6月14日传来消息，亚马逊发布了三项人工智能领域的创新成果，旨在提高配送的精确度、增强需求预测的能力以及提升机器人的智能化程度，从而加快包裹的递送速度并改善物流流程的整体效率。这些创新具体包括：一种基于生成式AI的地图技术；一个专为亚马逊供应链设计的人工智能需求预测模型；以及一套应用于机器人技术的全新人工智能代理功能。

系统特别致力于提升“最后一公里”的配送效率，通过整合卫星影像、街区景象、建筑物轮廓、客户留言以及历史配送记录等多种信息渠道，旨在协助配送员在复杂环境中更精确地完成投递任务，尤其对于多栋单元公寓和尚未标注的新开发街区等特殊场景具有显著优势。

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系统能够准确识别建筑入口、邮件投递区域、停车位以及公寓单元之间的匹配关系。该系统通过分析过往的投递照片和位置数据，为司机提供最优的投递路线建议。自2024年10月在美国开展试点项目以来，已成功将280万个公寓地址与14,000多个建筑群进行关联，同时识别出400万个地址的可用停车位。该功能有望显著减少因地址混淆造成的误投、迟投情况。

在供应链管理领域，亚马逊推出了新一代的基础人工智能预测模型。与以往主要依赖销售历史数据的方法有所区别，该模型在分析时考虑了诸如假期安排、天气变化等时间相关的因素，从而增强了对于需求波动的应对能力。亚马逊强调，这一模型能够有效捕捉到诸如马萨诸塞州夏季防晒用品需求激增或科罗拉多州滑雪季节滑雪镜热销等具有地域特色的消费行为，进而实现库存布局的更加精确化。官方公布的数据表明，该人工智能模型显著提高了全国性促销活动的长期预测准确性，增幅达10%，同时，对于数百万种热门商品的区域性预测准确率也有显著提升，达到了20%。这一改进使得企业在库存资源配置上更加高效，并在运输环节大幅降低了碳排放。目前，美国、加拿大、墨西哥以及巴西的运营网络已开始应用这项技术，预计未来应用范围还将继续扩大。

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除此之外，亚马逊的机器人部门新设立了一个名为“代理人工智能”的团队。该团队致力于研发一种基于视觉语言模型（VLM）及策略学习的AI架构。这一架构能让机器人领会自然语言，进行推理，并独立执行繁复的任务。借助这项技术，机器人能够依照简单的语音或文字命令执行多种操作，从而拥有更强的适应性和协作能力。

这项技术将率先在自主移动机器人领域得到应用，它不仅使机器人能够在仓储环境中轻松搬运重物，还能有效处理复杂的路径规划和任务执行。这样的应用将有助于员工减轻重复性工作负担，提高作业的安全性，并释放出人力资源，使其能够专注于更高级别的任务。随着机器人调度能力的不断提升，客户将能够享受到更加迅速和精确的订单配送服务。

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