疫情期间 AI 如何重塑电商：提升规模与效率

自两年前美国因冠状病毒大流行首次封锁以来，变化巨大。在前所未有的电商加速和劳动力短缺时期，传统拣选包装流程缺乏扩展性以满足需求。虽然大流行肯定有负面后果，但它引出一个问题：“这如何让我们的工作方式变得更好？”

机器人技术快速加速消除变异

劳动力稀缺是大流行期间飙升的趋势，未准备好实施机器人自动化的公司遭受毁灭性打击。COVID-19 来袭时，履约仓库一夜之间需要更大产能。增加仓库员工不是选项，所以当人无法上班时，仓库转向机器人完成工作。

仓库工作易伤人且枯燥，一些工作在狭窄空间执行。例如，人工邮袋分拣要求三人极度靠近，在隔间间碰来碰去工作。机器人分拣系统打破仓库员工需在物理邻近工作的要求，让员工监督枯燥分拣过程即可实现社交距离。

展望未来，设施可配置建筑让人员以安全、社交距离方式管理多台机器人。对大量人员执行枯燥任务依赖度降低的公司，将体验每平方英尺每天总吞吐量的更高可靠性。这意味着企业能对客户做出可兑现的承诺。

机器人放大人类能力

仓库设施寻求最大化效率，以每平方英尺每天吞吐量衡量。仓库与人合作面临变量。例如，工人是饿了、累了、盼休息，还是状态好、高产出的一天？

考虑分拣一件物品或包裹的动作。人需要：

看一堆产品或包裹

从无序堆中选件拾取

识别拾取点以分离物品

拾起物品

拾起时识别并确保仅拾取单件

将物品导航至输出位置（邮袋）

以最大化产品密度（袋密度）的方式成功将物品放入正确输出位置

人能做吗？能。

容易吗？容易。

人想每天做 4,000 次、每周五天吗？不想。

机器人创造一致性，消除波峰波谷。更棒的是，由仿真到现实（Sim2Real）AI 驱动的高灵巧分拣机器人，首日即能拾取仓库几乎任何物品，提升效率、改善人工作业条件。

公司可能幻想放台机器人就能“无人干预跑起来”，但实际不是。人与机器人协作优化吞吐流。为实现韧性运营，不能只有一方而无另一方。

包裹分拣机器人实施最成功时，人处理模糊物品，机器人处理枯燥重复任务。结合这两类任务很有力。和谐源于人在机器人停下处接管。例如，机器人识别抓取物品，放入袋中。人需操作袋子、扎口、贴标等。尽管机器人灵巧度和能力显著进步，仍有某些任务人做最好。

仿真到现实 AI 满足持续商业需求

传统机器人曾被编程重复执行相同动作。今天，AI 拓宽机器人能力、增加适应性，应对可拾取物品类型。随着电商量持续增长，包裹尺寸形状不断变化，增加对机器人能力的更高要求。

没有先进 AI，机器人可能需数年才能按达到人类吞吐率的速度分拣包裹。处理多样物品数据密集，需数百万次执行拾取机器人才有效工作。仿真到现实（Sim2Real）技术加速并精简训练过程。Sim2Real 在虚拟世界用数百万案例预训练机器人，仅需数小时，这样机器人抵达设施时已知晓可能遇到的包裹类型，首日即可投入运行。

全球科技公司 Pitney Bowes 提供推动电商、邮寄、邮政和金融服务领域数十亿交易的商业解决方案，其电商业务经历显著增长。每个 Pitney Bowes 客户销售的物品组合独特，包装和品牌化差异巨大，供应链流转的物品类型月度变化。

Pitney Bowes 寻求自动化分拣方案，需适应快速变化和产品类型多样性。

Sim2Real AI 助力 Pitney Bowes 在 2020 年旺季购物高峰快速扩展运营，当时 Pitney Bowes 高效准确分拣数十万独特包裹。此后 Pitney Bowes 将机器人用途扩展至整个供应链，在多设施以不同方式使用分拣系统。