作為全球最大的電子商貿企業，Amazon 配送中心內存放著數百萬件產品，如何保證產品品質就成為這間科技巨擘的重要課題。最近就透過旗下雲端公司 AWS 的服務，推出名為「Project P.I.」的項目，結合生成式 AI 及電腦視覺技術，主動識別及移除有缺陷的產品，體現 Amazon 不斷求變，以科技提升客戶體驗的理念。
Project P.I. 中的「P.I.」代表「私家偵探 Private Investigator」，Amazon 希望利用一套仿似偵探查案包的工具組，快速找出產品的瑕疵，從根源處理問題。Amazon 利用包括 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker 在內的 AWS 工具，發展出一套每月能夠處理數以百萬計貨品的檢測系統。
這套系統配備先進的電腦視像模型，能夠準確捕捉產品的詳細影像，並利用光學字符識別（OCR）及電腦影像演算法作出分析，快速驗證產品的重要資訊，包括有效日期及破損程度，以確保產品在送到客人手上前具備最佳質素。
此外，系統更融入生成式 AI 技術完善功能。Project P.I. 的多模態大型語言模型（MLLM），能夠透過零樣本學習識別各種產品損壞模式，意味系統能夠識別在訓練中從未見過的瑕疵，並透過將影像數據與客戶意見結合，令 Amazon 得以透過簡化而高效的檢測過程處理各種物流問題，除減少出錯機會外，更減省需要處理退貨及重新發貨的成本。
此外，Project P.I. 更會將識別瑕疵品的數據與銷售伙伴共享，讓他們得以提升自家產品品質管控的效率，有助避免重複出現同類問題，從而加強整個電子商務的生態系統運作效率。
展望未來，Amazon 正計劃透過 Project P.I. 推出實時產品瑕疵檢測，以及進行本地圖像處理。這項技術能夠即時將出現問題的商品移離輸送帶，同時自動訂購替換產品，進一步加快補貨流程，確保客戶能夠獲得最完美的產品。
隨著 Project P.I. 不斷演化，Amazon 將面臨在每個具獨特性的配送中心及地區中推展 AI 科技應用的挑戰，當中需要考慮到包裝、語言及當地法規等等的因素。若能成功應對這些挑戰，將可協助 Amazon 構建出真正全球通用及可擴展的品質控制系統，惠及全球消費者。
隨著 Amazon 不斷投入資源研發先進科技，並透過 AWS 強大的基礎設施提升服務質素，客戶將迎來更佳、更個人化的商務體驗。
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