亚马逊正在其供应链中部署人工智能，以减少排放并改善配送，目标是到 2040 年实现净零排放。亚马逊在其物流网络中整合人工智能方面处于领先地位，力求减少排放，提高运营效率，并支持其到 2040 年实现净零碳排放的目标。 通过在供应链规划、预测和履行过程中利用机器学习模型和人工智能工具，该公司正在重塑其物流方法，同时注重可持续性。

自 20 世纪 90 年代末推出亚马逊科学以来，人工智能 (AI) 已成为亚马逊运营的核心，已有 25 年多的历史。

亚马逊总裁兼首席执行官安迪·贾西 (Andy Jassy) 明确阐述了公司的战略：“我们坚信，每一次客户体验都将通过人工智能进行重塑，我们梦想的全新体验将成为可能，而这一切正在迅速成为现实。“

亚马逊总裁兼首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）

像通用人工智能这样的技术非常罕见；它们千载难逢，却能彻底改变客户和企业的未来。因此，我们正在进行大规模投资，取得的进展显而易见。

人工智能在物流规划中的应用

亚马逊利用人工智能来自动化和改进核心供应链流程。这包括预测客户需求、规划库存水平以及改进货物的存储、运输和交付方式。借助人工智能支持的分析，亚马逊可以预测哪些产品可能会被订购以及在哪里订购，从而使公司能够更高效地库存和运输。 人工智能还通过排放跟踪和包装优化帮助亚马逊最大限度地减少对环境的影响。

该公司使用人工智能来估算特定产品的碳足迹并寻找减少包装材料的机会。 这些决定随后被反馈到仓库系统，以调整货物的挑选、分类和包装方式。通过分析交通模式、送货时间和车辆负载数据，人工智能工具可以简化亚马逊安排送货的方式。这有助于减少出行次数、降低燃料消耗并减少二氧化碳排放。

亚马逊首席可持续发展官卡拉赫斯特 (Kara Hurst) 解释了人工智能如何融入更广泛的可持续发展计划：“在亚马逊，我们正在开拓人工智能应用，以加速我们的脱碳努力，包括创造创新解决方案，进一步提高我们建筑物的能源和水效率。“

亚马逊全球可持续发展主管卡拉·赫斯特

“这只是一个开始，我对人工智能能够帮助我们实现目标的所有方式感到兴奋。”该公司的云计算部门亚马逊网络服务 (AWS) 也通过提供比标准数据中心更节能的基础设施做出了贡献。据亚马逊称，AWS 设施的能源效率提高了 4.1 倍，从而降低了在其平台上运行的 AI 操作的碳足迹。

机器人、自动化和生成模型

在仓库内部，亚马逊应用机器人和机器学习来处理分类、挑选和包装。人工智能机械臂和分拣机可以实时适应需求或库存的变化，帮助亚马逊保持速度并减少浪费。该公司还推出了 Amazon Nova，这是一套旨在解释和生成不同媒体类型内容的 AI 基础模型。Nova 可以处理文本、图像和视频，并在内部和外部使用以构建响应更快的系统。

亚马逊通用人工智能高级副总裁 Rohit Prasad

亚马逊通用人工智能高级副总裁 Rohit Prasad 概述了该模型的目标：“在亚马逊内部，我们有大约 1,000 个通用人工智能应用程序正在运行，并且我们对应用程序构建者仍在努力解决的问题有了大致的了解。

“我们的新 Amazon Nova 模型旨在帮助内部和外部建设者应对这些挑战，并提供引人注目的情报和内容生成，同时在延迟、成本效益、定制化、信息基础和代理能力方面取得有意义的进展。”

长期推动净零排放

人工智能通过多种方式支持亚马逊的物流网络，从预测客户下订单前的需求到绘制最省油的送货路线。这些工具对于公司实现 2040 年净零排放的承诺至关重要。亚马逊供应链的规模和复杂性使得人工智能对于实现运营和可持续发展目标至关重要。目前已有 1,000 多个人工智能应用程序投入使用，该公司没有放慢迈向低碳未来的步伐的迹象。