亚马逊通过AI技术解决包装可持续性问题

1月7日消息，亚马逊正在通过多种人工智能（AI）技术解决大规模包装可持续性问题。

亚马逊称，在过去六年中，这些技术将每件货物的平均包装重量减少了36%，并减少了超过100万吨的包装，相当于超过20亿个运输箱。

为了预测给定的产品是否可以在特定的包裹类型中安全运输，亚马逊建立了一个ML（机器学习）模型，主要基于来自在线产品listing的数据，例如项目名称、描述、价格和包裹尺寸等。目前该技术正应用于北美和欧洲的产品线。

该模型接受了数百万个产品包装类型的训练，当产品出现破损或保护措施不到位时，亚马逊可以得到实时的反馈并及时改进包装。

此外，该模型还能根据不同产品推荐最佳包装方式。例如“陶瓷”、“杂货”、“杯子”和“玻璃”等物品，建议邮寄者最好装箱运输。

据了解，为了大规模识别产品包装，亚马逊还部署了计算机视觉技术，将来自计算机视觉隧道的产品图像包括在内，该隧道配备了摄像头。当物品通过配送中心的传送带时，可以从多个角度捕捉物品的图像并正确识别。

与单独使用基于文本的数据相比，结合基于文本和视觉数据的机器学习模型的性能提高了30%。该技术目前应用于北美和欧洲的产品线，可以自动减少浪费，亚马逊称其规模还将不断扩大。

2021年11月，亚马逊推出了由再生纸和可回收材料制成的新型可持续隔热包装。与此同时，该公司还致力于通过Shipment Zero实现货物净零碳排放，目标是到2030年实现50%的货物净零碳。

此外，去年12月，英国通过公众投票，亚马逊连续两年被评为使用过多包装“最严重”的违规者。

据英国特许营销协会（CIOF）的一项研究，亚马逊以高达48%的公众选票当选“过渡包装”之首，而M&S和John Lewis以及Tesco和eBay分别获得了不到10%的选票。

该报告还发现，超过80%的受访者表示，希望亚马逊将更多的时间放在发展可持续包装上，而不是一味地追求销量。