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亞馬遜是如何借助AI走上封神之路的?

機(jī)器人創(chuàng)新生態(tài) ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-10-11 10:25 ? 次閱讀
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Swami Sivasubramanian是亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)副總裁,與家人一起住在經(jīng)常有熊出沒(méi)的西雅圖郊區(qū)。雖然妻子強(qiáng)烈要求半夜不睡覺(jué)抓熊,但作為一名科技工作者,Sivasubramanian還是向亞馬遜AWS云服務(wù)的新型視頻攝像系統(tǒng)DeepLens伸出了求助之手。該系統(tǒng)能夠基于深度學(xué)習(xí)編程代碼自動(dòng)完成各項(xiàng)工作,比如在檢測(cè)到有熊出沒(méi)時(shí)自動(dòng)向手機(jī)發(fā)送提醒。除此之外,DeepLens還能識(shí)別食物種類(lèi)、轉(zhuǎn)換圖片和視頻等,在優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部工作流程的同時(shí),進(jìn)一步提升消費(fèi)者使用體驗(yàn)。

其實(shí),說(shuō)到人工智能技術(shù),亞馬遜最早是利用它為消費(fèi)者提供個(gè)性化的產(chǎn)品推薦服務(wù)。后來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)出現(xiàn),那些推薦系統(tǒng)背后的算法也就相應(yīng)發(fā)生了變化,變得更為靈活、更為準(zhǔn)確。用亞馬遜全球消費(fèi)業(yè)務(wù)首席執(zhí)行官杰夫·威爾克(Jeff Wilke)的話(huà)說(shuō):“過(guò)去,我們使用的那些算法要花相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間來(lái)解讀消費(fèi)者的喜好。但現(xiàn)在,有了新技術(shù)的幫助,數(shù)據(jù)收集和分析的效率就提高了很多?!?/p>

具體說(shuō)來(lái),人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),不僅為亞馬遜的智能語(yǔ)音助手Alexa提供了技術(shù)基礎(chǔ),還為云計(jì)算服務(wù)AWS的廣大用戶(hù)提供了高效工具。而且,其線(xiàn)下無(wú)人零售商店Amazon Go以及遍布全球倉(cāng)儲(chǔ)物流中心的順利運(yùn)營(yíng),都離不開(kāi)這兩項(xiàng)技術(shù)的大力支持。

總之,亞馬遜對(duì)新興技術(shù)的重視,絕不只是口頭說(shuō)說(shuō)而已,而是會(huì)真正付諸實(shí)踐,充分且靈活運(yùn)用到旗下各種業(yè)務(wù)當(dāng)中。很顯然,這也是它能夠成為全球首家市值突破萬(wàn)億美元大關(guān)公司的關(guān)鍵原因之一。畢竟在亞馬遜,“每一天都是第一天”是人人皆知的工作信條。對(duì)于新知識(shí)和新技術(shù),它永遠(yuǎn)都保持著一顆好奇渴望的心。

會(huì)跳舞的物流機(jī)器人

如果你去過(guò)亞馬遜位于華盛頓州肯特市的倉(cāng)儲(chǔ)物流中心,就會(huì)看到數(shù)不清的橙色機(jī)器人。當(dāng)消費(fèi)者在亞馬遜上下單之后,這些裝有貨架和商品的機(jī)器人,就會(huì)在人工智能技術(shù)的支持下自動(dòng)完成商品分揀,隨后放到傳送帶上由員工進(jìn)行打包裝箱。

對(duì)于亞馬遜這樣一家規(guī)模巨大的在線(xiàn)電商來(lái)說(shuō),訂單處理以及商品分揀的速度與效率一定要足夠高。因?yàn)榧幢忝恳还P訂單只節(jié)約一兩秒,那匯總起來(lái)也會(huì)產(chǎn)生意想不到的顯著效果。而且,公司還會(huì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)的行為趨勢(shì),從而提前將倉(cāng)儲(chǔ)中心里的商品運(yùn)送并安放到正確位置上,以便更快地將商品送到終端消費(fèi)者手中,提高整個(gè)線(xiàn)上購(gòu)物和線(xiàn)下配送流程的效率。

最近一段時(shí)間,公司更是充分挖掘人工智能技術(shù)帶來(lái)的優(yōu)勢(shì),簡(jiǎn)化了商品掃描流程。以往,想要對(duì)商品進(jìn)行位置信息電子錄入,首先要人工將其從包裝盒中取出,接著在用條形碼掃描儀掃描之后放上貨架,最后再對(duì)貨架進(jìn)行掃描。

但現(xiàn)在,有了先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),物流中心的員工只需要將商品從包裝盒中取出,滑送到提前安裝好的掃描儀下方進(jìn)行自動(dòng)掃描,隨后放入特定箱子。得益于這一系統(tǒng)的高度智能,員工無(wú)需再費(fèi)勁逐個(gè)掃描商品以及貨架。因?yàn)橄到y(tǒng)已經(jīng)自動(dòng)記錄了所有商品原有的擺放位置,以方便未來(lái)需要用的時(shí)候準(zhǔn)確找到位置。

用亞馬遜物流機(jī)器人公司Amazon Robotics工程副總裁Brad Porter的話(huà)說(shuō):“能夠?qū)T工的雙手從不間斷機(jī)械掃描中解放出來(lái),無(wú)疑是一種提高工作效率的極佳方式?!?/p>

具體說(shuō)來(lái),這一全新系統(tǒng),歷時(shí)一年半研發(fā)完成,主要是借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)評(píng)估員工與商品之間的互動(dòng)方式,同時(shí)記錄商品放入特定箱子的時(shí)間。Porter表示,這些算法是亞馬遜現(xiàn)階段所使用的最為先進(jìn)、最為復(fù)雜的技術(shù),不僅能夠在各種亮度不一的環(huán)境中正常運(yùn)作,而且也不會(huì)受到箱子里商品多少的影響。也就是說(shuō),即便存放商品的箱子滿(mǎn)了,也不會(huì)影響整個(gè)流程的運(yùn)作。畢竟一年12個(gè)月中,工作日與節(jié)假日的訂單數(shù)量和商品數(shù)量,是會(huì)發(fā)生較大變化的。

最近幾個(gè)星期,亞馬遜已經(jīng)開(kāi)始在威斯康星州密爾沃基市的倉(cāng)儲(chǔ)物流中心采用這一全新系統(tǒng),預(yù)計(jì)接下來(lái)還會(huì)在其他十座城市的倉(cāng)儲(chǔ)物流中心推廣。至于以后公司是否會(huì)在旗下所有的倉(cāng)儲(chǔ)物流中心普及這套系統(tǒng),我們現(xiàn)在還無(wú)法確定。即便會(huì),我們也不知道會(huì)在什么時(shí)候。但盡管如此,Porter還是一直在思考應(yīng)該如何去完善這一系統(tǒng)。說(shuō)白了,就是如何利用攝像技術(shù)和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)來(lái)進(jìn)一步加快各項(xiàng)流程的運(yùn)作速度。在他看來(lái),如果能在系統(tǒng)中配置數(shù)量較多的攝像頭,那未來(lái)或許連手動(dòng)將商品滑送到掃描儀之下的過(guò)程都可以完全省略,更別說(shuō)識(shí)別包裹上的條形碼了。到時(shí)候,哪怕每件商品只能節(jié)約半秒的時(shí)間,那按照亞馬遜的巨大規(guī)模來(lái)計(jì)算,也無(wú)疑會(huì)帶來(lái)相當(dāng)大的積極影響。

炫酷的線(xiàn)下無(wú)人商店Amazon Go

在亞馬遜無(wú)人商店中,消費(fèi)者選好自己想要的物品就可以直接離開(kāi),因?yàn)樗械目铐?xiàng)扣除工作都會(huì)直接與他們的亞馬遜賬戶(hù)自動(dòng)連接,無(wú)需現(xiàn)場(chǎng)付款或者排隊(duì)。商店所采用的色彩和深度攝像頭、重量傳感器以及算法,完全都是獨(dú)立開(kāi)發(fā)的,與倉(cāng)儲(chǔ)物流中心的那套系統(tǒng)沒(méi)有任何關(guān)系。目前,公司就只在西雅圖和芝加哥兩座城市開(kāi)設(shè)了四家線(xiàn)下無(wú)人商店。

Amazon Go副總裁Dilip Kumar介紹說(shuō):“其實(shí),想要準(zhǔn)確識(shí)別消費(fèi)者拿取商品這一行為是非常困難的。因?yàn)槿绻M(fèi)者拿了某件商品,那么相關(guān)信息就會(huì)遭到遮擋,因此攝像頭就無(wú)法準(zhǔn)確抓取關(guān)鍵信息來(lái)進(jìn)行識(shí)別,更別提多位消費(fèi)者同時(shí)拿取某件商品,或者是穿著相似的消費(fèi)者同時(shí)出現(xiàn)在店里。而且,照明條件不同時(shí),商品識(shí)別的準(zhǔn)確度也會(huì)受到影響。”

為了解決這些問(wèn)題,Kumar帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出了多套算法,以便準(zhǔn)確分析攝像頭拍到的角度和內(nèi)容,同時(shí)觀(guān)察消費(fèi)者與商品之間的互動(dòng)方式。雖然他無(wú)法保證無(wú)人商店系統(tǒng)的運(yùn)作效率究竟有多高,但很顯然,如果測(cè)試過(guò)程中準(zhǔn)確率太低,公司是絕對(duì)不會(huì)將其推向大眾的。而且,為了對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行檢修,公司還會(huì)定期對(duì)外關(guān)閉無(wú)人商店,僅對(duì)公司內(nèi)部員工開(kāi)放,以便檢查系統(tǒng)運(yùn)作流程、提高速度和效率。

接下來(lái),Kumar的主要任務(wù)就是帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完善算法,提高每一單位的計(jì)算能力,并且充分利用那些成本相對(duì)較低的傳感器,從而提高系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別商品的速度和準(zhǔn)確性,畢竟庫(kù)存商品的更新率一般都會(huì)保持在20%到30%,確實(shí)需要系統(tǒng)的識(shí)別能力同步跟上。好在機(jī)器學(xué)習(xí)是一項(xiàng)不斷進(jìn)步的技術(shù),因而亞馬遜也就能借此不斷優(yōu)化自己在各個(gè)領(lǐng)域的消費(fèi)者使用體驗(yàn),比如甜品和生鮮等日用百貨。而且,據(jù)彭博社最近的一篇報(bào)道指出,亞馬遜目前正在籌劃開(kāi)設(shè)接下來(lái)幾年多達(dá)3000家的線(xiàn)下無(wú)人商店。

無(wú)所不能的語(yǔ)音助手ALEXA

當(dāng)然,說(shuō)了這么多,還沒(méi)有好好介紹亞馬遜的王牌人工智能產(chǎn)品,即語(yǔ)音助手Alexa。截至目前,公司共計(jì)銷(xiāo)售出數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的語(yǔ)音設(shè)備。而且,開(kāi)發(fā)人員也專(zhuān)門(mén)針對(duì)Alexa設(shè)計(jì)了各式各樣基于語(yǔ)音命令的應(yīng)用程序。亞馬遜自己更是與多家第三方硬件生產(chǎn)商達(dá)成合作,將Alexa融入其他各種類(lèi)型的產(chǎn)品之中。接下來(lái),亞馬遜將會(huì)賦予消費(fèi)者更多自由,讓他們根據(jù)自己的真實(shí)需求創(chuàng)建相應(yīng)的功能。借助Blueprints這款工具,消費(fèi)者將能實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音助手的個(gè)性化功能定制,無(wú)需任何軟件開(kāi)發(fā)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)背景。

無(wú)處不在的亞馬遜人工智能

當(dāng)然,說(shuō)到最后,亞馬遜的最大功臣,其實(shí)還是云計(jì)算服務(wù)AWS??梢哉f(shuō),它已經(jīng)成為同行業(yè)其他公司學(xué)習(xí)的楷模和參考的標(biāo)準(zhǔn)。用Sivasubramanian的話(huà)說(shuō):“亞馬遜AWS的宗旨就是將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的所有便利,都切實(shí)送到每位開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家手中?!?/p>

他介紹說(shuō),只要說(shuō)到機(jī)器學(xué)習(xí),幾乎沒(méi)有哪個(gè)行業(yè)不為之興奮。但盡管這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)為很多公司的業(yè)務(wù)發(fā)展和企業(yè)管理帶來(lái)好處,它仍然還處于一種初級(jí)發(fā)展階段。到目前為止,選擇使用基于亞馬遜AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的客戶(hù)數(shù)量已經(jīng)高達(dá)數(shù)十萬(wàn)甚至數(shù)百萬(wàn),涵蓋零售、房地產(chǎn)、時(shí)尚、娛樂(lè)和醫(yī)療保健等多個(gè)領(lǐng)域。而這些客戶(hù)各自在人工智能方面的能力也是參差不齊。雖然不乏大神級(jí)別,但小白級(jí)別也比比皆是。對(duì)此,亞馬遜已經(jīng)針對(duì)自己提供的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)進(jìn)行了調(diào)整,希望能夠同時(shí)滿(mǎn)足不同類(lèi)型和規(guī)模客戶(hù)的不同需求。

據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,在去年一年中,亞馬遜AWS機(jī)器學(xué)習(xí)工具的使用增長(zhǎng)率已經(jīng)達(dá)到250%。最后,自去年十一月起,AWS也已經(jīng)增加了超過(guò)100種新功能和新服務(wù),希望能夠進(jìn)一步自己的機(jī)器學(xué)習(xí)工具庫(kù)。其中之一,便是文章最開(kāi)頭提到的DeepLens。

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原文標(biāo)題:AI是如何幫助亞馬遜走上封神之路的?

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