摘要

Deep Fleet模型旨在让亚马逊全球最大的工业移动机器人车队更智能高效，能够将机器人车队的出行效率提升10%，从而助力为客户更快配送包裹并降低成本。它基于亚马逊在站点内丰富的库存移动数据集构建，并利用包括亚马逊SageMaker在内的AWS工具，可视为机器人的智能交通管理系统，能够协调机器人在履行网络中的移动，优化导航路径，减少拥堵，实现客户订单的快速处理，同时还带来了更快的交付时间、更低的运营成本和更少的能源消耗等好处。

亚马逊的机器人部署始于2012年，起初仅有能在仓库地面移动库存货架的单一类型机器人，如今已拥有多样化的机器人车队。例如，飞马机器人利用精密传送带处理单个包裹，而普罗透斯作为其首个完全自主移动机器人，能在场地开放无限制区域安全绕开员工，搬运装满客户订单的沉重手推车。

这些机器人与员工协作，承担重物搬运和重复性任务，为一线操作人员创造了发展技术技能的新机会。自2019年以来，亚马逊已通过各种培训计划帮助超70万名员工提升技能。去年年底在路易斯安那州什里夫波特启用的下一代履行中心，因先进机器人技术，可靠性、维护和工程岗位的员工需求增加了30%。

通过推出Deep Fleet模型和大规模部署机器人，亚马逊在机器人技术与AI领域的应用方面取得了显著进展，不仅提升了物流和配送效率，还为员工创造了新的发展机会，同时也展示了其在技术创新和应用方面的领先地位。

全球电商、云计算巨头亚马逊在官网宣布，在机器人技术与AI领域的两个重要里程碑：推出新的AI基础大模型Deep Fleet，部署的机器人数量突破100万大关。

Deep Fleet模型旨在让其全球最大的工业移动机器人车队更智能高效，能将机器人车队的出行效率提升10%，助力为客户更快配送包裹并降低成本。

亚马逊的机器人部署始于2012年，起初仅有能在仓库地面移动库存货架的单一类型机器人，如今已拥有多样化的机器人车队。像飞马机器人利用精密传送带处理单个包裹，而普罗透斯作为其首个完全自主移动机器人，能在场地开放无限制区域安全绕开员工，搬运装满客户订单的沉重手推车。

这些机器人与员工协作，承担重物搬运和重复性任务，为一线操作人员创造发展技术技能的新机会。

自2019年以来，亚马逊已通过各种培训计划帮助超70万名员工提升技能，去年年底在路易斯安那州什里夫波特启用的下一代履行中心，因先进机器人技术，可靠性、维护和工程岗位的员工需求增加了30%。

Deep Fleet 则基于亚马逊在站点内丰富的库存移动数据集构建，并利用包括亚马逊 SageMaker 在内的 AWS 工具，可视为机器人的智能交通管理系统，能协调机器人在履行网络中的移动，优化导航路径，减少拥堵，实现客户订单的快速处理，同时还带来了更快的交付时间、更低的运营成本和更少的能源消耗等实实在在的好处。