Swami Sivasubramanian是亞馬遜機器學(xué)習(xí)副總裁，與家人一起住在經(jīng)常有熊出沒的西雅圖郊區(qū)。雖然妻子強烈要求半夜不睡覺抓熊，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)和編程代碼自動完成各項工作，比如在檢測到有熊出沒時自動向手機發(fā)送提醒。除此之外，DeepLens還能識別食物種類、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，進一步提升消費者使用體驗。

其實，說到人工智能技術(shù)，亞馬遜最早是利用它為消費者提供個性化的產(chǎn)品推薦服務(wù)。后來，機器學(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。用亞馬遜全球消費業(yè)務(wù)首席執(zhí)行官杰夫·威爾克（Jeff Wilke）的話說：“過去，我們使用的那些算法要花相當(dāng)長一段時間來解讀消費者的喜好。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>

具體說來，人工智能和機器學(xué)習(xí)，不僅為亞馬遜的智能語音助手Alexa提供了技術(shù)基礎(chǔ)，還為云計算服務(wù)AWS的廣大用戶提供了高效工具。而且，其線下無人零售商店Amazon Go以及遍布全球倉儲物流中心的順利運營，都離不開這兩項技術(shù)的大力支持。總之，亞馬遜對新興技術(shù)的重視，絕不只是口頭說說而已，而是會真正付諸實踐，充分且靈活運用到旗下各種業(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。對于新知識和新技術(shù)，它永遠都保持著一顆好奇渴望的心。

會跳舞的物流機器人

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

對于亞馬遜這樣一家規(guī)模巨大的在線電商來說，訂單處理以及商品分揀的速度與效率一定要足夠高。因為即便每一筆訂單只節(jié)約一兩秒，那匯總起來也會產(chǎn)生意想不到的顯著效果。而且，公司還會利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)來預(yù)測消費者網(wǎng)購的行為趨勢，從而提前將倉儲中心里的商品運送并安放到正確位置上，以便更快地將商品送到終端消費者手中，提高整個線上購物和線下配送流程的效率。

最近一段時間，公司更是充分挖掘人工智能技術(shù)帶來的優(yōu)勢，簡化了商品掃描流程。以往，想要對商品進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，最后再對貨架進行掃描。

但現(xiàn)在，有了先進的計算機視覺技術(shù)和機器學(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行自動掃描，隨后放入特定箱子。得益于這一系統(tǒng)的高度智能，員工無需再費勁逐個掃描商品以及貨架。因為系統(tǒng)已經(jīng)自動記錄了所有商品原有的擺放位置，以方便未來需要用的時候準(zhǔn)確找到位置。

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

具體說來，這一全新系統(tǒng)，歷時一年半研發(fā)完成，主要是借助計算機視覺和機器學(xué)習(xí)算法來評估員工與商品之間的互動方式，同時記錄商品放入特定箱子的時間。Porter表示，這些算法是亞馬遜現(xiàn)階段所使用的最為先進、最為復(fù)雜的技術(shù)，不僅能夠在各種亮度不一的環(huán)境中正常運作，而且也不會受到箱子里商品多少的影響。也就是說，即便存放商品的箱子滿了，也不會影響整個流程的運作。畢竟一年12個月中，工作日與節(jié)假日的訂單數(shù)量和商品數(shù)量，是會發(fā)生較大變化的。

最近幾個星期，亞馬遜已經(jīng)開始在威斯康星州密爾沃基市的倉儲物流中心采用這一全新系統(tǒng)，預(yù)計接下來還會在其他十座城市的倉儲物流中心推廣。至于以后公司是否會在旗下所有的倉儲物流中心普及這套系統(tǒng)，我們現(xiàn)在還無法確定。即便會，我們也不知道會在什么時候。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)。說白了，就是如何利用攝像技術(shù)和機器視覺技術(shù)來進一步加快各項流程的運作速度。在他看來，如果能在系統(tǒng)中配置數(shù)量較多的攝像頭，那未來或許連手動將商品滑送到掃描儀之下的過程都可以完全省略，更別說識別包裹上的條形碼了。到時候，哪怕每件商品只能節(jié)約半秒的時間，那按照亞馬遜的巨大規(guī)模來計算，也無疑會帶來相當(dāng)大的積極影響。

炫酷的線下無人商店Amazon Go

在亞馬遜無人商店中，消費者選好自己想要的物品就可以直接離開，因為所有的款項扣除工作都會直接與他們的亞馬遜賬戶自動連接，無需現(xiàn)場付款或者排隊。商店所采用的色彩和深度攝像頭、重量傳感器以及算法，完全都是獨立開發(fā)的，與倉儲物流中心的那套系統(tǒng)沒有任何關(guān)系。目前，公司就只在西雅圖和芝加哥兩座城市開設(shè)了四家線下無人商店。

Amazon Go副總裁Dilip Kumar介紹說：“其實，想要準(zhǔn)確識別消費者拿取商品這一行為是非常困難的。因為如果消費者拿了某件商品，那么相關(guān)信息就會遭到遮擋，因此攝像頭就無法準(zhǔn)確抓取關(guān)鍵信息來進行識別，更別提多位消費者同時拿取某件商品，或者是穿著相似的消費者同時出現(xiàn)在店里。而且，照明條件不同時，商品識別的準(zhǔn)確度也會受到影響?！?/p>

為了解決這些問題，Kumar帶領(lǐng)團隊開發(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，同時觀察消費者與商品之間的互動方式。雖然他無法保證無人商店系統(tǒng)的運作效率究竟有多高，但很顯然，如果測試過程中準(zhǔn)確率太低，公司是絕對不會將其推向大眾的。而且，為了對系統(tǒng)進行檢修，公司還會定期對外關(guān)閉無人商店，僅對公司內(nèi)部員工開放，以便檢查系統(tǒng)運作流程、提高速度和效率。

接下來，Kumar的主要任務(wù)就是帶領(lǐng)團隊完善算法，提高每一單位的計算能力，并且充分利用那些成本相對較低的傳感器，從而提高系統(tǒng)自動識別商品的速度和準(zhǔn)確性，畢竟庫存商品的更新率一般都會保持在20%到30%，確實需要系統(tǒng)的識別能力同步跟上。好在機器學(xué)習(xí)是一項不斷進步的技術(shù)，因而亞馬遜也就能借此不斷優(yōu)化自己在各個領(lǐng)域的消費者使用體驗，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道指出，亞馬遜目前正在籌劃開設(shè)接下來幾年多達3000家的線下無人商店。

無所不能的語音助手ALEXA

當(dāng)然，說了這么多，還沒有好好介紹亞馬遜的王牌人工智能產(chǎn)品，即語音助手Alexa。截至目前，公司共計銷售出數(shù)以百萬計的語音設(shè)備。而且，開發(fā)人員也專門針對Alexa設(shè)計了各式各樣基于語音命令的應(yīng)用程序。亞馬遜自己更是與多家第三方硬件生產(chǎn)商達成合作，將Alexa融入其他各種類型的產(chǎn)品之中。接下來，亞馬遜將會賦予消費者更多自由，讓他們根據(jù)自己的真實需求創(chuàng)建相應(yīng)的功能。借助Blueprints這款工具，消費者將能實現(xiàn)語音助手的個性化功能定制，無需任何軟件開發(fā)的專業(yè)知識背景。

無處不在的亞馬遜人工智能

當(dāng)然，說到最后，亞馬遜的最大功臣，其實還是云計算服務(wù)AWS?？梢哉f，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的話說：“亞馬遜AWS的宗旨就是將機器學(xué)習(xí)技術(shù)的所有便利，都切實送到每位開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家手中。”

他介紹說，只要說到機器學(xué)習(xí)，幾乎沒有哪個行業(yè)不為之興奮。但盡管這項技術(shù)已經(jīng)為很多公司的業(yè)務(wù)發(fā)展和企業(yè)管理帶來好處，它仍然還處于一種初級發(fā)展階段。到目前為止，選擇使用基于亞馬遜AWS的機器學(xué)習(xí)服務(wù)的客戶數(shù)量已經(jīng)高達數(shù)十萬甚至數(shù)百萬，涵蓋零售、房地產(chǎn)、時尚、娛樂和醫(yī)療保健等多個領(lǐng)域。而這些客戶各自在人工智能方面的能力也是參差不齊。雖然不乏大神級別，但小白級別也比比皆是。對此，亞馬遜已經(jīng)針對自己提供的人工智能和機器學(xué)習(xí)服務(wù)進行了調(diào)整，希望能夠同時滿足不同類型和規(guī)?？蛻舻牟煌枨?。

據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，在去年一年中，亞馬遜AWS機器學(xué)習(xí)工具的使用增長率已經(jīng)達到250%。最后，自去年十一月起，AWS也已經(jīng)增加了超過100種新功能和新服務(wù)，希望能夠進一步自己的機器學(xué)習(xí)工具庫。其中之一，便是文章最開頭提到的DeepLens。