亚马逊利用生成式人工智能Project PI扫描包裹缺陷

划重点:

⭐ 亚马逊利用生成式人工智能和计算机视觉技术扫描包裹，以减少退货率

⭐ 项目 P.I.（私家侦探）AI 模型能够识别损坏产品和错误发货情况

⭐ AI 技术有助于提高包裹质量，减少退货，改善可持续性

6月3日 消息:亚马逊公司宣布，他们正在利用生成式人工智能和计算机视觉技术来扫描包裹，以发现缺陷并降低退货率。该 AI 模型名为 “Project PI”（私家侦探），能够在亚马逊的订单处理中心识别订单中的问题产品。具体来说，Project PI 能够找出有缺陷或损坏的产品，或者标记可能是错误尺寸或颜色的商品，而这些产品是在公司的成像隧道中进行扫描和评估的。损坏的商品会由亚马逊员工进行审核，然后确定是否可以在亚马逊的 “二手宝” 平台上以折扣价出售。

亚马逊的目标[]是提高其订单[]的整体质量和[]准确性，从而[]减少退货，并[]帮助亚马逊打[]造更可持续的[]运输系统。亚[]马逊全球可持[]续性副总裁 Kara Hurst 在公司新闻稿[]中表示:“亚[]马逊正在利用[]人工智能来满[]足我们对可持[]续性的承诺，[]以应对气候变[]化带来的紧迫[]性，同时改善[]客户体验。人[]工智能正在帮[]助亚马逊确保[]我们不仅为客[]户提供高质量[]的商品，还将[]这种客户关注[]扩展到可持续[]发展工作中，[]避免不完美的[]商品离开我们[]的设施，并帮[]助我们避免由[]于运输、包装[]和退货流程中[]的其他步骤而[]产生不必要的[]碳排放。”

该公司还表示[]，他们正在利[]用生成式人工[]智能系统找出[]产品损坏或错[]误发货的原因[]。这可能有助[]于公司排除其[]庞大订单处理[]系统中的问题[]，使其更加高[]效和可持续。[]

Project PI 并不是亚马逊利用的唯一一种人工智能工具，以期变得更加环保。近年来，该公司还整合了帮助减少包装使用、通过其杂货服务监控产品质量，并利用算法估计产品碳足迹的人工智能模型。

此外，亚马逊网络服务（AWS）—— 该公司的云服务部门也在大力推动人工智能。去年，它推出了一个服务，提供了几家公司的人工智能模型。