亚马逊厢式货车中新AI技术让包裹显而易见，节省司机时间和精力

作者：Ivy Levine

到2025年初，亚马逊将部署1000辆配备视觉辅助包裹检索（VAPR）的电动送货货车。

虽然每站寻找包裹仅需几分钟，但当每天为上百名亚马逊客户送货时，这些时间会累积起来。通过全新的AI驱动解决方案VAPR，送货司机无需再为每一站整理包裹、阅读标签或手动检查如客户姓名或地址等关键标识来确保包裹正确。他们只需寻找VAPR的绿灯，取包，继续送货即可。

VAPR的构想始于2020年初，亚马逊运输内部的一个团队率先设想使用技术作为无形力量帮助司机。“我们必须考虑送货体验中的独特因素，如厢式车内的照明和空间限制，”亚马逊运输产品经理John Colucci说道。经过试点司机的反馈，几年来VAPR得以完善，并将在2025年初在由Rivian制造的1000辆亚马逊电动送货车中推广应用。

几秒内找到正确的包裹

货车一到达送货地点，VAPR会自动在要送达的包裹上投影一个绿色“O”，在其他包裹上投影一个红色“X”。通过声音和视觉提示，VAPR将在司机进入货舱前确认已经找到正确的包裹。这项技术还消除了司机在过程中使用移动设备的必要。

“以前，我大约需要2到5分钟清空一个箱子并整理下一站的包裹。现在，有了VAPR，这一步骤只需约一分钟，”来自Bloomfield Logistics的司机Bobby Garcia说道，他在马萨诸塞州北波士顿地区测试了VAPR。“这让我的工作变得轻松多了。”

为司机提供AI驱动的辅助

VAPR使用了亚马逊机器人识别（AR-ID），这是一种最初为履行中心开发的计算机视觉形式，用于在库存存放或挑选操作中自动识别物品。AR-ID取代了手动扫码的需求。它在处理环境时，可以实时定位和解析多个条形码。VAPR通过训练机器学习模型来识别不同标签和包裹，在各种光照条件和包裹特征下进行构建。这项技术也针对货车内环境进行了优化，并配备了专门设计的汽车灯投影仪和相机，完全集成在货车的送货路线导航系统中。VAPR还将包括SageMaker及IoT Greengrass在内的多种AWS技术带上公路。

减少努力和时间的包裹检索

VAPR简化了送货过程，使司机能够更加专注于提供优质的客户体验，交付更加准确的包裹。“VAPR总是能找到正确的包裹，”Bloomfield Logistics的送货服务合作伙伴（DSP）所有者Stephen Harry说道。

亚马逊运输团队与DSP及其司机共同在现场投入了数百小时来测试假设，确保这些新体验能带来价值。根据早期测试，我们观察到司机在体力和心理上感受到的负担减少67%，每条路线节省了超过30分钟。

全球有超过39万名DSP司机和超过10万辆亚马逊货车每天送出数百万个包裹，VAPR可以在大规模上节省司机时间和精力。我们对通过开发技术解决方案和创新来持续改善司机体验感到兴奋，这将在亚马逊的配送网络中得到应用。

来源网站：