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环保时事 > 环境生态相关报导 > 人工智慧如何帮助亚马逊每年节省 50 万吨包装

人工智慧如何帮助亚马逊每年节省 50 万吨包装

2024-04-16

Amazon 每天向 19 个国家运送 2000 万件包裹，需要大量的纸张、纸板和塑胶包装，弄清楚如何有效地包装所有这些物品对环境和自身利润都有好处。

所以在2019年，亚马逊推出了自己专有的人工智慧模式来减少包装浪费，结果根据公司数据，五年后，它每年帮助节省至少 50 万吨包装，这大约相当于 7,750 架波音 737 飞机的重量。

为了处理大量的包裹，亚马逊的研究人员建立了一个名为「包装决策引擎」的人工智慧模型，来预测最有效的包装选择，例如: 确保一组晚餐盘能获得一个坚固的箱子，而毯子则不需要。

该模型使用自然语言处理和线上商店中每件商品基于文字的数据，包括产品名称和描述等基本资讯，它还收集来自退货和产品评论的反馈，并整合有关收到损坏产品的资讯，它将所有数据与物品到达亚马逊仓库时使用特殊电脑视觉通道拍摄的照片结合，这些照片为公司提供了每个物体的确切尺寸的详细资讯，并从多个角度捕获图像，帮助其确定最佳的包装方式。

随着时间的推移，该模型在识别特定物品方面增加了更多细微差别，例如，成人尿布等个人物品不会在没有包装的情况下运输，以节省材料，而具有强磁铁的产品会得到足够的保护，以便它们能够在没有包装的情况下运输。

在一篇 2021 年的论文中，亚马逊的研究人员 Prasanth Meiyappan 和 Matthew Bales 写道，结合视觉和文本数据的资料可以提高模型的性能多达 30%。

密西根州立大学包装学院助理教授尤哈克李Euihark Lee表示，利用人工智慧做包装决策是不寻常的，“我认为亚马逊在包装方面的人工智慧应用处于前沿，因为他们拥有大量的数据。”他说:“其他公司没有那么多的数据。”

亚马逊表示，其包装模式帮助其在2015年至2022年间减少了超过200万吨的包装，这比这家零售巨头在 2021 年宣布其包装减量时增加了 50 万吨，当时它报导自 2015 年以来节省了超过 150 万吨，亚马逊并未透露其每年使用多少吨的包装材料，这使得难以确定人工智慧模型究竟对其总体包装使用量的减少有多大的影响。

专家告诉《福布斯》，任何减少都是正面的，「我认为这很重要!」专注于包装的麦肯锡高级合伙人 David Feber 说道。密西根州立大学包装学院包装永续发展教授拉斐尔·奥拉斯Rafael Auras表示，对于一家公司来说，减少的数量令人印象深刻，但问题如此普遍，以至于几乎没有什么影响。「使用人工智慧来减少包装浪费不仅对亚马逊而且对整个行业来说都有很大的机会」他说。

资料来源: Forbes (2024.4.16) How AI Is Helping Amazon Save Half A Million Tons Of Packaging Per Year

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