亚马逊缔造商业帝国离不开人工智能黑科技餐桌桂平练功鞋筛分设备乳胶脚垫

2022-09-09 11:53

亚马逊缔造商业帝国离不开人工智能黑科技

[摘要]在一个足球场大小的隔离区里,有成千上万个长方体搁架单元,每一个都有1.8米高。亚马逊称之为“豆荚”。数以百计的机器人把这些“豆荚”拖来拖去。

腾讯科技讯 4月12日消息,据国外媒体报道,亚马逊打造的庞大商业帝国离不开其人工智能技术的帮助。其不起眼但功能强大的机器学习功能可以满足从物流中心、云服务以及无人商店。

亚马逊的六页备忘录很有名。高管们必须每年写一份计划书,列出他们的商业计划。鲜为人知的是,这些备忘录总要回答一个特殊问题:你打算如何使用机器学习?亚马逊的高管们普遍表示,亚马逊并不鼓励作出像“不多”这样的回答。

机器学习是人工智能的一种形式,其从数据中挖掘出可用于预测的有价值信息。当杰夫·威尔克(jeff wilke)于1999年加入亚马逊时,机器学习就在亚马逊扎根了。如今威尔克已经是杰夫o贝索斯(jeff bezos)的副手,他成立了一个科学家团队,研究亚马逊的内部流程,以提高效率。他将自己的研究人员编成业务单元,将自我评估和改进的循环变成了默认模式。很快这个循环就加入了机器学习算法,比如第一时间自动推荐顾客可能喜欢的书。随着贝索斯的野心越来越大,自动化预测也越来越重要。

其他科技巨头也开发了更为亮眼的人工智能技术,譬如facebook的面部识别软件、苹果的siri数字助理、alphabet的自动驾驶汽车和围棋大师等等。相比之下,亚马逊采用了一种更低调的机器学习方法。亚纳河马逊也有alexa与siri竞争,而且该公司在其云计算中提供预测服务。但对该公司成功最关键的算法,是其用于不断简化自身运营的算法。反馈循环看起来与面向消费者的人工智能是一样的:构建服务,吸引客户,收集数据,让电脑从这些数据中学习,所有这些都是人力无法模仿的。

物流中心的算法

亚马逊在北美地区有超过100个物流中心,在全球其他区域还有超过60个类似的巨型仓库,是其2070亿美元购物业务的心脏。这里负责紧定螺丝储存并配送亚马逊电子商务平台所销售的商品。在西雅图市郊的一个物流中心,包裹以摩托车的速度沿着传送带疾驰而过。整座设施内噪音震耳欲聋,而且里面似乎没有人类员工。相反,在一个足球场大小的隔离区里,有成千上万个长方体搁架单元,每一个都有1.8米高。亚马逊称之为“豆荚”。数以百计的机器人把这些“豆荚”拖来拖去。在人们的眼中,诸如牙膏、书籍和袜子等各种商品的堆放杂乱无章,但在指导这一过程的算法方式看来,一切都井然有序。

人类员工站在围绕这个“机器人领域”栅栏的缝隙中。有些人从机器人带给他们的“豆荚不同行业的材质抗压强度不同”中挑选物品;还有一些人把东西装进空箱子里,然后被传送带运走并储存起来。无论他们是挑选还是放置一件物品,他们都会用条形码阅读器扫描产品和相关的货架,以便软件能够跟踪实时位置。

负责开发这些算法的是亚马逊首席机器人专家布拉德o波特(brad porter)。其团队是威尔克领导的物流中心优化小组。波特先生关注的是“豆荚间隙”,即在机器人将“豆荚”货架拖回工作站之前,人类员工必须等待的时间。更少更短的间隔意味着更少的人工等待时间,也就意味着货物更快地通过仓库,最终更快地送货上门。波特的团队一直在试验新的优化方法,但他们推出新方法时也非常谨慎,毕竟机器人领域的交通堵塞可能更加严重。

亚马逊云服务aws是另一个核心基础设施。它支撑着亚马逊260亿美元的云计算业务,该业务允许企业在没有服务器的情况下托管站和应用程序。

aws机器学习的主要用途是预测计算需求。当互联用所以磨损的比较快户涌向客户服务时,计算能力不足可能会导致错误,而当用户遇到错误页面时,则会导致销售损失。aws负责人雅西(andy jassy)表示:“我们不能说我们缺货。”为了确保永远出现这种情况,云服务团队会对客户数据进行了分析。亚马逊无法看到服务器上托管的内容,但是它可以监视每个客户获得了多少流量、连接持续了多长时间以及施工电梯其稳定性。与其物流中心一样,元数据所提供机器学习模型能够预测云服务的需求。

亚马逊云服务最大的客户之一就是亚马逊自己。其他亚马逊公司想要的主要东西之一就是预测。需求如此之高,以至于aws设计了一种名为inferentia的新芯片来处理这些任务。雅西表示,inferentia芯片将为亚马逊节省所有机器学习任务的成本,。他表示:“我们相信,这至少可以大幅提高成本和效率。”此外,alexa中识别声音和理解人类语言的算法将是亚马逊云服务采用inferentia芯片的一大受益者。

该公司最新的算法投资是亚马逊的无人商店amazon go。数百台摄像机从上方观察购物者,将视觉数据转换成3d轮廓,用于跟踪他们处理产品时的手部动作。该系统可以查看购物者购买了哪些商品,并在他们离开商店时将其记入亚马逊账户。amazon go的负责人迪利普·库马尔(dilip kumar)强调,该系统能够实时追踪购物者的身体运对再生板材、胶合板材等材料制造的货物包装动。他表示,亚马逊没有使用面部识别技术来辨别顾客,也没有将他们与自己的亚马逊账户联系起来。相反,这是通过在门口刷条形码来实现的。该系统=通过对数百台摄像机的数据进行处理,来确定购物者的消费需求。尽管实验者尽其所能,也无法骗过系统偷走物品。

其他应用

人工智能身体追踪技术也在亚马逊物流中心兴起。该公司有一个试点项目,内部称为“nike意图检测”系统,其为物流中心员工提供的服务和无人商店amazon go为购物者提供的服务类似:跟踪他们在货架上挑选和摆放的商品。这个想法是为了彻底摆脱手持条形码阅读器。这种手动扫描需要时间,对工人来说也很麻烦。理想情况下,他们可以把物品放在任何他们喜欢的架子上,同时系统会监视和跟踪一切举动。“同以往一样,我们的目标宠物屋是提高效率,使产品流动速度最大化。”波特表示,“员工们觉得这很自然。”(腾讯科技审校/皎晗)

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