迎接雙11,阿里巴巴派出700個小藍人應戰
迎接雙11,阿里巴巴派出700個小藍人應戰
2018.10.30 | 物聯網

天貓舉辦的雙11購物節,在今年(2018)將邁入第十個年頭,除了每年不斷刷新紀錄的成交金額,對阿里巴巴來說,龐大的物流配送壓力,也隨著交易金額的攀升提高。一家中國的物流公司,最近在一座工廠中找來700個「小藍人」,要來迎接雙11的到來。

700個「小藍人」全力迎戰

去年(2017)的雙11創下了250億美元的銷售金額,整體的包裹數量高達13.8億件,比前一年增加26.8%,這幾個關鍵數字年年都在提高,對於物流、快遞業者來說,面臨的挑戰只會更加嚴峻。

像是阿里巴巴擁有51%股份的物流公司菜鳥網絡(Cainiao),去年就處理了超過8億份的包裹,今年預估數量會超過十億。阿里巴巴主席馬雲曾在今年的全球智慧物流峰會上談到,要協助菜鳥網絡發展智慧物流網絡,達到中國境內24小時到貨、全球包裹72小時必達的目標。

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菜鳥網絡副總裁王文彬表示,這座位於無錫的倉庫,是中國最大的機器人倉庫。

要達到這樣的速度,光是靠傳統物流的方法是無法達成的,最近菜鳥網絡在無錫的一座工廠中,導入了700個藍色物流機器人,這些機器人上頭會頂著三層貨架前行,能負責取貨、移動貨架、裝貨,還會聰明地避開彼此及自己充電。

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這些機器人上頭會頂著三層貨架前行,能負責取貨、移動貨架、裝貨,還會聰明的避開彼此及自己充電。

在傳統的物流倉庫中,都是人拉著貨車在倉庫內尋找商品,不僅效率差還非常耗體力,而這款藍色機器人是採用「車到人」的方式揀貨。簡單來說,系統會根據每件商品的大小、重量選定相對應的紙箱,以及判斷是否需要分拆成多個紙箱出貨,接著機器人會把揀貨車送到貨架前,抵達時貨架會亮起紅燈提醒揀貨員,將對應的商品放入紙箱中,最後就能直接直接打包出貨,省下很多時間。

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這款藍色機器人是採用「車到人」的方式揀貨。

菜鳥網絡:最終物流倉庫將完全自動化

菜鳥網絡副總裁王文彬表示,這座位於無錫的倉庫,是中國最大的機器人倉庫,「自動化絕對是物流業的未來,雖然未來人們會與物流機器人一起工作,但最終物流倉庫將會完全邁向自動化。」

無人物流工廠已經是產業趨勢,像是最近Uniqlo在位於東京的倉庫導入一套自動化系統,由機器來負責服裝品管、分貨的工作,這座「機器人倉庫」目前已經減少了90%的人力,還可以24小時持續不間斷地運作;此外,去年年初,亞馬遜在全美20個物流中心導入4.5萬個Kiva機器人,專門負責搬運貨架等工作。

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王文彬表示,目前公司仍在投資階段,都還沒有營利。

不過王文彬表示,目前公司仍在投資階段,尚未營利,「我們現在的首要任務是繼續投資,並沒有明確的盈利計劃。 」他認為:「現在重點是要為物流自動化,建立整體基礎設施,因此營利不會是我們的首要目標,未來希望建立更好的物流設施,提供優質的客戶體驗。」

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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