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、需求预测的效能以及机器人技术的智能化程度，从而加快包裹的派送速度并改善物流流程的整体效率。这些创新成果涵盖了：一种生成式的AI地图技术；一款专为亚马逊供应链设计的人工智能需求预测模型；以及一套针对机器人技术开发的全新代理AI功能。

系统特别致力于提升“最后一公里”的配送效率，通过融合卫星影像、街景图、建筑边缘线、客户反馈以及历史配送记录等多种渠道的信息，旨在协助配送员在复杂环境中更精确地完成投递任务，尤其是在面对多栋公寓楼、尚未标注的新开发街区等特殊场景时。

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系统具备识别建筑入口、邮件投递点、停车位与公寓单元间关联功能。它通过对比历史投递照片及位置数据，为司机提供最省时的投递路线。自2024年10月在美国启动试点项目后，已将280万处公寓地址与14,000余个建筑群精准对接，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，亚马逊发布了全新的人工智能基础预测模型。这一模型与以往单纯依赖销售历史数据的做法相异，它将节假日的安排、天气变化的趋势等时间因素纳入分析范围，增强了应对需求变化的敏捷性。亚马逊强调，此模型能够准确捕捉到像马萨诸塞州夏季防晒用品需求激增，或是科罗拉多州滑雪季节滑雪镜销量火爆这样的地域性消费现象，进而实现库存配置的精确优化。官方的统计资料揭示，该人工智能模型已显著提高了全国性促销活动的长期预测准确性达10个百分点，同时，对于数百万种热门商品的区域性预测准确率也提升了20个百分点。这一显著的改进使得企业能够更加高效地调配库存资源，并在运输环节中有效降低碳排放。目前，美国、加拿大、墨西哥以及巴西的运营网络已率先部署了这项技术，预计未来应用范围还将持续扩大。

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除此之外，亚马逊的机器人部门新组建了一个名为“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）和策略学习的AI架构。这样的架构能让机器人具备理解自然语言、进行推理以及独立完成复杂任务的能力。借助这项技术，机器人能够通过口头或文本指令轻松执行多种操作，展现出更强的灵活性和协作能力。

这项技术将率先应用于无人驾驶移动机器人，不仅使其在仓储场所能够搬运重物，还能应对复杂的路线规划和任务执行。这样的应用将有助于减轻员工从事重复性工作的负担，提高作业的安全性，并将人力资源从基础工作中解放出来，以便他们能专注于更高级别的任务。随着机器人调度能力的提升，消费者将有望获得更加迅速和精确的订单配送服务。

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