全球电商巨头 Amazon 宣布其物流网络内已部署达到 100 万部机器人，这个数字已接近 Amazon 仓库的人力规模。与此同时，Amazon 亦推出名为 DeepFleet 的人工智能系统，通过优化机器人的移动路径，成功提升其运作效率达到 10%，并有效降低配送成本。
目前，Amazon 在全球的员工人数约为150万，其中约120万人在仓库工作。公司在超过300个物流据点部署机器人，其中75%的配送中心都有机器人协助作业。报道称，Amazon去年的每个设施的平均雇佣人数下降至670名，创下十六年来的最低纪录。随着自动化的推广，每位员工管理的包裹数量在十年间翻了近22倍，从175个上升至接近3,870个，显示出自动化带来的效率提升。
DeepFleet 作为一个生成式 AI 模型，利用 Amazon 的内部物流数据及 Amazon SageMaker 等 AWS 工具来构建，旨在如同交通控制系统一样协调整个履行网络的机器人移动。通过模仿智能交通管理概念，该系统能显著减少仓库内的拥堵情况，并优化路线，加速客户订单的处理效率。
Amazon 表示，DeepFleet 能更好地将商品放置在靠近客户的位置，以实现更快速的配送及降低成本。这个 AI 模型会持续学习并获得改进，发现新的机器人协作优化方法，从而提升工作效率及安全性，同时创造出维护与技术运营等新的工作职位。自2019年以来，超过70万名员工已参与相关角色的培训。
Amazon 的机器人部署始于2012年推出的仓库货架移动机器人，目前实际上已经运行11种不同类型的机器人。其中，主力机器人 Hercules 负责将整个货架单元移动至工作人员附近，以减少步行时间并加速物品拣选；而 Pegasus 则搭载轮式单元，在履行中心之间高效搬运包裹。
此外，Amazon 的首款完全自主的移动机器人 Proteus 已能在仓库内与人类安全协作，而触觉机器人 Vulcan 通过力传感器及 AI 技术辅助进行触觉操作以减轻工人重复的工作负担。Agility Robotics 开发的双足行走机器人 Digit 目前正在进行测试，预计未来将能承担货车卸货等职责。
在机器人系统 Sequoia 中，这些移动机器人、龙门系统、机械手臂和符合人体工程学的员工工作站得以有效整合，实现库存的容器化管理。机器人手臂 Robin 能够通过视觉和吸力在不同系统之间分拣和转移包裹；而 Cardinal 专门负责提升重物并将其运送到配送车上，Sparrow 则利用吸盘和电脑视觉从手提袋中挑选单个物品。
Titan 这一更强大的版本，被设计用来搬运更重的库存，而模块化的移动机器人平台 Xanthus 则可以通过可更换附件来适应各种仓库作业的需求。Forrester 的分析师 Rowan Curran 指出，DeepFleet 展示了生成式 AI 供应商在建立非语言模型方面的日益成熟，并突显了这些模型的扩展价值和众多应用案例的可能性。
业界其他公司如 Netflix 和 Microsoft，也在积极发展针对新用途的基础模型，前者已推出依据会员观看历史的推荐模型，而后者则针对游戏玩法提出生成式 AI 模型。专家认为，只要企业具备丰富的数据与强大的训练能力，就能从这些基础模型中创造出多元的应用案例。
