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“我们如何才能让员工的工作更安全、更智能、更有价值？”
近日，亚马逊最新推出的运营技术包括 Blue Jay（一个协调多个机械臂的系统）和 Project Eluna（一种帮助操作员做出更明智决策的代理人工智能模型）。结合机器人技术和人工智能，以减少体力要求较高的任务，简化决策，并为推动亚马逊发展的员工开辟新的职业机会。
亚马逊Blue Jay和Project Eluna最新的创新成果很好地体现了如何运用人工智能和机器人技术为员工和客户创造更优质的体验。
亚马逊机器人首席技术专家泰伊·布雷迪说道，“我们的目标是让技术成为最实用、最强大的工具，从而使工作变得更安全、更智能、更有价值。”
Blue Jay 和 Project Eluna 以 Vulcan 和 DeepFleet 等最新进展为基础，将亚马逊的方法拓展到物理人工智能领域，即从接触中学习、大规模协调并为现实世界中的人们提供支持的技术。
Blue Jay：
减轻重复性工作，加快交付速度
Blue Jay 就像一双额外的手，能够协助员工完成涉及伸手和举起的任务。作为下一代机器人系统，它能够协调多个机械臂同时执行多项任务，将过去三个独立的机器人工作站整合为一个高效的工作空间，实现一站式拣选、存放和整合。这不仅为一线员工提供了更多支持，还在更小的物理空间内提升了效率。
从视觉效果来看，Blue Jay 的运作宛如一位杂耍高手，即可快速抓取高速移动物品。它又如同一位指挥家，引领着一支管弦乐队，每一个动作都和谐有序。Blue Jay 的研发从概念到生产仅用了一年多时间，而早期的亚马逊系统如 Robin、Cardinal 或 Sparrow 等则需要三年或更长时间。这得益于人工智能的进步，将原本需要数年的反复试验压缩到了数月的开发周期。亚马逊的工程师借助数字孪生技术对 Blue Jay 的数十个原型进行了迭代。利用数字孪生在虚拟环境中进行实验，运用真实的物理规则来加速构建过程。结合当前机器人车队的人工智能、数据和经验，能够更智能、更快速地构建像 Blue Jay 这样的系统。
目前，Blue Jay 已经在亚马逊位于南卡罗来纳州的一家工厂投入测试，在测试中，它能够处理约75%的各类仓储商品，成功实现拣选和存放。随着时间推移，它将成为亚马逊当日配送站点的核心技术。对于客户而言，这意味着能够以更低的成本享受到更快的配送服务；对于员工来说，则意味着拥有更智能的工具和更安全的工作环境。
Project Eluna：
以更少的仪表板为操作员提供更多的远见
运营经理需要时刻监控数十个仪表板，同时应对技术故障、重新分配资源以及做出快速决策。Project Eluna 就像一个额外的队友，能够帮助减轻他们的认知负担。作为一个代理人工智能系统，Project Eluna 能够以一定的自主性行动，对复杂的运营情况进行推理，并向操作员推荐相应措施。它也会整合历史和实时数据，提前预测瓶颈，确保运营顺畅进行。
近期，Project Eluna 也将在田纳西州的一个履行中心进行试点，协助操作员开展分拣优化工作。并获得清晰且有数据支持的建议。其目标是减少“救火式”的应急处理，增加前瞻性规划。
以员工为中心
更安全的工作、更智能的工具、更大的机会
这些创新成果的目标始终如一：减少高度重复的任务，改善人体工程学，并拓展职业发展路径。Blue Jay 能够帮助员工保持在符合人体工程学的“动力区”内工作，减少重复的伸手和举重动作；Project Eluna 则有助于领导者更好地规划工作，让他们有更多时间指导团队，而不是忙于追踪数据。
此外，亚马逊还在培训方面加大投入，通过“职业选择”等教育项目以及机电一体化和机器人学徒制，帮助员工增强使用人工智能支持工具的信心。同时，新的人工智能教育产品也能让员工了解这些系统在日常工作和职业中的应用。
Blue Jay 和 Project Eluna 与亚马逊今年推出的其他新机器人和人工智能系统一起，包括 Vulcan（亚马逊首款具有触觉的机器人，旨在协助完成符合人体工程学的挑战性任务）和 DeepFleet（一种人工智能基础模型，可协调跨设施的大型移动机器人车队）。这些系统共同展示了从物理世界中学习的人工智能如何改善工作场所并提升员工体验。
“真正的重点并非机器人，”布雷迪表示，“而是人——以及我们共同构建的未来工作图景。”
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