AWS近日宣布两项重大科技发展里程碑，不仅已在其营运中部署了第一百万台机器人，更推出一款创新的生成式AI基础模型「DeepFleet」，预计将提升其机器人车队的移动效率达10%。

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这款专为提升机器人车队智慧与效率而设计的全新生成式AI基础模型「DeepFleet」，将协调AWS物流网络中所有机器人的移动，预计可将其机器人车队的行驶时间缩短10%，从而更快、更低成本地将包裹交付给客户。

AWS将「DeepFleet」比喻为一个智慧交通管理系统，就像智慧交通系统能减少等待时间并为驾驶员规划更隹路线一样，「DeepFleet」将协调机器人的移动，优化它们在物流中心内的导航方式，加速客户订单的处理。

这项AI模型利用AWS丰富的库存移动数据集，并藉助包括Amazon SageMaker等工具进行构建，重新定义了车队效率。它能让AWS将更多产品储存在离客户更近的地方，进而实现更快的配送和更低的成本。

亚马逊表示，「DeepFleet」代表了他们对AI创新的实用方法。透过将机器人行驶时间减少10%，亚马逊不仅提高了效率，更带来了实实在在的效益：更快的配送时间、更低的营运成本以及更低的能源消耗。这正是亚马逊将生成式AI应用於现实世界的方式，为员工和客户带来具体价值。亚马逊在机器人技术和AI方面的独特之处在於，他们将创新与实际影响相结合，在美国制造机器人并与当地供应商合作，同时在全球部署。这使得他们能够保持高质量标准，并在设计师、制造团队和一线员工之间建立宝贵的回??循环。

AWS表示，十二年前，他们从一个简单的问题着手：如何帮助员工更有效率地存取库存。今天，他们正在应用最新的AI技术来使整个机器人车队更智慧，最终透过更快的服务和更低的成本为客户提供更好的价值。

AWS强调，随着「DeepFleet」从更多数据中学习，它将持续变得更智慧，推动更深层次的效率，让更多商品接近客户，并重新构想机器人物流的可能性。