亞馬遜發表全新打造送貨神器,顛覆無人機刻板樣貌
亞馬遜發表全新打造送貨神器,顛覆無人機刻板樣貌
2019.06.06 | Amazon

美國電商亞馬遜(Amazon)前日於Re:Mars大會上,揭曉了旗下自行開發的送貨無人機。這款無人機有著與一般無人機相當不同的外型,據亞馬遜表示,一切的設計都是為了安全起見,包含天上的飛機、路上的行人以及無人機本身的安全。

這款無人機外圍由6片防護板組成,這些防護板扮演無人機翅膀之外,也能預防人們或其他物體被機翼打到。它直線升空、水平於空中飛翔,與其直升機外型設計,不如說它是台小型螺旋槳飛機。

據亞馬遜表示,這台無人機最遠飛行距離約為24公里,最高載重為2.3公斤,約80%的包裹都介於此重量之內。

這台無人機也如自動駕駛車輛一般,裝有好幾個感應裝置,讓亞馬遜能隨時監控無人機飛行的狀況以及周遭環境。舉例來說,他們使用一般相機以及紅外線相機的影像,來分析周遭環境。

Amazon Drone
電商亞馬遜展示自家開發的送貨無人機,預計未來幾個月內就會完成第一筆運送。
圖/ Amazon

而後台機器學習技術的軟體演算法,用來偵測無人機飛行時周遭高空狀況,也能偵測降落時下方的路人站立處。亞馬遜團隊也利用即時同步定位與地圖構建(VSLAM)技術,來畫出無人機目前所在位置的地圖,來彌補GPS資訊不足時的情況。

一點相當重要的是,亞馬遜的無人機採取獨立安全機制。他們內建許多不同的感應裝置,並且讓這些感應裝置各自獨立運作,然而,幾個感應裝置可能會有重疊的功能,藉此來預防一個裝置壞掉時,還有其他能夠彌補,給予一樣的數據,確保機器正常運作。

Google姐妹公司Wing早亞馬遜一步

亞馬遜無人機的創新設計,已經獲得美國聯邦航空總署(U.S. Federal Aviation Administration)的許可,儘管航空總署還在擬定無人機送貨的相關法規,但已經准許讓亞馬遜進行試飛,不過攜帶貨物得等待法規制定後才可上路。

亞馬遜並沒有表示,這台無人機第一次送貨選定的國家區域,只表示無人機送貨將會在未來幾個月正式上路。亞馬遜過去曾在英國測試無人機應用。

目前市場上的直接競爭者,就屬Google姐妹公司Wing。Wing是獲得美國聯邦航空總署許可載送貨物的無人機公司,預計相關送貨測試就快正式啟動;物流公司UPS也已經和無人機新創Matternet合作,在美國利用無人機飛翔於多家醫院之間,轉移藥物樣品。

亞馬遜將會直接與這些公司競爭,搶奪無人機外送的先行市場,他們希望靠著完整的安全機制,以及全部自行開發的軟、硬體整合裝置,來獲得市場先機。

資料來源:BBC、TechCrunch、Bloomberg

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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
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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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