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亚马逊开始尝试用无人机送货 AI技术将改变零售业?

日期:2017-06-02   來源:36氪   作者:时尚小颖    点击:

   結合AI和無人機兩大科技領域熱點,快遞av欧美av也要搞事情!先心疼可能面臨失業的快遞小哥一分鍾……不過,現在快遞av欧美av從業人員門檻低,職業素養參差不齊,無人機或許是個改善的方向;只是無人機配送成本不低,如何普及也是個問題。

 

  2016年12月7日,亚马逊完成了第一个完全由无人机送货的订单——从点击购买到确认收货只需13分钟。亚马逊的Prime Air无人机封闭测试录像中,小小的四轴飞行器优雅从容地在英国东部田园上空飞行,最后还来上一段酷炫的创新展示……反正看过后你肯定会发出惊叹。英国剑桥的居民Richard B.就表示,现在,从他一大早在网站上挑选要买的东西,到亚马逊接单、提货、包装、配送他下单的Fire TV和一大袋Propercorn咸甜口味爆米花,这一系列事情所花的时间大大缩短了。

 

  AI 改变零售业,无人机送货上门只需13分钟

 

  AI研究的是如何教会机器思考,或者也可以说像人工智能科学家Astro Teller指出的那样,“AI的研究目标是让计算机完成电影里展示出来的那些高级操作。现在最靠谱的方法就是机器学习,即使用“训练”数据教授机器不依赖人工操控完成任务。以无人车为例,研究人员从多个不同系统自带的GPS、相机、雷达等设备中收集数据,然后应用机器学习算法理解消化数据(如判断前方是路还是湖),接着再开展合适的行动。

 

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  無人車也是應用AI技術的重點領域,但還只是處于起步階段,要達到普及的程度還需要很多年。不過,亞馬遜已經開始使用AI作爲其供應鏈技術戰略的基石,這也前所未有地讓它滿足了消費者的需求。

 

  亞馬遜與Kiva結合

 

  或许你可以在大家认为最不可能的地方发现亚马逊仓库。2012年,亚马逊花了7.75亿美元收购了仓储机器人产业先驱Kiva Robotics(以下简称Kiva)。Kiva在仓储中部署了一个小型橙色机器人军团(它们外表有点像放大版的扫地机器人Roombas),它们协助把便携货架拿给人类订单分拣人员。但是当这些机器人获得大量关注后,我们发现,背后以AI技术为基础的软件才是真正的魅力所在——AI会自动设置仓储内的货架摆放,保证需要尽快配送的av欧美av始终垂手可得。

 

  考慮到av欧美av銷售速度不穩定,AI與倉儲的結合可以算是個顯著的進步。打個比方,萬聖節前一個星期你肯定是希望快遞員優先配送糖果,但過了這個星期,糖果什麽的啥時候送都不急。Kiva的動態配置明顯提高了倉庫運作效率,從前60-75分鍾的周轉時間放到現在只需約15分鍾。

 

  除了倉儲,AI還可以應用于零售供應鏈中的其他環節,如設計av欧美av,預計需求,預計庫存,完成訂單,監控物流等。難怪據說亞馬遜AI部門有1000名員工。不幸的是,並不是每個零售商都能負擔得起這麽奢侈的配送形式。不過,謝天謝地,新型供應鏈技術初創公司出現了,它們與AI緊密結合,零售商便可充分利用AI支持的所有技術。

 

  初創公司的AI基因

 

  許多投資者都投資了人工智能,供應鏈,AI與供應鏈相結合的公司,其中也包括我們BCV。我們在供應鏈領域的投資給我們帶來了豐厚的回報,其中包括好幾家av欧美av領先的初創公司:

 

  av欧美av設計和推銷:照傳統來看,品牌設計和零售商買進av欧美av時,對于如何讓消費者接受他們所知甚少,很難實現商品脫銷,反而錯失本可以獲得的收入,導致盈利減少。MakerSights和Bloomreach(BCV家族的一員)這類公司把機器學習算法應用到了銷售數據中,幫助客戶識別和投資他們賺錢的av欧美av。

 

  库存计划与优化:现在大多数的库存管理软件都是基于一定的规则,通过静态参数集来确定如何分配库存以及如何处理客户订单。但是,随着分布节点和新的配送模式大量出现,原先的规则已经无法适应。Onera(BCV家族的一员)和Fusion Ops都应用了利用机器学习,保证订单以最高盈利完成,同时还能满足甚至超出客户期望。

 

  運輸與物流:每一個供應鏈都是由各種形式的運輸線路連接起來的複雜網絡。對于地面運送的貨物,FourKites(BCV家族的一員)可以實時提供高度能見性的配送信息,ClearMetal則可以針對海運貨物執行類似功能。運送中斷時,這種高度能見性還允許托運人積極幹預,從而提高了整個系統的運作效率。

 

  供应链上还有很多地方可以应用AI技术,而且这一领域有很多很多初创企业正在积极开拓。这还只是AI技术应用的冰山一角,我们现在已经迫不及待继续投资了。随着AI在全球各地供应链上的应用,它将迎来一个新型自适应零售时代,确保像Richard B.和我这类消费者以后网购商品都能极速送达。

 

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