亚马逊全球部署超过100万台机器人，同时推出新AI基础模型来提升其性能_企业品牌

亚马逊全球部署超过100万台机器人，同时推出新AI基础模型来提升其性能

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2025 07-05 06:38:54

新的AI技术将使世界最大的工业机器人车队之一更智能和更高效。
亮点：

　　● 亚马逊实现全球机器人部署里程碑，数量达到100万台。
　　● 新的生成式AI基础模型将使机器人车队行动效率提升10%。
　　● 技术进步让亚马逊能够以更快的速度和更低的成本为客户送货。
　　● 亚马逊通过培训项目提升了超过70万员工的技能，这些培训项目旨在让员工为未来做好准备。

2025年7月3日，日本东京 -- 亚马逊近日在于日本东京举办的Delivering the Future大会上宣布了其机器人和AI进程中的两个重要里程碑。亚马逊刚刚部署了其第100万台机器人，这一成果增强了亚马逊作为世界最大移动机器人制造商和运营商之一的地位。这台具有里程碑意义的机器人最近向日本的一个运营中心进行了交付，成为亚马逊全球网络的一部分。这个网络现在覆盖了全球300多个运营中心。

亚马逊同时推出了一个新的生成式AI基础模型，其设计目标是让整个机器人车队更智能和更高效。被称为DeepFleet的这项AI技术将协调亚马逊整个运营网络上机器人的行动，使机器人车队的行动时间缩短10%，能够以更快的速度和更低的成本为客户送货。

让机器人更智能
我们可以将DeepFleet想象成应用于街道拥堵的某个城市的一个智能化交通管理系统。正如一个智能化交通系统可以减少司机的等待时间，并为他们生成更好的行车线路一样，DeepFleet协调机器人的行动，从而优化它们在运营中心内的穿行方式。这意味着拥堵更少，路线更高效，客户订单处理速度更快。

这一新的AI模型利用亚马逊各运营中心内货物移动情况相关的丰富数据集，并借助亚马逊云科技工具（包括 SageMaker）而打造，重新定义了车队效率。它使亚马逊能够将更多产品存放在离客户更近的地方，从而使送货速度更快，成本更低。而且，因为它是建立在能够随着时间推移不断学习和提升的AI基础之上，所以它将继续寻找新办法来优化机器人的协作方式。

机器人创新十年进程
亚马逊机器人研发之旅始于2012年，当时只有一个类型的机器人，它能将货架在库房地面上进行移动。今天，亚马逊运营着一个多样化的机器人车队，其设计目标就是让员工的工作更轻松、更安全，让运营更高效。

例如，“大力神（Hercules）”机器人能举起和移动重达1,250磅的货物。“天马座（Pegasus）”机器人利用精确传送带处理每个包裹。亚马逊第一个完全自主的移动机器人“普罗透斯（Proteus）”能够在运营中心内开放和不受限制的区域里安全地穿行于员工之间，同时移动装满客户订单的重型推车。

这些机器人与亚马逊员工一起工作，搬运重物，执行各种重复性的任务，同时为一线运营人员创造提升技能的新机会。自2019年以来，亚马逊通过各种培训项目帮助超过70万名员工提升了技能，其中很多培训项目都专注于如何使用先进技术。事实上，在亚马逊于去年年底在路易斯安那州Shreveport启用的下一代运营中心里，先进机器人的部署使可靠性、运营维护和工程岗位所需员工数量比此前多30%。

创造真实世界价值
DeepFleet代表着亚马逊AI创新的务实方式，不是单纯追求技术本身，而是专注于解决实际问题。通过将机器人行动时间缩短10%，不仅提升了效率，还带来切实的成效，包括更快捷的配送、更低的运营成本和降低的能源消耗。这是亚马逊让生成式AI在真实世界发挥作用，为员工和客户创造实际价值的方式。

亚马逊在机器人和AI领域的实践的独特之处在于如何将创新与其在真实世界的影响相结合。亚马逊在美国制造自己的机器人，同时与本地供应商一起在全球进行部署。这使亚马逊能够保持高标准，同时在设计人员、制造团队和一线员工之间生成一个有价值的反馈通路。

亚马逊正在打造的技术所做的不只是移动产品，它还在变革工作场所的安全性和创造新的职业机会。机器人通过搬运重物和执行重复性的任务，减少员工的体力消耗。通过像“Amazon Career Choice”（一个为一线员工提供的预付学费的培训项目）这样的培训项目，亚马逊致力于帮助员工获得系统操作和其他高要求领域的技术性岗位所需的技能。

展望未来
将亚马逊的百万机器人里程碑和DeepFleet模型结合起来，重新想象机器人和AI协同在订单处理和配送方面的可能性。十年前，亚马逊从一个简单问题开始反向思考：怎样帮助员工更高效地拿取货物？今天，亚马逊正在应用最新AI技术使整个机器人车队更智能，通过更快的服务和更低的成本来为客户提供更好的价值。

而这仅仅只是开始。由于DeepFleet 会通过更多数据进行学习，所以它将继续变得更加智能，进一步提升效率，解锁更多方法将货物存放到离客户更近的地方，并重新想象机器人物流方面的更多可能。

The End

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