大家好，关于亚马逊印度站佣金很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于亚马逊印度站佣金的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！

亚马逊印度站如何注册开店？有哪些入驻要求？

印度亚马逊开店所需要的资料：

1.印度公司

2.印度税号

3.印度的银行账户

4.印度的地址

5.印度的董事

6.印度的电话卡

亚马逊开店办理流程：

1、付款并签订亚马逊办理合同

2、客户提交相关资料；

3、我司进行资料审核；

4、资料OK，亚马逊店铺开店；

5、账户下来后，产品上传就可以销售。

亚马逊印度站特点？

中国卖家怎么申请亚马逊印度站？

作者：ymx9490

期盼已久的印度站亚马逊终于对中国卖家开放了，对于世界人口第一的国家，印度无疑是电商的掘金宝地。特别是目前北美亚马逊，欧洲亚马逊已经饱和的状况下，印度站亚马逊成为众多跨境电商卖家的必争之地。

中国卖家申请需要提供哪些资料？

1. 公司营业执照

2. 法人身份证或护照扫描件

3. 邮箱

4. 手机

5. Visa信用卡账单地址及邮编：

6. Visa信用卡卡号、到期时间、持卡人姓名

尴尬了？外媒曝：亚马逊超市AI技术背后，是约1000名在印度的廉价劳动力

来源：环球时报新媒体

3年前，美国电商巨头亚马逊在英国开了第一家生鲜杂货店。消费者可以买到从肉类、奶制品到水果和蔬菜等所有东西，然后不用排队结账就可以直接出门。

据说这项技术是由人工智能自主驱动的，亚马逊将其称为直接走”（Just Walk Out）。但美国媒体最近披露，这项魔幻技术”的背后，其实是由大约1000名身在印度的廉价劳动力通过监控观看顾客挑选的物品完成的。

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美国信息”网站（The Information）日前率先曝光了亚马逊的这种操作，随后引发舆论关注。

据报道，尽管亚马逊宣称这项技术是完全由计算机视觉驱动的开创性成就，但现实情况是，直接走”的很大一部分销售需要印度团队秘密的手动审查。身在印度的员工通过监控，观看顾客拿了什么、放下什么、最后带着哪些商品走出商店，来确定交易金额。匿名消息人士披露，2024年，每1000笔直接走”交易中，约有700笔必须由这些印度工人进行验证才能完成。

美国《商业内幕》报道截图

亚马逊的一名发言人对相关说法表示异议，称位于印度的团队主要是协助训练‘直接走’项目中使用的模型”。据美国《商业内幕》报道，该发言人表示：在我们的计算机视觉技术无法完全确定个人购买物品的情况下，员工也可能会对少数购物情况进行验证。”

信息”网站还披露，亚马逊计划在其生鲜店逐步淘汰直接走”技术，转而使用智能购物车Dash Carts”。这种智能购物车将自动追踪顾客的购物选择并进行收费，从而让顾客避免结账排队。

亚马逊的人工智能商店看起来太魔幻了，确实也很魔幻。”美国彭博社3日刊发评论称，1000名印度合同工为亚马逊的直接走”技术服务，这清楚地提醒我们，人工智能并不总是看起来的那样。人工智能中有一个灰色地带，里面有数百万秘密工作的人——他们被雇用来训练算法，但最终他们承担了大部分的操作工作。

亚马逊在印度推出低价电商平台Bazaar！

AMZ123获悉，4月6日，据外媒报道，亚马逊在印度推出以低价、无品牌快时尚产品为特色的在线商店Bazaar。目前，Bazaar已在亚马逊印度的Android应用程序中上线。

此前，亚马逊于2月份开始为Bazaar招募卖家，承诺提供无忧”送货、零佣金和庞大客户群。Bazaar主要销售价格低于600卢比的无品牌产品，包括服饰、珠宝和家居等品类，Amazon Prime会员在Bazaar所购买的商品送达时间预计为4-5天。

据了解，亚马逊将通过Bazaar与印度时尚平台Meesho直接竞争，该平台在低成本电商领域持续取得进展。同时，Flipkart旗下平台Shopsy也通过独立应用销售同类产品。根据研究公司Bernstein的报告，亚马逊2024年12月的印度用户增长率仅为13%，Bazaar将为亚马逊在印度获取客户开辟新途径。

亚马逊印度发言人表示，亚马逊将继续代表客户和第三方卖家进行投资和创新。2024年，亚马逊收购了印度社交电商初创公司Glowroad。与其他在线电商平台一样，亚马逊一直在印度尝试和扩展其电商垂直领域，以增强与消费者的互动。

亚马逊卖家之路，从AMZ123开始

无人超市藏1000个印度人...亚马逊来了波神操作

网上流传一个段子，每台ATM里都藏了个人，你取钱的时候里面的人把钞票点好之后送出来。

谁能想到，这样一个段子竟然真实地发生在当下，甚至发生在被冠以智能、前沿”的AI领域。

最近，科技巨头亚马逊旗下的生鲜门店，突然停用了零售支付技术 Just Walk Out”。这项技术此前被一些人捧上天，被视为零售业的未来。

简单说，就是你在生鲜门店买完东西无需一样样结算，可以直接走出门。Just Walk Out”技术会通过AI视频识别出你买的东西，然后给你发送账单进行支付。

亚马逊生鲜杂货店

这听起来有些类似国内的无人超市，省去了排队结账的繁琐流程。而且出门后再结账”的操作，隐隐之中还有吃霸王餐的爽感。

然而，这样高大上的人工智能，最近却被爆出实际要靠人工来实现智能”。有美国媒体指出，Just Walk Out”技术背后有1000多个印度工在人眼验货。他们在监控器后面，手动审查账单与货品是否匹配。

想想这幅画面，跟ATM里藏人没啥区别。彼时的人工智能，如今更像是人工智障。

无独有偶，最近初创公司Cognition AI号称的全球首个AI程序员”Devin，被曝存在造假。此前的AI建模软件公司Kaedim，也被爆出产品背后是人工在操作。

这种挂羊头卖狗肉”的戏码，为何在AI圈越来越多？

亚马逊：理想很饱满，现实很骨感

Just Walk Out”技术，并不复杂。亚马逊的零售蓝图，也很美好。

2016年，亚马逊在公布Just Walk Out”技术的时候，曾描述了这样一幅蓝图：如果我们能够将最先进的机器学习、计算机视觉和人工智能融入到商店的结构中，这样你就不用排队等候了。”

的确，对于很多人来说，购物总是兴奋的，排队总是痛苦的。如果能拎包就走，无疑是快乐的。

为了实现这幅蓝图，亚马逊专门为门店设计了一套流程框架：

顾客在进入门店之前，需要提前下载并安装一个名为Amazon Go”的手机App，注册并录入个人资料，包括个人ID、支付账户等等，随后平台会创建一个虚拟购物车”。

另外，顾客在进店时还会经过类似于地铁站的闸口。

进入商店之后，顾客可以随意购物。同时，亚马逊在门店里配置的摄像头和传感器会实时捕获这些购物行为，然后将视频发送到亚马逊云端进行处理，这些统称为流媒体服务”。

流媒体服务的核心就是Just Walk Out”技术，它相当于整个商店的大脑，包含了对象识别、人员检测、姿势预估、活动分析，传感器融合以及校准等一系列技术，目的就是解决一个问题：

谁？拿了什么商品？

首先是谁”的问题，即如何定位顾客的轨迹。

如果商店只有一个人，那么就很好进行定位。但是如果挤满了人就会导致彼此遮挡，定位的难度就会大大提升。Just Walk Out”的解决方案是通过定位器、链接器和复杂状态解析器三个模块，持续跟踪顾客路线。

其次就是顾客拿了什么商品的问题。

一些商品在外观上看起来非常相似，仅仅通过摄像头还难以辨认。为解决这个问题，Just Walk Out”结合了所谓基于残差网络的细粒度计算机视觉算法”，能够更精准地识别商品。

顾客选购完毕之后，Just Walk Out”的AI系统会计算好货款，直接从顾客提供的账户上扣款。

这么看下来，亚马逊描述的零售蓝图的确具备吸引力，也被业内不少人极力吹捧，认为其降低了人力成本，提升了零售体验和效率。此后，Just Walk Out”技术被部署在20家Amazon Go 商店、40家Amazon Fresh杂货店和两家Whole Foods商店。

然而，理想很饱满，现实却很骨感。亚马逊满心欢喜地推广Just Walk Out”后发现，事情越来越不对劲。总结下来，就是：

低估了流程和人性的复杂度。

要知道，顾客在商店里购物，并不是如同机器一样执行死板的程序，而是会产生更为复杂和多变的场景。

比如，你买了二十样商品放在购物车里，但临时决定不买其中的十件，其中五件在放回的时候放错了货架。同时，你跟爱人分别有一个购物车，买完东西后汇总到了同一个购物车......

要处理这些复杂场景，估计摄像头背后的AI系统已经烧冒烟了......经常有顾客吐槽，走出商店后几个小时后才收到账单。

为了进一步提高效率，亚马逊尝试开发更高效的传感器，然而成本太高。其目标是将一个传感器的价格降低到100美元，但工程团队只能降到350美元。

在效率和成本之间，亚马逊最终找到了一个平衡——印度人。面对复杂场景，亚马逊招聘了1000多个印度人，让他们看着摄像头连接的监控屏幕，用人眼来验货、结账。

据The Information报告，2024年中期亚马逊无人商店里70%的结算需要人工审核，如今这一数字仍高达20%~50%，远高于亚马逊的内部目标。

因此，有人调侃亚马逊的AI其实是All Indians”。这种AI属于劳动密集型科技，不仅不会抢走人类的工作，还能创造更多的就业。

除了低估流程的繁琐度，亚马逊还低估了人性的复杂度。

在此次停用Just Walk Out”的公告中，亚马逊表示虽然Just Walk Out”能带来无需排队结账的体验，但顾客还是希望在购物时就能看到产品的总价、折扣、以及能省多少钱。

说白了，一些人在购物时都有占便宜”的心理。他们并不是只在意排队结账，还在乎能优惠多少。

这次亚马逊停用Just Walk Out”背后，显露出它的两个短板：既没搞好科技，也没搞懂人性。

亚马逊的同路人”：造假花样，各有不同

跟亚马逊一样，深陷AI造假”风波的科技企业，不在少数。

前不久，AI初创公司Cognition 宣称，自家推出的Devin是全球首位完全自主的AI程序员。它不仅能自主学习陌生的技术，构建和部署应用程序，还能自己改bug、训练和微调AI模型。

为了让公众更清晰地看到Devin如何工作，Cognition还专门用视频Demo进行演示，赚足了高人气。

然而，高光时刻还没持续多久，Cognition就迎来了打脸。最近，油管程序员博主Internet of Bugs对Devin的视频进行了逐帧分析，发现它并不如演示中那般神奇，甚至存在造假的可能，这在网上引起舆论漩涡。

该博主的打假过程”太长就不展开讲，总结下来就是在智商”方面，该博主不相信Devin真如Cognition宣传的那样能够理解任何事物。并且他认为软件开发者的工作中最难的、最关键的、最耗时的一部分，主要就是：沟通。

在这一点上，Devin的表现并不像视频演示中的那样出色。

干活效率方面，该博主自己复制了Devin做的任务，花费了大约36分钟，而Devin用了至少6个小时，甚至超过一天。

因此，很多网友开始质疑Devin的诞生更多是在炒作。视频里演示的Devin，实际上是人工操作的结果。

跟Cognition 、亚马逊一样深陷造假风波的，还有Kaedim。

最近，硅谷风险投资巨头a16z又一次进军AI领域，领投了一家名为Kaedim的AI建模软件公司，金额达到1500万美元，这家公司被a16z称为3D世界的下一代合作开发平台”。

此前，Kaedim宣称自己的AI技术，可以将二维图像转换为三维模型。用户仅需上传一张图片，Kaedim就能将图片中的2D物体生成为3D形态。该公司还对公众宣传，不要再把时间浪费在建模工具上。

Kaedim的创始人康斯坦蒂娜·普索玛入选了《福布斯》欧洲30位30岁以下精英榜，她曾对《福布斯》表示：

自家产品全程不需要人工参与，完全实现自动化。

不过，很快有人发现Kaedim的产品有猫腻。比如，产品太像人类了，创建的模型线条太过流畅，而且还会犯下建模师才会犯的错误，响应时间也比较长。

另外，还有眼尖网友发现Kaedim在招聘启事上有这样的要求：应聘者在接到客户要求后15分钟内，能够制作出低质量”3D图像。

种种迹象表明，Kaedim产品背后可能是人工主导，而非AI。不过，Kaedim方面此前一直矢口否认。

后来，技术门户网站404 Media发布一项调查显示，Kaedim产品背后借助了大量的人工操作。有的3D建模全部由人类完成，没有使用任何AI。

调查还指出，Kaedim从世界各地招聘众多建模人员，全天候待命为用户服务。这些建模人员所得报酬仅为每个模型1美元~4美元，而Kaedim向用户收取的费用达到15美元。

这样来看，Kaedim并非属于AI圈，而是属于外包圈。

在调研报告和用户舆论的高压下，Kaedim最终承认人工参与了3D建模工作，原因是产品质量远达不到实用，需要人工去不断调整修正。

前不久，Kaedim又发布新产品帮助用户3D建模，这次它只是说明新产品旨在：

增强而不是取代建模师。

求生欲满满。

很多用户其实很纳闷，明明都是科技巨头或者明星创业公司，可以做点坦荡大气一点的事，为何在打造AI产品上要挂羊头卖狗肉”呢？

这要从当下的AI竞争环境说起。

为何要挂羊头卖狗肉”？

对于大部分科技企业而言，AI无疑是新的风口和掘金地。不过，这片掘金地里的竞争是极为残酷的。

在头部的科技企业行列，你追我赶的角逐态势愈演愈烈，竞争更加白热化。微软、苹果、谷歌、Meta、亚马逊等几大科技巨头中，微软凭借手握OpenAI这张王牌和微软云的充沛算力，走在队伍前列。

谷歌正通过大模型重塑旗下所有业务，跟微软在AI上的明争暗斗从未停止。Meta很早就在AI上进行布局，实力不俗。苹果如今放弃造车，也要全力进军AI。

反观亚马逊，其坐拥AWS这样的老牌云厂商，却没有在此次生成式AI浪潮中做出惊艳的成绩，市场对亚马逊的AI能力存在一定的担忧。

为了在AI浪潮中成为冲在前列的弄潮儿，亚马逊的步子可以说迈得相当大，在各个领域都想尝试，但在部分领域走得过于激进，零售板块里的Just Walk Out”就是一个典型。它用在小型商店尚可，用在大型商超很难落地。

吹出去的牛不好收回，只能用人工替代人工智能硬扛了，反正地主家余粮够多，试错成本低。

不过，对于Cognition这样的AI初创企业来说，试错成本越来越高。

风投公司Theory Ventures调查数据显示，在所有AIGC公司中，95%的公司年收入平均还不到500万美元，一些估值达到数亿美元的初创公司甚至还未有收入进账。

今年以来，AI赛道上赚钱难的问题仍在继续。入不敷出的形势下，一些AI初创企业开始承受巨大经营压力，甚至走向被收购或者倒闭的结局。

比如，此前不屑于卖广告，并且批评谷歌广告太多的AI搜索引擎Perplexity，最近也迫于经营压力卖起了广告。

主打AI个性化新闻推荐的Artifact，一度成为市场焦点。但是由于始终未能找到足够多的受众，导致其业绩不振现金流告急，无奈在今年1月关停，前不久被雅虎收购。

在趋于严峻的行业形势下，AI初创企业首先要做的是吸引资本、备足粮草，保证现金流安全。然而，经历狂热期后，资本对于AI初创公司的态度逐渐趋于冷静和理性。

研究机构CB Insights发布《2024年人工智能（AI）行业现状报告》，2024年全球AI初创公司融资总额比2024年下降10%，融资交易量创下了自2017年以来行业新低。

当资本变得愈发有限和理性，要想获得投资机构的注意，就必须会讲故事，让资本觉得有利可图。哪怕这个故事是掺了水分的。

Cognition，就是很会讲故事的那一个。

自其宣布推出全球首个AI程序员后，就吸引了大量资本注意。华尔街日报报道，今年3月31日Cognition在与投资者洽谈，目标以最高20亿美元的估值募集资金。

要知道，Cognition刚刚宣布完成A轮融资，估值仅为3.5亿美元。如果新一轮融资完成，Cognition估值在几周内就翻了6倍，堪比火箭速度。

可见，Cognition不一定掌握了AI的核心技术，但一定掌握了吸引资本的能力。

历史似乎总是轮回的。

21世纪这些科技企业挂羊头卖狗肉”的神操作，在18世纪也同样上演过。当时，有人发明了一种能够自动下棋的机器，被称为土耳其行棋傀儡”。这个机器在欧美地区打败了许多棋手，吸引眼球的同时赚得盆满钵满。

结果，几十年后人们才发现机器里藏着一位真正的棋手。

几百年过去，科技在进步在改变，但人类赚钱的方式却没怎么变。

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