共计 1830 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
每当亚马逊在运营网络中寻求创新时，都会从一个简单的问题出发：“如何让员工的工作更安全、更智能、更有价值？”在今年最繁忙的购物季到来之前，两个新系统——Blue Jay 和 Project Eluna——为这个问题提供了答案。这些系统结合了机器人和人工智能技术，减少了体力劳动，简化了决策，并为推动亚马逊发展的员工开辟了新的职业机会。
亚马逊机器人首席技术专家 Tye Brady 表示：“我们最新的创新是使用人工智能和机器人为员工和客户创造更好体验的绝佳范例。目标是让技术成为最实用、最强大的工具，使工作变得更安全、更智能、更有价值。”
Blue Jay 和 Project Eluna 建立在 Vulcan 和 DeepFleet 等最新技术的基础上，扩展了亚马逊在物理人工智能领域的应用——这种技术从接触中学习，大规模协调，并在现实世界中支持人类。,
Blue Jay 减轻重复工作并加速交付
Blue Jay 是一套额外的“帮手”，协助员工完成涉及伸展和搬运的任务。它是一种下一代机器人系统，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，可以在同一地点完成拣选、存储和整合。结果是：为一线员工提供更多支持，同时在更小的物理空间内创造更高的效率。
从视觉上看，Blue Jay 就像一个从不掉球的杂技演员——只不过这里的“球”是数以万计的高速移动物品。它也像一位指挥家带领乐团，每个动作都和谐一致。
Blue Jay 的开发从概念到生产仅用了一年多的时间——而早期亚马逊系统如 Robin、Cardinal 或 Sparrow 的开发过程通常需要三年或更长时间。原因在于：得益于人工智能的进步，多年的试错被压缩为几个月的开发。工程师们通过使用数字孪生技术对 Blue Jay 的数十个原型进行迭代。这是一种先进的模拟形式，现在可以让他们在虚拟环境中进行实验，利用真实物理加速构建过程。结合人工智能、数据以及当前机器人车队的经验，他们能够更智能、更快速地构建像 Blue Jay 这样的系统。
Blue Jay 已在南卡罗来纳州的一个设施中进行生产测试，目前能够拣选、存储和整合站点中约 75% 的各种物品。随着时间的推移，它将作为核心技术帮助推动亚马逊的当日达站点。对客户来说，这意味着以低成本实现更快的交付。对员工来说，这意味着更智能的工具和更安全的工作。,
Project Eluna 为操作员提供更多预见性，减少仪表盘依赖
运营经理在应对技术故障、重新分配资源和快速决策的同时，需要不断监控数十个仪表盘。Project Eluna 就像一个额外的队友，帮助减轻这种认知负担。Project Eluna 是一种自主人工智能系统——设计为具有一定程度的自主性，能够推理复杂的操作情况并向操作员推荐行动。它通过整合建筑物中的历史和实时数据，预测瓶颈并保持运营顺利进行。
Project Eluna 将在田纳西州的一个履行中心进行试点，以在假日季协助操作员，最初专注于分拣优化。操作员可以提出诸如“我们应该将人员转移到哪里以避免瓶颈？”的问题，并获得清晰、数据支持的建议。目标是减少应急处理，增加预见性。,
中心员工：更安全的工作，更智能的工具，更多的机会
这些创新的目标是一致的：减少高度重复的任务，改善人体工程学，并拓展职业路径。Blue Jay 帮助员工保持在人体工程学的“力量区域”工作，减少重复的伸展和搬运。Project Eluna 帮助领导者更好地规划，并将更多时间用于指导团队，而不是追逐数据。
亚马逊还投资于培训，让员工对使用人工智能支持的工具充满信心——通过 Career Choice 等教育项目以及机电一体化和机器人领域的学徒计划，同时提供新的人工智能教育课程，帮助员工了解这些系统在日常工作和职业中的位置。,
建立在创新基础之上
Blue Jay 和 Project Eluna 加入了今年推出的其他新机器人和人工智能系统，包括 Vulcan（亚马逊首款具有触觉的机器人，旨在协助完成具有人体工程学挑战的任务）和 DeepFleet（一种协调设施中大型移动机器人车队的人工智能基础模型）。
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。这种工作场所创新尤为重要，因为过去十年中，没有一家公司在美国创造的就业机会比亚马逊更多。随着公司的持续发展，他们正在全国各地的运营设施中积极招聘，最近宣布为假日季填补 25 万个职位。
“真正的头条新闻不是关于机器人，”Brady 说。“而是关于人——以及我们共同构建的未来工作。”
