亞馬遜緩衝包材一年用量可繞地球 800 圈！如何用 AI 機器學習翻轉過度包裝？

一批批的網購包裹送到家門口，打開電商紙箱後，裡面是品牌的盒子，再裡面又有塑膠袋包裝不同商品、零組件等等。

去年，海洋保育組織 Oceana 發布報告指出，電商龍頭亞馬遜（Amazon）一整年的塑膠包裝垃圾高達 32 萬公噸，將這些塑膠換成充氣緩衝包材估算，可繞地球 800 多圈。

亞馬遜曾訂下在 2030 年達到 50% 貨物運送零碳排的目標，減少過度包裝，將是它實現該目標的重點項目。亞馬遜去年新設職位——包裝與創新副總林德納（Pat Lindner）說：「許多高層都認同，亞馬遜得在包裝上採取進一步的創新。」

用原商品包裝直接出貨，減少包材

根據《華爾街日報》，目前亞馬遜正在推行「不額外包裝」的出貨選擇，也就是讓用戶在結帳時，能夠選擇以商品原包裝直接出貨，不再另外用印有亞馬遜商標的箱子裝箱。亞馬遜永續報告書顯示，2022 年他們寄出的商品中已有 11% 的商品以原包裝寄給顧客。

亞馬遜執行長傑西（Andy Jassy） 指出，期許這個新選項能吸引那些對每週都要收到並丟棄大量印有亞馬遜 logo 紙箱感到厭煩的顧客。

一名消費者拉維（Kenneth Levine）接受採訪時表示，他每週都會收到一個亞馬遜的包裹，有時候只是買個小東西，卻會收到大大的紙箱，「我常想為何要這樣過度包裝，如果我買的是不易碎的小東西，我願意選擇不額外包裝。」

雖然少了亞馬遜 logo 的包裝箱，對於品牌影響力或許會打點折扣，但亞馬遜已是產業龍頭，犧牲少許的影響力，透過這樣的舉動，反而增加顧客對品牌的好感。

用 AI 優化包材，減少過度包裝

對亞馬遜來說，平台上的商品形形色色，如何用最適切的包材包裝，才能做到不浪費又不會損壞產品，是一大挑戰。

因此，亞馬遜科學研究經理包爾斯（Matthew Bales）建構一個以平台上的商品名稱、描述、尺寸等基本資料為基礎的 AI 深度機器學習模型，輔以各種包裝類型成功交付或者損壞的產品範例，以及用戶的即時回饋進行訓練，「客戶的反饋是最重要的，它為優化模型的重要參考。」

透過機器學習及運算，AI 就會知道什麼類型的產品，要用哪種包材，例如帶有「玻璃」、「陶瓷」、「馬克杯」關鍵字的商品，要用較堅固的盒子裝。

另外，為了推行「不額外包裝」，亞馬遜還部署「電腦視覺」（computer vision）大規模識別產品原包裝，判斷一個商品能不能提供「不額外包裝」的選項。機器團隊說，識別包裝時，用電商平台上的圖片是不準的，比方說，一個燈泡的圖片可能是一個未經包裝的燈泡，那會被顯示為「易碎」，但事實上，燈泡在運送時，會由供應商完整包裝好。

故，亞馬遜在物流中心設置搭載鏡頭的輸送帶，產品經過輸送帶時，就能辨識其真正的包裝狀況，判斷能否選用「不額外包裝」。

有些供應商在包材開發上比較弱，亞馬遜會協助開發適合的包材，像是一家販售螺絲起子的商家，原先使用容易破損的軟式塑膠袋包裝，亞馬遜為他們設計一款堅固的六面包裝盒，接著用 AI 辨識提供相似商品的商家、與他們分享這款包裝。這款包裝盒的體積相較過去縮小了一半，一年節省了 3.4 萬美元的成本。

亞馬遜指出，過去 6 年來，這些做法協助推動變革，使每批貨物的包裝重量減少了 36%，包材減少了一百萬噸，相當於 20 幾億個運輸箱。「這個模式創造三贏局面：減少垃圾產生、增加客戶滿意度、我們也能降低成本。」包爾斯說。

資料來源：The Wall Street Journal、Amazon

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