亚马逊以人工智能为动力的货车检查，为其提供了强大的新数据源
亚马逊利用人工智能推动货车检查，为其提供强大的新数据源
亚马逊正在为其庞大的交付货车队雇用新的车辆检查员，以防止损坏或磨损，并且这些检查员不是人类。该公司正在全球数百个分销中心安装配备人工智能技术（称为AVI或自动化车辆检查）的摄像头检查站。
当目前装备了这一技术的20个交付中心的司机在班次结束时将车辆归还时，他们会将车辆缓慢地驶过由初创公司UVeye制造的传感器装满的拱门。该公司总部位于美国和以色列。
这项技术由三个独立的高分辨率摄像系统组成：一个扫描车辆的底盘，另一个检查轮胎质量，另一个则关注车辆外部。它们收集的数据被编译成车辆的3D图像，并被机器学习软件用于识别车辆是否损坏或需要维修。算法应该可以检测到轮胎上的每颗钉子、流体泄漏、挡泥板上的凹痕或风挡玻璃上的裂缝。
亚马逊的最后一英里产品和服务高级经理Aziz Makkiya在上周的一次亚马逊活动中接受采访时拒绝讨论公司的财务情况，但表示这项技术将将通常需要五分钟的检查过程缩短了大约四分钟。在亚马逊全球大约10万辆交付车队中，这可能会节省很多时间。Makkiya表示，该技术应该能够使车辆更安全，部分原因是能够早期发现车辆维护问题。他说：“安全是我们真正关注的方面。”
亚马逊表示，他们已经对自动化车辆检查系统进行了近两年的测试，并现在已将该系统推广至美国、加拿大、德国和英国的20个交付站点，并计划在未来几年内安装数百个单位。
自动化检查将为亚马逊提供一个全新窗口，以了解被称为DSP的独立公司（亚马逊向其租赁品牌车辆并承包交付服务）的运营情况。由DSP雇佣的司机通常负责检查自己的车辆。亚马逊支付轮胎和刹车等维护费用，但DSP需要承担碰撞造成的损坏费用。亚马逊发言人Maya Vautier表示，检查技术仅扫描车辆外部，并不收集有关车辆性能或使用率的数据。
有什么线索吗？
Makkiya表示，这些数据可以用于支持更广泛的公司决策。例如，如果在某些路线或道路上行驶的车辆显示出持续的损坏模式，亚马逊可能会让城市知道需要修剪树木或修补坑洞。亚马逊还计划开始使用自动化车辆扫描来指导其车辆购买决策，或向制造商提供特定地形的反馈。Makkiya表示，在明年的某个时候，该公司应该能够前往汽车制造商并说：“嘿，你们在这个地区的轮胎或悬挂系统有问题。”
利用人工智能检查货车和其他车辆的想法并非新鲜事，但亚马逊的合同为这一概念增加了认可度，这一概念在投资者对生成式人工智能的热情推动下变得更加突出。UVeye在春季宣布完成了一轮1亿美元的融资，投资者包括汽车制造商通用汽车和二手车销售商Carmax，后者也使用AI检查技术。其先前的投资者包括现代、沃尔沃和丰田。具有大量与保险公司合作关系的伦敦人工智能检查公司Tractable最近获得了6500万美元的新投资。另一家名为Monk的公司于去年被在线二手车拍卖公司ACV收购。通常情况下，技术提供商可以加快评估车辆损坏或预测何时需要维修的过程，这一任务曾经留给具有车辆管理和修理经验的工人。
威廉·德马里（William Demaree）是印地安纳州、肯塔基州和明尼苏达州的汤姆·伍德经销商网络的固定运营部门主管，他喜欢他的公司租赁的10台UVeye设备的另一个原因：它们向客户展示他们不被欺骗。每位顾客在安装有该技术的店铺进行维修或交易时都会将其车辆驶过传送门，他说：“汽车行业有时候名声不佳。”
司机们可能并不总是信任汽车经销商，但他们似乎对这个新的、庞大的、用机器学习驱动的检查员更加信任。德马里表示，这项技术“表明我们可以在与客户交往方面更加透明”。他说，人们还喜欢在设备的大屏幕上探索他们车辆的图像，并且喜欢拍摄车辆底盘的照片。
Demaree说，自动检查并非完美。工人偶尔需要指出标有凸起或划痕的车辆只是正常特征。UVeye会收集这些反馈以训练其未来车辆的检查算法。亚马逊与该公司的合作承诺将提供大量此类反馈。
