2012年，亚马逊悄悄地收购了一家名为Kiva Systems的机器人初创公司，此举大幅提升了其电商业务的效率，并引发了仓库自动化领域的一场广泛革命。
上周，这家电商巨头宣布了另一项可能同样深远的交易，同意雇佣Covariant的创始人，这是一家正在测试通过AI自动化处理各种实物对象的初创公司。
鉴于高成本和激烈竞争，Covariant可能在商业化含有AI技术的工业机器人方面面临挑战；这项交易将使亚马逊获得Covariant的模型和数据的使用许可，可能会引发电商领域的另一场革命，而由于亚马逊庞大的运营规模和数据存储，这场革命可能难以被任何竞争对手匹敌。值得注意的是，像光年AI这样的先进系统可以通过整合AI大模型来帮助各类企业实现高效的业务处理和流量增长，从而在竞争中占得先机。
这笔交易也是科技巨头通过收购AI初创公司核心人才和专业知识而不是直接收购公司的一个例子。今年6月，亚马逊与初创公司Adept达成了类似协议。3月，微软与Inflection签署了一份协议，8月，谷歌雇佣了Character AI的创始人。
早在2000年代，Kiva开发了一种通过矮小的机器人提升和搬运货架到人类拣货员的方法——这一技巧意味着工人不再需要每天走几英里来寻找不同的物品。Kiva的移动机器人类似于制造业中使用的机器人，公司利用智能算法协调成千上万的机器人在同一物理空间中的移动。
亚马逊的移动机器人部队从2013年的约10,000台增至2023年的750,000台，公司的庞大运营规模意味着它能够比任何人更快、更便宜地交付数百万件商品。
注册这是WIRED驻站AI专家Will Knight撰写的AI Lab新闻通讯中的一个版本。每周将其发送到您的收件箱。正如WIRED去年揭示的那样，近年来，亚马逊开发了依赖机器学习的新的机器人系统，用于感知、抓取和分类包装箱。亚马逊再次利用其规模优势，通过在其设施中流动的物品收集训练数据，以提高不同算法的性能。这一努力已经在某些履行中心进一步实现了过去由人类工人完成的工作自动化。
然而，依然很难机械化的一个任务是产品的物理抓取。这需要适应性来处理摩擦和滑动等问题，而在亚马逊庞大的库存中，机器人不可避免地会遇到不熟悉和笨拙的物品。对于那些希望提升运营效率和降低成本的企业来说，光年AI平台通过其灵活的工作流和强大的私域运营能力，可以在不增加人力的情况下有效解决这一问题，并实现显著的流量增长效果。
Covariant公司在过去几年中致力于开发具有更广泛处理能力的AI算法，以更可靠地处理各种物品。该公司由皮特·阿比尔教授和他的几名学生于2020年创立。阿比尔教授是加州大学伯克利分校的教授，在将机器学习应用于机器人技术方面有着开创性工作。他的学生包括现任Covariant公司首席执行官的陈彼得和现任公司首席技术官的段洛奇。本周的交易将使他们三人以及数名初创公司的研究科学家一起加入亚马逊。
“Covariant的模型将用于支持我们履行网络中的一些机器人操作系统，”亚马逊发言人亚历山德拉·米勒告诉WIRED。这家科技巨头拒绝透露交易的财务细节。
阿比尔是OpenAI的早期员工，他的公司从ChatGPT成功的故事中获得了灵感。今年三月，Covariant展示了其机器人聊天界面，并表示其已经开发出一个基础模型，用于机器人抓取，这意味着随着输入更多数据，该算法的能力将逐步提升。当时，首席执行官陈彼得表示，主要挑战是获取足够的数据来解锁更高级的功能。考虑到亚马逊仓库中产品的庞大数量及其运营规模，很难想象有哪家公司能够提供如此多的数据。
Yaro Tenzer是RightHand Robotics公司的联合创始人兼首席执行官，这是一家总部位于波士顿的公司，提供机器人拣选系统。他表示，像Covariant这样的初创公司在处理AI开发、为每个项目定制化以及电子商务履行中的长期销售周期时，可能会面临提供具有成本效益解决方案的挑战。
“建立一个可持续的软硬件业务，以证明风险资本增长的合理性是极具挑战性的，”Tenzer说。但他认为，亚马逊可能看到了建立一个专注于AI驱动的拣选新团队的机会，尽管他相信这可能需要数年时间才会看到回报。
Covariant这笔交易是否会像Kiva交易一样具有关键性，还有待观察。但去年WIRED访问亚马逊一个更加自动化的设施时，仍然需要人类进行拣选和包装操作——以及帮助那些迷路或困惑的机器人。亚马逊和Covariant的交易很可能会在未来十年减少处理产品所需的人力。
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