【加拿大都市網】機械人可能是未來的趨勢，但機械臂顯然不擅長使用條形碼。條形碼很難找到，而且可以貼在形狀怪異的產品上，機械人不能很好地解決這個問題。
亞馬遜周五表示，它有一個「殺死」條形碼的計劃。
這家電子商務巨頭利用亞馬遜倉庫中的物品圖片來訓練計算機模型，開發了一個攝像系統，可以監控物品在傳送帶上逐一流動，以確保它們與圖像相符。最終，亞馬遜的人工智能專家和機械人專家希望將該技術與機械人結合起來，機械人可以在撿起和翻轉物品時識別物品。
「解決這個問題，讓機械人能夠拿起物品並進行處理，而不需要尋找和掃描條形碼，這是根本，」亞馬遜位於柏林的計算機視覺集團(computer vision group)的應用科學經理儂塔斯·安托納科斯(Nontas Antonakos)說。「它將幫助我們更快、更準確地將包裹送到客戶手中。」
這個被稱為多模式識別的系統並不打算很快完全取代條形碼。只要製造和運輸產品的外部公司仍然依靠條形碼來識別和跟蹤庫存，亞馬遜倉庫里的產品就需要有條形碼。亞馬遜的新系統目前正在西班牙巴塞羅那和德國漢堡的設施中使用，該公司說，它已經加快了那裡處理包裹的時間。這項技術將在亞馬遜的所有業務中共享，因此有可能有一天你會在全食超市或其他亞馬遜旗下的連鎖店看到這套系統。
亞馬遜已經在其他產品中建立了計算機視覺。你可以問亞馬遜生產的Echo Show智能顯示屏：「Alexa，我拿的是什麼？」以獲得對房子周圍物體的識別幫助。這項功能被稱為「展示和講述」，是為視力障礙者設計的。智能手機製造商和社交媒體公司也在相機和照片應用程序中加入了人工智能功能，例如，自動對照片進行分類。
亞馬遜的人工智能專家要從建立一個產品圖像庫開始，這是該公司在這個項目之前沒有理由創建的東西。圖像本身以及關於產品尺寸的數據為算法的最早版本提供了依據，而相機則不斷捕捉新的商品圖像來訓練模型。
該算法首次使用時的準確率在75%至80%之間，亞馬遜認為這是一個有希望的開始。該公司表示，現在的準確率為99%。該系統最初面臨一個小插曲，即它未能捕捉到顏色差異。在Prime Day促銷期間，該系統無法區分兩種不同顏色的Echo Dots。包裝之間的唯一區別是一個藍色或灰色的小點。經過一些調整，識別系統現在可以為其評級分配置信度分數，這些評級只標記它非常確定不正確的項目。
亞馬遜的人工智能團隊說，微調多模態識別系統以評估人們正在處理的產品將是一個挑戰，這就是為什麼最終目標是讓機械人來處理產品。(都市網Rick編譯，圖片來源星島資料圖)
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