不想輸Meta!亞馬遜著手開發智慧眼鏡Amelia,為物流司機打通「最後一哩路」
不想輸Meta!亞馬遜著手開發智慧眼鏡Amelia,為物流司機打通「最後一哩路」

據《路透社》報導,亞馬遜近期正在秘密開發一款代號為「Amelia」的智慧眼鏡,專門為物流司機設計,期望提升司機配送效率並降低送貨成本。

Amelia智慧眼鏡的鏡片透過嵌入式顯示器,提供司機沿途送貨地點的路線導航,協助他們更快抵達目的地。若研發成功,Amelia智慧眼鏡可以幫助司機更輕鬆穿梭於大樓之間和避開障礙物,例如大門、看門狗,甚至電梯路線,節省不必要的繞路時間,讓貨物更快速送達顧客手上,不用再依賴手機導航找路。

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Amelia智慧眼鏡透過嵌入式顯示器提供司機沿途送貨地點的路線導航。
圖/ 路透社

「我們正不斷創新,為司機創造更安全、更好的送貨體驗。」亞馬遜發言人在一份聲明中強調。

Amelia智慧眼鏡與亞馬遜先前推出的Echo Frames智能眼鏡不同,它針對物流需求進行了特殊設計。亞馬遜的Echo Frames於2020年推出,目前已發展至第三代產品。

Amelia智慧眼鏡是在Echo Frames的基礎上增加嵌入式的顯示功能,具備即時的導航和包裹拍攝功能,方便司機將貨物送達時可以直接拍照記錄,作為顧客收到貨物的證明。

Amelia智慧眼鏡有望改善亞馬遜的物流挑戰

物流配送中的「最後一哩」(last mile)被公認是成本最高的部分,尤其是在社區及住宅區的配送,司機需耗費大量時間和燃油來找到精確地址,甚至克服道路障礙。

據亞馬遜統計,約有50%的物流成本花在最後一哩上,而亞馬遜的第三季運輸成本已攀升至235億美元,較去年增加8%。

為了降低這一類成本,將目光轉向「最後100碼」(last 100 yards),即貨車停靠點至顧客門口的距離,希望藉由「Amelia」眼鏡提供更精準的導航,縮短司機在此距離上的時間花費。

技術與挑戰並存,智慧眼鏡開發遇瓶頸

然而,Amelia智慧眼鏡想要實現並不容易,亞馬遜目前在開發過程中面臨諸多挑戰,包括如何打造輕便、眼鏡電池續航力可以達到8小時。此外,智慧眼鏡所需的詳細街道及建築物數據也需要幾年的時間來蒐集和整合。

亞馬遜希望智慧眼鏡電池續航至少達到8小時,以滿足司機一天的工作需求,同時重量輕盈,確保配戴舒適。然而,製造一款同時滿足電量和重量需求的電池相當不易,而且需兼顧眼鏡內部其他硬件運行所需的處理能力 。《路透社》指出,亞馬遜考慮將電池模組獨立成一個隨身配件,或是透過手機處理眼鏡內的計算需求。

為了提供司機精準的即時導航,亞馬遜還需要詳盡的街道和建築數據,涵蓋每一棟房屋、人行道、街道及路口資訊。這些數據的蒐集和整合可能需耗費數年時間,這也為「Amelia」眼鏡的開發進度帶來一定壓力。

與消費者日常使用的智能眼鏡不同,物流司機長時間配戴智慧眼鏡可能會產生不適,甚至分散注意力。此外,部分司機已經佩戴眼鏡,如何解決雙眼鏡的疊加使用問題也是一大挑戰。

同時亞馬遜可能在與外包配送公司的合約中需要納入智慧眼鏡的使用要求,強制司機配戴「Amelia」以提升配送效率。然而,困難的是要取得司機的接受和習慣仍然需要時間。

Amelia何時問世?最快2026年Q2

雖然「Amelia」智慧眼鏡項目目前還在開發階段,並可能遭遇技術或財務障礙而延遲甚至取消,但若成功推出,亞馬遜計畫將嵌入式顯示技術用於下一代消費者版本的Echo Frames,最快於2026年第二季面世。

亞馬遜正在投入大量資源提升物流效率,特別是在成本居高不下的「最後一哩」配送上。隨著人工智慧、智慧眼鏡技術的逐步應用,未來是否能真正改變物流生態,達成每單更低的配送成本,將是亞馬遜贏得市場競爭的一大關鍵。

資料來源:路透社siliconanglepunenews

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 郭采樺

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Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?

若將生成式人工智慧(GenAI)技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺,Physical AI(實體AI)則讓 AI 真正理解並介入真實世界:從機器人、自駕車到智慧製造,AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」,其中,自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域,也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用,因為,不僅要控制車輛,還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動,需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言,Physical AI不只是 AI 技術演進,而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折:從依賴規則控制(Rule-based)的自駕系統,逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台,讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚,走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去,自駕車依靠高精地圖、光達(LiDAR)、攝影機等感測器,以及大量預先設定好的規則進行判斷,這種作法能處理相對固定的情境,但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境,例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則,系統很容易受到限制。

勤崴國際認為,Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式:透過更強大的 GPU 算力,結合世界模型(World Model)、數位孿生(Digital Twin)與模擬器(Simulator),AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬,再將學習成果快速部署到真實道路,不僅大幅縮短訓練與驗證時間,也讓自駕系統持續學習與進化。

#2 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際以廠區自駕接駁車與自駕載貨車服務,協助製造業者實現智慧工廠願景。
圖/ 勤崴國際

「在 Physical AI 賦能下,自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖,再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示,例如當系統看到路邊有人揮手,不只是辨識動作,而是能推論對方有搭車需求;當機車快速切入車道,也能提前預測可能路徑,而非等事件發生後才反應。

這也意味著,自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭:自駕車不僅是智慧移動的新載具,更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標;換言之,Physical AI比拚的不是演算法,而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫,讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化,形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域,勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料,勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運,建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來,勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署,累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次,更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫;為進一步加速自駕車產業價值鏈發展,勤崴國際也攜手車廠、路側設備,感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例,由於路線涵蓋園區內外道路,自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存,離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境,對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰;截至今日,該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里,接駁率高達96.7%;此外,勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車,累積服務超過216,794人次,驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域,勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用,例如今(2026)年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務;林映帆指出,相較於工業場域重視效率,觀光應用更重視人車互動與乘車體驗,遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁,系統除了安全辨識行人與周遭環境,也能透過語音互動提升搭乘安心感,證明自駕車不僅適用於產業應用,更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

#3 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務。
圖/ 勤崴國際

接下來,勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗,攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市,協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說:「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後,勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略:將共通技術平台模組化,再依不同客戶需求進行客製化調整,讓每新增一個場域,都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

#0 Physical AI應用崛起,勤崴國際如何打造台灣智慧移動國家隊?
勤崴國際副總經理林映帆表示,將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略,攜手自駕車產業鏈夥伴,協助AI自駕車等智慧移動落地應用,以及打造「國家隊」前進海外市場。
圖/ 數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地,未來智慧移動的競爭,不再只是比誰擁有更大的模型,而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫,以及串聯完整生態系;在這個關鍵時刻,勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方,也希望攜手更多產業夥伴,共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊,讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中,占有一席關鍵位置。

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