據報道，亞馬遜正不斷開(kāi)發(fā)基于人工智能（AI）的先進(jìn)技術(shù)。這種技術(shù)可以在包裝過(guò)程中檢測出損壞的商品，從而將其移除，使其不會(huì )到達客戶(hù)手中。

據了解，這種檢測產(chǎn)品狀況的過(guò)程多年來(lái)一直在亞馬遜的倉庫中由人工完成。*多會(huì )有五個(gè)人進(jìn)行六點(diǎn)目視檢查，以檢查貨物的狀況如何，是否可以裝運。然而，這對員工來(lái)說(shuō)是一個(gè)耗時(shí)的過(guò)程，他們 "很少在庫存中發(fā)現損壞的商品"。

在德國進(jìn)行測試

為加快這項任務(wù)的完 成，亞馬遜物流技術(shù)公司（Amazon Fulfillment Technologies）正在開(kāi)發(fā)一種基于人工智能的工具，它可以在產(chǎn)品運送給客戶(hù)之前檢測出異常情況并標記出有缺陷的產(chǎn)品。去年，該研究團隊發(fā)現，他們可以使用一個(gè)帶有參考圖像的機器學(xué)習模型，教系統如何將它正在查看的產(chǎn)品與該產(chǎn)品應該是什么樣子的圖像進(jìn)行比較，從而使該項目得以啟動(dòng)。

為了實(shí)現這一目標，科學(xué)家們運用計算機視覺(jué)技術(shù)，對經(jīng)過(guò)德國首都郊區倉庫的每件物品進(jìn)行掃描。然后AI模型會(huì )對掃描結果進(jìn)行分析，以發(fā)現可能存在的損壞。如果有損壞沒(méi)有被發(fā)現，專(zhuān)家們會(huì )對其進(jìn)行分析，并教AI如何檢測出這些錯誤。

效率提高三倍

亞馬遜配送技術(shù)公司應用科學(xué) Schwerdtfeger表示：“該系統對受損產(chǎn)品的識別效率是人工識別的三倍?！蔽覀兿Ｍ谑フQ節前在北美和歐洲的 12 個(gè)物流中心部署我們的損壞檢測軟件。他說(shuō)：“一旦實(shí)施，該技術(shù)將有助于檢測每月 4000 多萬(wàn)件產(chǎn)品的損壞情況”。

除了在更多地點(diǎn)安裝該系統外，亞馬遜履行技術(shù)團隊還計劃擴大該系統的功能，并在運送訂單前進(jìn)行損壞檢測，例如，識別損壞發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)等。