亚马逊仓库的高大效率背后 是无数工人的汗水，甚至是鲜血。许多年来亚马逊一直面临工伤记录受检的压力，特别是在Prime Day等促销活动期间，工伤事件频发。工人们需要长远时候行走、弯腰、搬运沉物，再来一次性劳损和工伤凶险居高大不下。生成式人造智能的引入，是不是真实的能改善工人的干活周围？

亚马逊给出的解决方案是“算法优化”。公司正在沉新鲜设计仓库的干活流程，少许些工人的行走距离和弯腰动作。比如 系统会根据订单的紧急程度和商品位置，为工人规划最优的打包路径，避免不少许不了的折返；对于需要弯腰取的商品，机器人会提前将它们送到合适的高大度。据亚马逊公布的数据，2023年，采用AI优化流程的仓库，工伤率减少了12%。

但工会组织觉得， 这远远不够，他们指出，亚马逊在许多些机器人的一边，也在不断搞优良工人的 productivity 指标，弄得工人的干活压力并未真实正减轻巧。2024年2月， 亚马逊宣布将在以后几年内投入12亿美元，提升30许多万员工的技能，让他们能够习惯新鲜的干活周围，比如学维修机器人、监控AI系统等。但这种“技能升级”能否转化为工人的实际利益， 还是只是变相要求工人掌握更许多技能以保住干活，仍有待时候检验。

从仓库到货架：生成式AI的全链路渗透

生成式人造智能的关系到，远不止于仓库内部的运作。亚马逊正在将这套手艺延伸到整个电商生态，从卖家端到消费者端，全方位沉塑购物体验。对于卖家 新鲜推出的Amazon Personalize AI工具能根据卖家的产品特点和目标客户群体，生成超个性化的产品推荐，帮卖家搞优良转化率。亚马逊还推出了生成式AI写作工具， 卖家能用它来撰写吸引人的产品说说或者根据不同季节和生活方式，生成差异化的产品图像。一位用过这项工具的第三方卖家透露，AI生成的说说让他的产品点击率提升了18%，订单量许多些了12%。

对于消费者生成式AI带来的变来变去更为直观。2023年，亚马逊开头在网站上填充人造智能生成的产品评论摘要，帮用户飞迅速了解其他买家的评价。今年2月， 又推出了一款名为Rufus的生成式人造智能对话式购物助手，用户能用天然语言向Rufus提问，比如“适合夏天穿的透气运动鞋有哪些”，Rufus会根据商品信息、用户评价、买记录等数据，给出个性化的推荐。亚马逊的产品负责人表示， Rufus的推出，是想让购物体验更像“和朋友聊天”，而不是在琳琅满目的商品中巨大海捞针。但这种AI助手是不是会取代人类客服，或者基本上原因是算法偏见推荐不合适的商品，也是消费者关注的焦点。

效率神话还是手艺泡沫？亚马逊AI落地的现实拷问

亚马逊在生成式人造智能上的投入和成效， 让外界看到了电商物流的以后图景，但也有人质疑，这究竟是效率的革命，还是手艺的泡沫？不可否认， AI机器人和智能算法确实带来了效率的提升，但高大昂的本钱和麻烦的管理，也让亚马逊面临着不细小的挑战。一台先进的仓库机器人价钱高大达数万美元， 维护和升级也需要专业的手艺团队，对于亚马逊这样的巨头或许能承受，但对于中细小型电商企业想要复制这种模式，差不离是不兴许的。

另一个问题是手艺的可靠性。AI系统虽然有力巨大，但并非万无一失。2023年， 亚马逊某个仓库的AI系统基本上原因是数据错误，弄得机器人误判商品位置，引发了巨大面积的订单延误，造成了数百万美元的亏本。这说明， 生成式人造智能的决策仍然依赖于高大质量的数据和稳稳当当的算法，一旦出现偏差，兴许会带来灾困难性的后果。还有啊，AI系统的“黑箱”特性也让管理人员困难以搞懂其决策逻辑，当出现问题时很困难飞迅速定位和修优良。亚马逊的工事师们正在努力搞优良AI系统的透明度和可说明白性，但这无疑是一个漫长远而麻烦的过程。

以后仓库：人机共存还是算法独裁

因为生成式人造智能手艺的不断成熟，亚马逊仓库的以后会是啥样子？是机器人彻头彻尾取代人类，实现全自动化，还是人机协作，共同发明更高大的效率？亚马逊官方的口径是“人机共存”， 公司有力调，机器人的引入不是为了取代人类，而是为了减轻巧员工的负担，让他们从事更有发明性的干活。比如机器人负责搬运和抓取，人类员工则负责质量检查、异常处理和客户服务。

但现实兴许更加麻烦。AI系统兴许会独裁”。比如 系统兴许会根据工人的操作速度、准确率等数据，自动调整干活有力度，让工人感觉自己像被AI“监视”一样。怎么在提升效率的一边，保障工人的权益和尊严，是亚马逊非...不可面对的伦理问题。

生成式人造智能为亚马逊仓库带来了前所未有的效率提升， 但也伴因为能耗、人力、平安等许多沉挑战。这场效率革命究竟是通往以后的捷径，还是一条充满荆棘的道路，或许只有时候才能给出答案。但能一准儿的是 亚马逊的每一次尝试，都在沉新鲜定义电商物流的标准，也关系到着无数从业者的命运。