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為了解決這些問題，Kumar帶領團隊開發出了多套算法，以便準確分析攝像頭拍到的角度和內容，同時觀察消費者與商品之間的互動方式。雖然他無法保證無人商店系統的運作效率究竟有多高，但很顯然，如果測試過程中準確率太低，公司是絕對不會將其推向大眾的。而且，為了對系統進行檢修，公司還會定期對外關閉無人商店，僅對公司內部員工開放，以便檢查系統運作流程、提高速度和效率。

接下來，Kumar的主要任務就是帶領團隊完善算法，提高每一單位的計算能力，并且充分利用那些成本相對較低的傳感器，從而提高系統自動識別商品的速度和準確性，畢竟庫存商品的更新率一般都會保持在20％到30％，確實需要系統的識別能力同步跟上。好在機器學習是一項不斷進步的技術，因而亞馬遜也就能借此不斷優化自己在各個領域的消費者使用體驗，比如甜品和生鮮等日用百貨。而且，據彭博社最近的一篇報道指出，亞馬遜目前正在籌劃開設接下來幾年多達3000家的線下無人商店。

無所不能的語音助手ALEXA

當然，說了這么多，還沒有好好介紹亞馬遜的王牌人工智能產品，即語音助手Alexa。截至目前，公司共計銷售出數以百萬計的語音設備。而且，開發人員也專門針對Alexa設計了各式各樣基于語音命令的應用程序。亞馬遜自己更是與多家第三方硬件生產商達成合作，將Alexa融入其他各種類型的產品之中。接下來，亞馬遜將會賦予消費者更多自由，讓他們根據自己的真實需求創建相應的功能。借助Blueprints這款工具，消費者將能實現語音助手的個性化功能定制，無需任何軟件開發的專業知識背景。

無處不在的亞馬遜人工智能

當然，說到最后，亞馬遜的最大功臣，其實還是云計算服務AWS。可以說，它已經成為同行業其他公司學習的楷模和參考的標準。用Sivasubramanian的話說：“亞馬遜AWS的宗旨就是將機器學習技術的所有便利，都切實送到每位開發人員和數據科學家手中。”

他介紹說，只要說到機器學習，幾乎沒有哪個行業不為之興奮。但盡管這項技術已經為很多公司的業務發展和企業管理帶來好處，它仍然還處于一種初級發展階段。到目前為止，選擇使用基于亞馬遜AWS的機器學習服務的客戶數量已經高達數十萬甚至數百萬，涵蓋零售、房地產、時尚、娛樂和醫療保健等多個領域。而這些客戶各自在人工智能方面的能力也是參差不齊。雖然不乏大神級別，但小白級別也比比皆是。對此，亞馬遜已經針對自己提供的人工智能和機器學習服務進行了調整，希望能夠同時滿足不同類型和規模客戶的不同需求。

據相關數據顯示，在去年一年中，亞馬遜AWS機器學習工具的使用增長率已經達到250％。最后，自去年十一月起，AWS也已經增加了超過100種新功能和新服務，希望能夠進一步自己的機器學習工具庫。其中之一，便是文章最開頭提到的DeepLens。