公開：2025年6月7日 /更新：2025年6月7日 - 著者： Konrad Wolfenstein
リビアンバンからジャンプ：ポストメッセンジャーの代わりにスチールの同僚？テスト中のAmazonのヒューマノイド - 画像：Xpert.Digital
ドローンからヒューマノイドまで：アマゾンの配信自動化の次のステップ
ヒューマノイドロボットのアマゾンのテストプログラム：ロジスティクスにおける最後のマイルの変換
Amazonの最近の開発は、ロジスティクス業界の重要な転換点を示しています。これは、同社が小包の配達についてヒューマノイドロボットをテストし、電気自動車メーカーのRivianと協力しているためです。このイニシアチブは、複雑で実際の環境で動作できる、より柔軟で人間のようなロボットシステムへの伝統的な割り当てられた自動化ソリューションの戦略的移転を示しています。 Amazonはすでにサンフランシスコに特別な「ヒューマノイドパーク」を設立しています。これは、この新世代の配信ロボットのテスト環境として機能しています。この開発は、技術の進化を示しているだけでなく、物流チェーン全体の潜在的な変化も示すものであり、雇用、効率、および小包の配信の将来にはるかに届く可能性があります。
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テストプログラムの現在のステータス
Amazonは、「ヒューマノイドパーク」と呼ばれる新しいテスト施設の開発に関するロボット工学の野望を指定し、サンフランシスコのコーポレートオフィスの1つにあります。これは、カフェサイズのテスト環境など、階段や異なる入り口などの実際の配達状況をシミュレートする屋内障害コースとして機能します。テストシステムには、Rivianからの電動納品バンが装備されており、ロボットを入力して消滅させ、制御された条件下で車両からパッケージを転送できます。
同社は、このタスクのさまざまなヒューマノイドロボットモデルを評価します。これにより、杭州の中国企業Untree RoboticsのG1は約16,000ドルです。 Amazonは独自のソフトウェア開発に依存しており、完成したソリューションを使用していませんが、ヒューマノイド配信者向けの独自の制御ソフトウェアを開発しています。このソフトウェアは、テクノロジーグループAlibabaの音声モデルである中国のDeepSeek-VL2やQwenなどの高度なAIモデルに基づいています。
技術的な基本とAI統合
このイノベーションの技術基盤は、「エージェントAI」と呼ばれる新世代のAIソフトウェアを形成しています。この技術は、サニーベールのLAB126リサーチセンターで開発されており、ロボットは独立して意思決定を行い、自然な音声コマンドに対応できます。 Amazonは、これらのシステムを「柔軟で汎用性の高いアシスタント」と表現しています。これは、単純なストレージ作業以上のものです。同社は次のように強調しています。「剛性のある専門的なロボットの代わりに、自然な音声コマンドを聴き、理解し、反応するシステムを開発します。
ヒューマノイドロボットは、後にリビアンのバンに乗って、最後の数メートルを顧客まで自律的に引き継ぎます。現在の計画によると、これらのロボットは電気配送用のバンから飛び出し、顧客のフロントドアにパッケージを直接届けることができるはずです。この概念は、ロボットが理論的に住所を制御することができ、人間のドライバーは別のものを供給することができるため、この概念は、SO -Caltedの最後のマイルの効率を大幅に向上させる可能性があります。
戦略的パートナーシップと車両統合
AmazonとRivianの協力は、このイニシアチブの中心的な要素を表しています。 Amazonはすでに米国で20,000を超える電気リビアンデリバリー車を使用しており、10年の終わりまでにこの艦隊を100,000台の車両に拡大する予定です。既存の配信インフラストラクチャへのロボットの統合をテストするために、「ヒューマノイドパーク」のテストでは、リビアンデリバリー車両がすでに使用されています。
このパートナーシップの戦略的重要性は、純粋な車両の使用を超えています。電気配送車両と自律ロボットの組み合わせは、配信をより持続可能にし、2040年までにゼロ炭素排出量の目標を達成するためのAmazonの戦略の別のコンポーネントである必要があります。この統合は、異なる技術の融合を通じて従来の物流プロセスがどのように革命化されるかを示しています。
倉庫からの経験
Amazonはすでに、制御された環境でロボット工学の豊富な経験を持っています。同社は倉庫に750,000を超えるロボットを使用していますが、閉鎖された正確に計画された環境で機能しています。 2023年以来、Amazonはキャンプでヒューマノイドロボット、特にコンテナを持ち上げて移動するのに役立つ敏ilityロボット工学の桁モデルをテストしています。これらの経験は、次のステップの基礎を形成します。これは、予測不可能な現実の世界への制御された倉庫環境の移行です。
しかし、予測不可能な公共空間へのキャンプの制御された環境のステップは、まったく新しい課題です。気象条件、不均一な歩道、または子供やペットをプレイするなどの予測不可能な要素との相互作用は、ヒューマノイドロボットが対処しなければならない変数のほんの一部です。
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技術的な課題と制限
有望なアプローチにもかかわらず、ヒューマノイドロボットはかなりの技術的課題に直面しています。 Boston DynamicsのCTOであるAaron Saundersは、人間の形が常に特定のタスクの理想的なソリューションではないことを示しています。彼は次のように主張します。「ヒューマノイドは必ずしもすべてのタスクにとって最良のフォームファクターではありません...人々が箱を動かすことができるからといって、私たちがこのタスクの最良のフォームファクターであるという意味ではありません」。
現在の技術的な制限には、いくつかの重要な領域が含まれています。ロボットは通常、同様に長い積み込み時間を必要とするまでに2〜3時間しか動作しないため、バッテリーの寿命は特に深刻な問題です。これにより、50％以上のダウンタイムが発生し、実用的な適用性が大幅に制限されます。さらに、多くの場合、ユニットあたり100,000ドルを超える買収費用は依然として高くなっていますが、予測ではコストの削減が1ユニットあたり約20,000ドルであると予測しています。
セキュリティの側面と規制上の課題
ヒューマノイドロボットを公共スペースに導入すると、重要なセキュリティと規制の問題が発生します。専門家：内部では、AIの進歩にもかかわらず、予期せぬ状況に対するヒューマノイドロボットがしばしば「常識」を欠いていることを示しています。人々の直接的な環境におけるセキュリティを確保することは、未解決の問題のままです。
さらに、日常生活で自律的に作用するヒューマノイドロボットの特定のセキュリティ基準と承認手順も不足しています。これらの規制上の不確実性は、実施を遅らせる可能性があり、適切なガイドラインを開発するために企業と当局の間の緊密な協力を必要とする可能性があります。
市場開発と業界の動向
ロジスティクスにおけるヒューマノイドロボットの開発は、より大きな業界の傾向の一部です。 Idteechexは、ロジスティクスおよびストレージ業界がヒューマノイドロボットの2番目に大きいユーザーになると予測しており、その後に業界が続きます。労働力の深刻な不足とプロセスの複雑さの増加を考慮して、倉庫オペレーターは有望な解決策としてヒューマノイドに依存しています。
BYDやテスラを含むいくつかの業界の巨人は、来年10倍にヒューマノイドロボットを使用する計画をすでに発表しています。この積極的なスケーリングは、コストを大幅に削減し、工場での受け入れを加速することが期待されています。 2035年までに、自動車業界では約160万人のヒューマノイドロボットが使用されます。
経済効果と雇用
小包の配達へのヒューマノイドロボットの導入は、経済的影響をはるかに引き起こす可能性があります。 Amazonの場合、これは潜在的なコスト削減と効率が増加することを意味します。特に、ロボットが送達時間を短縮できる場合です。たとえ人間のドライバーが車輪にいたとしても、ロボットは、人間の従業員が別の従業員を供給している間、住所に向かうことにより、理論的に配達時間を短くすることができます。
同時に、この技術の進歩は、輸送業界の多数の従業員にとって実存的な脅威です。 Amazonの実験が成功した場合、特にAmazonは子会社のZooxを通じて自己運転技術に多大な投資を行っているため、人間がいなくても将来が可能になる可能性があります。 Agility RoboticsのマネージングディレクターであるPeggy Johnsonは、従業員が「ロボットマネージャー」になり、マシンにマニュアルタスクを委任するビジョンについてすでに説明しています。
将来の見通しと実装戦略
将来の開発は、現在のテストフェーズの結果に大きく依存しています。 「ヒューマノイドパーク」でのテストの後、「遠足」はすでに現実の世界で考慮されており、これは技術の確立に向けた決定的なステップになります。エジンバラ大学のスブラマニアン・ラムーシー教授は、アマゾンには尊敬されるロボットチームがあり、「ラストマイル」に焦点が焦点を当てていないことを強調しています。
ただし、課題は、「ヒューマノイドパーク」などの厳しく制限された環境の外で信頼できるパフォーマンスを達成することです。 Ramamoorthyは、比較的明確な入り口とドアや環境の標準化されたレイアウトを使用することにより、Amazonがスコープを制限する場合、タスクははるかに簡単になると指摘しています。ペットや小さな子供などの他の要因が作用する環境の複雑さと変動の増加により、問題はより困難になります。
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長期市場の影響
Amazonでの開発は、物流業界全体でドミノ効果を引き起こす可能性があります。テストが成功した場合、他の大規模な物流企業は、競争力を維持するために同様の技術を実装するよう圧力を受けている可能性があります。これにより、ヒューマノイドロボットの開発が加速され、コスト削減が削減される可能性があり、それが他の業界での拡散を促進するでしょう。
ヒューマノイドロボット、インテリジェント配信計画、新しい画像分析テクノロジーの組み合わせは、次の進化のステップでAmazonがどれほど深刻であるかを示しています。ヒューマノイドロボットは1つのビルディングブロックですが、象徴的なパワーを備えたものです。パッケージを独立してもたらすスチールとソフトウェアで作られた配信メッセンジャー - 現実になる可能性のあるビジョンです。
Amazonのヒューマノイドパークは、小包配達の将来のためにAIロボットをテストします
リビアンと協力してヒューマノイドロボットのためのアマゾンのテストプログラムは、物流業界の進化における重要な転換点を示しています。このイニシアチブは、予測不可能な環境で複雑なタスクに対処できる、柔軟でAI制御されたシステムへの伝統的な割り当てられた自動化ソリューションから、より柔軟でAI制御されたシステムへの移行を示しています。テスト環境としての「ヒューマノイドパーク」とリビアンの電気配達艦隊への統合により、アマゾンは最後のマイルに革命を起こすための体系的なアプローチを実証しています。
有望なアプローチにもかかわらず、かなりの技術的、経済的、規制上の課題があります。限られたバッテリー寿命、高い取得コスト、適切なセキュリティ基準の欠如は、克服する必要がある障害のほんの一部です。同時に、これらの開発は、輸送部門の何百万人もの従業員がこれらの技術の進歩の影響を受ける可能性があるため、物流業界での仕事の将来に関する重要な疑問を提起しています。
このイニシアチブの戦略的重要性はAmazonを超えており、業界全体の変化を触発することができます。ヒューマノイドロボットが全面的にパッケージを配信するかどうか、いつどのように配信されるかはまだ不明ですが、現在の開発は、テクノロジーが重要な転換点にあることを示しています。 Amazonの革新的な強さ、Riviansの電気自動車の専門知識、AIテクノロジーの急速な進歩の組み合わせは、物流産業の顔を永久に変える可能性のある小包配達の潜在的な変換の前提条件を生み出します。
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