無人車也是應用AI技術的重點領域，但還只是處于起步階段，要達到普及的程度還需要很多年。不過，亞馬遜已經開始使用AI作為其供應鏈技術戰略的基石，這也前所未有地讓它滿足了消費者的需求。

2016年12月7日，亞馬遜完成了第一個完全由無人機送貨的訂單——從點擊購買到確認收貨只需13分鐘。亞馬遜的PrimeAir無人機封閉測試錄像中，小小的四軸飛行器優雅從容地在英國東部田園上空飛行，最后還來上一段酷炫的創新展示……反正看過后你肯定會發出驚嘆。英國劍橋的居民RichardB.就表示，現在，從他一大早在網站上挑選要買的東西，到亞馬遜接單、提貨、包裝、配送他下單的FireTV和一大袋Propercorn咸甜口味爆米花，這一系列事情所花的時間大大縮短了。

AI研究的是如何教會機器思考，或者也可以說像人工智能科學家AstroTeller指出的那樣，“AI的研究目標是讓計算機完成電影里展示出來的那些高級操作。現在最靠譜的方法就是機器學習，即使用“訓練”數據教授機器不依賴人工操控完成任務。以無人車為例，研究人員從多個不同系統自帶的GPS、相機、雷達等設備中收集數據，然后應用機器學習算法理解消化數據(如判斷前方是路還是湖)，接著再開展合適的行動。

無人車也是應用AI技術的重點領域，但還只是處于起步階段，要達到普及的程度還需要很多年。不過，亞馬遜已經開始使用AI作為其供應鏈技術戰略的基石，這也前所未有地讓它滿足了消費者的需求。

亞馬遜與Kiva結合

或許你可以在大家認為最不可能的地方發現亞馬遜倉庫。2012年，亞馬遜花了7.75億美元收購了倉儲機器人產業先驅KivaRobotics(以下簡稱Kiva)。Kiva在倉儲中部署了一個小型橙色機器人軍團(它們外表有點像放大版的掃地機器人Roombas)，它們協助把便攜貨架拿給人類訂單分揀人員。但是當這些機器人獲得大量關注后，我們發現，背后以AI技術為基礎的軟件才是真正的魅力所在——AI會自動設置倉儲內的貨架擺放，保證需要盡快配送的產品始終垂手可得。

考慮到產品銷售速度不穩定，AI與倉儲的結合可以算是個顯著的進步。打個比方，萬圣節前一個星期你肯定是希望快遞員優先配送糖果，但過了這個星期，糖果什么的啥時候送都不急。Kiva的動態配置明顯提高了倉庫運作效率，從前60-75分鐘的周轉時間放到現在只需約15分鐘。

除了倉儲，AI還可以應用于零售供應鏈中的其他環節，如設計產品，預計需求，預計庫存，完成訂單，監控物流等。難怪據說亞馬遜AI部門有1000名員工。不幸的是，并不是每個零售商都能負擔得起這么奢侈的配送形式。不過，謝天謝地，新型供應鏈技術初創公司出現了，它們與AI緊密結合，零售商便可充分利用AI支持的所有技術。

初創公司的AI基因

許多投資者都投資了人工智能，供應鏈，AI與供應鏈相結合的公司，其中也包括我們BCV。我們在供應鏈領域的投資給我們帶來了豐厚的回報，其中包括好幾家行業領先的初創公司：

產品設計和推銷：照傳統來看，品牌設計和零售商買進產品時，對于如何讓消費者接受他們所知甚少，很難實現商品脫銷，反而錯失本可以獲得的收入，導致盈利減少。MakerSights和Bloomreach(BCV家族的一員)這類公司把機器學習算法應用到了銷售數據中，幫助客戶識別和投資他們賺錢的產品。

庫存計劃與優化：現在大多數的庫存管理軟件都是基于一定的規則，通過靜態參數集來確定如何分配庫存以及如何處理客戶訂單。但是，隨著分布節點和新的配送模式大量出現，原先的規則已經無法適應。Onera(BCV家族的一員)和FusionOps都應用了利用機器學習，保證訂單以最高盈利完成，同時還能滿足甚至超出客戶期望。

運輸與物流：每一個供應鏈都是由各種形式的運輸線路連接起來的復雜網絡。對于地面運送的貨物，FourKites(BCV家族的一員)可以實時提供高度能見性的配送信息，ClearMetal則可以針對海運貨物執行類似功能。運送中斷時，這種高度能見性還允許托運人積極干預，從而提高了整個系統的運作效率。

供應鏈上還有很多地方可以應用AI技術，而且這一領域有很多很多初創企業正在積極開拓。這還只是AI技術應用的冰山一角，我們現在已經迫不及待繼續投資了。隨著AI在全球各地供應鏈上的應用，它將迎來一個新型自適應零售時代，確保像RichardB.和我這類消費者以后網購商品都能極速送達。

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