亞馬遜正在其供應(yīng)鏈中部署人工智能，以減少排放并改善配送，目標是到 2040 年實現(xiàn)凈零排放。亞馬遜在其物流網(wǎng)絡(luò)中整合人工智能方面處于領(lǐng)先地位，力求減少排放，提高運營效率，并支持其到 2040 年實現(xiàn)凈零碳排放的目標。 通過在供應(yīng)鏈規(guī)劃、預(yù)測和履行過程中利用機器學(xué)習(xí)模型和人工智能工具，該公司正在重塑其物流方法，同時注重可持續(xù)性。

自 20 世紀 90 年代末推出亞馬遜科學(xué)以來，人工智能 (AI) 已成為亞馬遜運營的核心，已有 25 年多的歷史。

亞馬遜總裁兼首席執(zhí)行官安迪·賈西 (Andy Jassy) 明確闡述了公司的戰(zhàn)略：“我們堅信，每一次客戶體驗都將通過人工智能進行重塑，我們夢想的全新體驗將成為可能，而這一切正在迅速成為現(xiàn)實。“

亞馬遜總裁兼首席執(zhí)行官安迪·賈西（Andy Jassy）

像通用人工智能這樣的技術(shù)非常罕見；它們千載難逢，卻能徹底改變客戶和企業(yè)的未來。因此，我們正在進行大規(guī)模投資，取得的進展顯而易見。

人工智能在物流規(guī)劃中的應(yīng)用

亞馬遜利用人工智能來自動化和改進核心供應(yīng)鏈流程。這包括預(yù)測客戶需求、規(guī)劃庫存水平以及改進貨物的存儲、運輸和交付方式。借助人工智能支持的分析，亞馬遜可以預(yù)測哪些產(chǎn)品可能會被訂購以及在哪里訂購，從而使公司能夠更高效地庫存和運輸。 人工智能還通過排放跟蹤和包裝優(yōu)化幫助亞馬遜最大限度地減少對環(huán)境的影響。

該公司使用人工智能來估算特定產(chǎn)品的碳足跡并尋找減少包裝材料的機會。 這些決定隨后被反饋到倉庫系統(tǒng)，以調(diào)整貨物的挑選、分類和包裝方式。通過分析交通模式、送貨時間和車輛負載數(shù)據(jù)，人工智能工具可以簡化亞馬遜安排送貨的方式。這有助于減少出行次數(shù)、降低燃料消耗并減少二氧化碳排放。

亞馬遜首席可持續(xù)發(fā)展官卡拉赫斯特 (Kara Hurst) 解釋了人工智能如何融入更廣泛的可持續(xù)發(fā)展計劃：“在亞馬遜，我們正在開拓人工智能應(yīng)用，以加速我們的脫碳努力，包括創(chuàng)造創(chuàng)新解決方案，進一步提高我們建筑物的能源和水效率。“

亞馬遜全球可持續(xù)發(fā)展主管卡拉·赫斯特

“這只是一個開始，我對人工智能能夠幫助我們實現(xiàn)目標的所有方式感到興奮?！痹摴镜脑朴嬎悴块T亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù) (AWS) 也通過提供比標準數(shù)據(jù)中心更節(jié)能的基礎(chǔ)設(shè)施做出了貢獻。據(jù)亞馬遜稱，AWS 設(shè)施的能源效率提高了 4.1 倍，從而降低了在其平臺上運行的 AI 操作的碳足跡。

機器人、自動化和生成模型

在倉庫內(nèi)部，亞馬遜應(yīng)用機器人和機器學(xué)習(xí)來處理分類、挑選和包裝。人工智能機械臂和分揀機可以實時適應(yīng)需求或庫存的變化，幫助亞馬遜保持速度并減少浪費。該公司還推出了 Amazon Nova，這是一套旨在解釋和生成不同媒體類型內(nèi)容的 AI 基礎(chǔ)模型。Nova 可以處理文本、圖像和視頻，并在內(nèi)部和外部使用以構(gòu)建響應(yīng)更快的系統(tǒng)。

亞馬遜通用人工智能高級副總裁 Rohit Prasad

亞馬遜通用人工智能高級副總裁 Rohit Prasad 概述了該模型的目標：“在亞馬遜內(nèi)部，我們有大約 1,000 個通用人工智能應(yīng)用程序正在運行，并且我們對應(yīng)用程序構(gòu)建者仍在努力解決的問題有了大致的了解。

“我們的新 Amazon Nova 模型旨在幫助內(nèi)部和外部建設(shè)者應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，并提供引人注目的情報和內(nèi)容生成，同時在延遲、成本效益、定制化、信息基礎(chǔ)和代理能力方面取得有意義的進展?！?/p>

長期推動凈零排放

人工智能通過多種方式支持亞馬遜的物流網(wǎng)絡(luò)，從預(yù)測客戶下訂單前的需求到繪制最省油的送貨路線。這些工具對于公司實現(xiàn) 2040 年凈零排放的承諾至關(guān)重要。亞馬遜供應(yīng)鏈的規(guī)模和復(fù)雜性使得人工智能對于實現(xiàn)運營和可持續(xù)發(fā)展目標至關(guān)重要。目前已有 1,000 多個人工智能應(yīng)用程序投入使用，該公司沒有放慢邁向低碳未來的步伐的跡象。