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亚马逊推出对外物流服务，昔日合作伙伴FedEx变友商｜硬氪前线

文｜陈思园

｜袁斯来

硬氪获悉，电商巨头重启名为Amazon Shipping”的快递运输服务，使用亚马逊平台的卖家可以使用该服务将亚马逊订单或外部订单配送至顾客手中，而无需将产品存放在其仓库中。亚马逊方在本月中旬证实该消息属实。

Amazon Shipping”项目在新冠疫情之前便已启动并处于测试阶段。而后，由于疫情期间订单大量涌入，为更好处理订单、及时满足顾客需求，亚马逊便暂停了该项目。

目前，除了上文提到的运输项目外，亚马逊物流配送主要有三种：FBA服务、第三方海外仓和自发货。

FBA服务，全称为 Fulfillment By Amazon，即亚马逊物流，是指卖家将商品批量送至亚马逊FBA仓库，由亚马逊负责存储和管理。顾客下单之后，由亚马逊完成订单分拣、包装和配送工作，并提供买家咨询、退货等客户服务。使用FBA服务还有助于卖家提升商品listing曝光和排名。

第三方海外仓模式，由专业第三方物流服务商提供仓储、包装、配送等全方位的物流服务，帮助卖家处理订单和物流操作。卖家将商品存储到当地的仓库，当买家下单后，由第三方海外仓分拣、包装和配送商品。

自发货模式，即发货、包装、配送和客户服务都需要卖家自己完成。

FedEx和UPS都属于专业商业运输公司，提供各类运输服务。

作为电商巨头，亚马逊在FedEx、UPS的货运业务中占据不少份额。然而，随着亚马逊不断发展其物流运输网络，以增加平台黏性、为电商业务发展提供支持，亚马逊与Fedex、UPS的关系变得紧张起来。

2024年6月，FedEx宣布不再与亚马逊续签美国快递空运合同。两个月后，FedEx又表示将结束与亚马逊在美国本土的陆运递送合作关系。同年圣诞节前夕，因FedEx时效性降低，亚马逊禁止第三方卖家使用FedEx的送货服务，禁令”持续近一个月。

与UPS方面，据研究公司MWPVL International数据，去年UPS处理的亚马逊包裹数量为13亿件，较2024年的14.1亿件减少了1.1亿件。UPS的证券文件也表明了双方的合作在不断减少，文件称2024年UPS与亚马逊有关的收入份额为11.3%，而2024年的数据为13.3%。

从成立亚马逊物流、意图收购卡车配送公司、买下自动驾驶公司、加快建造各地仓库、启动当日送达计划，到重启对外配送的运输服务，亚马逊正努力建立更为自主的物流体系，包括内部物流网络和外部物流体系。

Amazon Shipping”的推出，意味着亚马逊与昔日伙伴FedEx、UPS形成直接竞争的关系，剑指物流和运输行业。

在SHEIN和TEMU不断蚕食美国电商市场之际，利用原有仓库和物流体系拓展外部物流服务，亦是亚马逊在为自身的电商业务提供更有力支持与创造更多亮点。

亚马逊发言人Olivia Connors 在一份声明中表示，我们一直在努力开发新的、具备创意的方式来支持亚马逊的销售合作伙伴，而亚马逊快递是将包裹快速、经济高效地运送到客户手中的另一种选择。”

目前，该服务仅限美国本土地区。

有了AI，亚马逊把物流玩得更溜了

人工智能助力最后一公里”，亚马逊把物流玩得透透的。

应战剁手星期一”（感恩节后的第一个星期一11月27日，通常是美国最火爆的网购日），亚马逊利用AI更安全、更高效地将包裹送到客户手中。

谈到AI在物流的作用，亚马逊负责最后一英里配送负的的规划技术副总裁Scot Hamilton指出：

剁手星期一”是我们的超级碗，我们已经训练了几个月，人工智能帮助我们完成了这一天之前和之中的所有工作。

尽管AI看不到也感觉不到，但它就像氧气一样至关重要。当你没有意识到它的存在时，这意味着它正在完美地工作。

本周一亚马逊在其官网上介绍人工智能如何赋能物流，从开始送货前的几个月，到司机上路的那一刻，再到包裹送到客户门口，每一个环节都嵌入AI技术。

值得一提的是，亚马逊已成为美国最大的快递公司，据亚马逊的最新内部数据显示，其在美国的年度配送量首次超越了竞争对手UPS 和 FedEx，预计在黑五”和剁手星期一”之前将运送总计48亿个包裹，2024年末将达到约59亿个包裹。

购买前：预测需求、优化库存、协调发货

其实早在客户点击购买商品之前，亚马逊的供应链优化技术SCOT就已经开始工作。

SCOT利用深度学习模型和海量数据集，每天预测4亿多种产品的需求和销量，来决定在哪些仓库、存放多少数量的产品，并协调全球数百万卖家发货。

十年前，亚马逊首次将深度学习模型引入SCOT，预测的准确率在短短两年内跃升了15倍，同时亚马逊能够储备更多的商品，并更快地将商品送到客户手中。

2024年，亚马逊开始使用Transformer框架，来引入一个统一的预测模型。

在亚马逊庞大的产品目录中，该模型能更准确地预测顾客会喜欢什么、购买什么，该技术有助于进一步改善对亚马逊产品上架的规划。

打包：搬运货物、协助员工

客户下单之后就进到了物流环节，随着AI技术的发展，机器人变得越来越智能，赋能打包、运输的整条链路，从而将将包裹送到客户手中。

具备AI机器视觉功能的机器人可以识别、分类和检查数亿种商品的质量，然后将其打包，装上送货车。

亚马逊拥有全球最大的移动工业机器人车队，部署超75万台机器人。只要客户点击亚马逊网站上的立即购买 ”按钮，履约中心的中央规划软件就会派出中的一个机器人去取购买的商品。

名为Sequoia”的机器人滑到存储货物的下方，将其从地板上抬起，然后送到亚马逊员工的手中，由员工扫描、贴标签并准备包装。

亚马逊此前称，Sequoia可以将识别和存储库存的速度提高75%，同时将仓库处理订单的时间缩短25%。

此外，亚马逊利用生成式AI创建合成数据”，模拟机器人在剁手星期一”等高峰期可能遇到的各种场景，以训练机器学习。

而一旦一个机器人学会了如何更高效地导航，整个车队也会获得同样的能力。

分类：自动化分拣

一旦物品包装完毕并贴好标签，接下来员工就会把包裹交给名为Robin”的机器人。

具备AI增强视觉系统的Robin会帮助分拣包裹，可以了解哪里有哪些物体，它可以识别出不同大小的盒子、软包装和叠在一起的信件。

机器人Robin首先对一堆产品进行场景区分，再决定要抓取哪个包裹，然后计算如何接近包裹，并选择使用多少个吸盘来抓取包裹。

看起来简单的操作，对Robin的难度却很大，选择太多，它可能会抓起不止一个包裹；选择太少，它可能会掉落货物。

运输：预测道路意外状况

投递站是包裹送达客户的最后一站。

亚马逊介绍称，仅马萨诸塞州的一个投递站每天就会收到多达65000个包裹，而在节假日期间，这个数字会增长到100000个以上。

正如Hamilton指出的，总是会发生意想不到的事情，比如装载商品的卡车可能会提前到达车站，或者可能出现恶劣天气、路上堵车等等。

而AI在这一环发挥的作用，正是帮助预测道路意外状况。

派送：智能规划路线

最后一公里”派送，AI也发挥着重要作用。

由于不同的客户每天订购不同的商品，因此路线规划和优化是亚马逊需要解决的最棘手的问题之一，该公司使用20多个机器学习模型在幕后协同工作。

Hamilton说：

规划路线需要的决策点就像宇宙中的原子一样多，而人工智能对于实现这一点至关重要。人工智能之所以重要，是因为有太多需要在当下做出的决定无法再由人工完成，尤其是在如此大规模的情况下。

亚马逊最后一英里送货团队正在探索使用生成式AI和大模型来简化司机的决策，具体的路径和步骤包括：

通过明确客户送货备注（这在大型建筑中非常有用），以及通过了解送货地址的不同属性（如建筑轮廓、道路入口点），并将其与物理世界进行匹配。

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