亚马逊是一家规模如此之大的企业，你几乎无法理解它。想想它的送货合作伙伴大军：每天有超过280,000名司机上路，向世界各地的人们递送大约2000万个包裹。
这些人对于这家在线零售巨头来说至关重要，因为没有他们，这家公司就不会存在。如果没有用于运输的车辆，快递公司本身就不会存在。需要大量维护和验证的车辆，大多数时候是由有缺陷的人完成的，很容易错过问题。
为了解决整个漏洞链，亚马逊本周宣布推出自动车辆检查(AVI)系统。这是一种人工智能技术，是与科技初创公司UVeye共同创建的，其目标只有一个：扫描送货车辆并在微小问题变得严重、可能导致瘫痪之前发现它们。
从技术上讲，AVI是一些边境和安全官员用来检查车辆底部的扫描仪的衍生品。经过人工智能饮食之后，它变成了可以在几秒钟内发现许多机械问题的东西。
AVI的使用方式既简单又有效。一旦司机结束了他的日常路线，他们就会把车开进看起来像一台杂草丛生的核磁共振仪的扫描仪。它由一个装有摄像机和传感器的拱门以及地面上装有传感器的板组成。
此配置允许系统获得以高达5英里/小时(8公里/小时)的速度行驶的车辆的3D视图。AVI只需几秒钟就可以全面了解车辆的情况，并大致了解可能出现问题的情况。
由于它使用机器学习和分层神经网络，因此系统可以在扫描时进行学习。它确实做到了，因为它现在据称能够识别问题，根据严重程度对问题进行分类，并将结果发送到计算机供人类查看。
亚马逊表示，这项技术可以“发现亚马逊送货车中最小的异常情况”，这意味着从轮胎变形到车身部件弯曲或扭曲等任何异常情况。为什么，它甚至可以确定货车的货梯上是否存在绊倒和跌倒的危险，并查看危险灯的损坏情况。
它不仅可以发现它们，还可以跟踪它们的演变，甚至确定某种类型的问题是否最有可能在某条路线上发展。
显然，亚马逊准备使用的AVI技术中的人工智能系统已经接受了该公司自己的道路安全指南的培训，这意味着它将专门针对已知与这些规则相冲突的问题。
在技术测试过程中，亚马逊能够揭示由于其及其合作伙伴的送货车的广泛使用而产生的一系列模式。研究发现，最常见的是，货车往往存在轮胎问题(占检测到的问题的35%)，从侧壁撕裂到胎面钉子等各种问题。
“人工智能的美妙之处在于，每次损坏都会反馈到一个API，该API可以训练模型并提高检测准确性。因此，使用AVI越多，效果就越好，”全球车队总监TomChempananical在一份声明中说道。亚马逊物流。为了完成所有这些学习部分，AVI系统与AmazonWebServices(AWS
)系统绑定，可以访问数TB的车辆图像和数据。正因为如此，它有潜力发展到超越货车检查的目的——它本质上可以是人们用来移动自己和货物的任何东西，从朴素的自行车到复杂的无人机。“AVI应用的潜力是巨大的，”Chempananical补充道。“当我们注意到同一位置重复发生车辆损坏时，它也可能会影响我们的路线和地理定位技术。”它在市场上可能是新鲜事物，但亚马逊已经对该技术制定了宏伟的计划。该公司已经宣布计划与UVeye一起为其最大市场(即美国、加拿大、德国和英国)的交付合作伙伴推广该产品。亚马逊没有透露为其合作伙伴部署AVI服务的成本可能是多少。不过，对于那些运营大型舰队的人来说，这可能是天赐之物。也许对于世界各地的汽车服务业来说，在不远的将来，他们可能会用人工智能取代有缺陷的人眼，并确保没有任何机械问题未被发现。