Amazon запускает базовую модель ИИ для управления своим робототехническим парком и развертывает своего миллионного робота.

Recommendation: Deploy a scalable AI foundation model to coordinate a robotic fleet, there, humanoids and workers, alongside simulations, and begin collecting data today.

Amazon’s AI foundation model unifies perception, planning, and control to drive a fleet that operates with humanoids and human workers in tandem at scale. It uses tdmpc, a model-predictive control approach tuned for real-time feedback, to route tasks across agents and sites, while running симуляции to validate choices before execution.

The milestone is anchored by a single scalable policy set that controls thousands of continuous operations. It records an episode_index for each mission, allowing teams to compare outcomes across симуляции and real runs. By combining perception data, tdmpc planning, and a lower path to robust action, the fleet delivers stable performance as the environment shifts. The rollout crosses approximately the 1,000,000th robot, underscoring the scale of the effort.

For teams seeking to adopt this approach, использовать APIs that expose perception, planning, and actuator controls, and choose доступный modules that fit your products stack. Use a single integration layer to collect telemetry, run симуляции, and verify with a rapid episode_index-driven check. This reduces devol by keeping decisions transparent and aligned with workers’ needs, alongside human coworkers.

In terms of metrics and terms of success, the episode_index logs show rapid improvements across throughput, safety, and uptime, and the AI foundation model makes it feasible to demonstrate value to stakeholders. just as importantly, the approach supports a single cadence for rolling out new products, and it clarifies how to plan future advances alongside workers and humanoids.

Deploying the AI Foundation Model for Day-to-Day Robotic Operations

Recommendation: Deploy the AI Foundation Model to a controlled set of robots within two factories for a 4-week evaluation, using a pusht channel to push updates and a single directory for model artifacts and logs.

Plan a phased rollout: start with 6 units in Factory A, then add another 6 in Factory B, and expand after stable behavior is shown. Track throughput and movement accuracy, and collect image and video streams for evaluation. Maintain a KPI figure and alert thresholds to detect anomalies in real time, letting operators intervene only when thresholds are breached.

Data management centers on a common directory structure: models/, assets/, logs/, results/. Tag events with int64 identifiers to enable traceability; store image and video frames to support problem analysis. Use a straightforward evaluation bench to compare the foundation model outputs with ground truth, reserve compute and memory for ongoing tuning.

Operational benefits include intelligent control that reduces manual intervention and external dependencies. The program should demonstrate real benefit by lowering losses through faster fault detection and improved predictive maintenance. Solar charging setups at facilities can extend uptime and reduce idle periods, especially when deployments run across multiple shifts.

Team coordination hinges on Cynthia from the integration team, who will lead the pilot, calibrate metrics, and oversee weekly reviews. Document deployments in a central directory, and use pusht to push updates while keeping a clear, auditable trail of changes and int64 event IDs for each iteration.

Common pitfalls to avoid include neglecting edge-case problem handling, underestimating reserve capacity for model evaluation, and missing calibration between the AI outputs and real-world robot behavior. Reserve headroom in compute and storage, maintain separate logs for experiments, and implement safety checks to prevent collision during automated movement.

How the AI Foundation Model integrates with warehouse and fulfillment robots

Install the AI Foundation Model at the edge and in the central control plane to synchronize amazons large warehouse robot fleet and dramatically improve order throughput. That foundation powers perception, planning, and control, guiding moves in real time and keeping a high cadence across sites.

Robots equipped with cameras feed digital signals to the foundation model, which runs rapid inference on pytorch-based models. Those signals powers safe and efficient task execution, from scanning aisles to picking items and delivering them to staging points.

Common workflow across sites uses search to locate items, verify availability, and plan paths that minimize travel. That approach monitor progress and adapt to changes, letting operators focus on exceptions, simply and with confidence.

To deploy efficiently, install foundation on edge devices, join them to the machine controllers, and calibrate models with created data from past orders. Use environmental sensors to adjust for lighting and dust; keep cameras calibrated to avoid drift. Sourcing data from multiple sites accelerates learning, joining them into a single, coherent model that works across large facilities.

In practice, this setup powers deepfleet operations with simple, repeatable steps: copy the base models, install on equipment, and monitor performance with centralized dashboards. Mars routing logic guides long aisle moves, while common monitoring keeps environmental conditions and camera feeds in check. With rapid feedback loops, the system reduces travel by a meaningful margin and improves overall order fulfillment speed, all while maintaining high accuracy and predictable behavior across sites and tasks that involve picking, packing, and shipping.

Data sources, training pipelines, and version control for deployment

Centralize data sources in a versioned catalog and lock dataset versions for every release. This includes sensor streams, simulation runs, logs, and social interaction records. Tag data by task, environment (including factory floors and mars scenarios), robot type, and service delivery context. Use deterministic splits to minimize downtime during training, and capture provenance to support evaluation and advances in learning. This approach takes care to enable across teams to reuse data and keeps example experiments reproducible, and could speed up cross-domain adaptation.

Design modular training pipelines with clear components: ingestion, augmentation, normalization, model training, evaluation, and deployment hooks. Focus on realistic data: sensor noise, varied lighting, and dynamic agents. Validate across humanoids, robot platforms, and autonomous systems to ensure robust learning. Use early testing cycles and structured evaluation to reduce downtime and prove performance before field deployment. Build focused datasets around tasks like delivery services and defense simulations to sharpen skills in social contexts.

Version control and deployment coordination: use Git for code, and a data versioning approach for datasets; maintain a model registry and a default environment blueprint in a library. Create example programs and keep a clear tag/branch scheme so every deployment pins a code commit, a data version, and a model version. For autonomous systems, separate defense-related components with strict access controls and auditability. Use a rollback plan and continuous evaluation to monitor drift.

Real-time perception, planning, and action selection across fleets

Implement an indexed perception stack with a pusht-enabled planner that delivers instructions to deployed fleets from a central center. Use a unified message format and a deterministic timing budget: target sub-40 ms perception-to-action latency, 100 Hz planning updates at the center, and 50 Hz on edge devices. This setup keeps last-mile delivery orders aligned across various sites, alongside automated health checks to catch sensor faults early.

Real-time perception across fleets relies on synchronized video streams and sensor signals, fused with electrical feedback from drives and grippers. Each unit exports an indexed state and a programmed message about its capability, its ability and emotional readiness to respond, and its task type. This fused view lets the center maintain a reliable picture, ensuring orders are understood and the process stays aligned.

Планирование выполняется параллельно во всех парках роботов: центральный планировщик определяет цели на основе общекорпоративных показателей доставки, в то время как периферийные планировщики переоценивают действия каждого робота в течение десятков миллисекунд. Система имитирует проверенные эвристики и простое, безопасное поведение, а также правила защиты, которые предотвращают столкновения или небезопасные движения. При выборе действий приоритет отдается эффективной работе, что действительно помогает повысить общую пропускную способность компании и просто снижает сложность координации между парками роботов.

Пилотам на ранних этапах требуются четкие требования и тесные циклы обратной связи. Развертывание занимает недели тестирования: начните в контролируемом центре, а затем расширяйтесь параллельно с текущими операциями. Отслеживайте задержку на цикл, процент успешного выполнения задач и события, связанные с безопасностью; Целевая задержка - менее 40 мс, 99,9% завершения задач и менее 1% ложных срабатываний. Используйте видеоанализ и упрощенный процесс для доработки политик, обеспечивая своевременное выполнение обещаний по доставке и согласованность команд со спросом. Панель управления показывает, что задержка находится в пределах целевого показателя.

Протоколы безопасности, обработка неисправностей и процедуры ручного управления

Рекомендация: реализовать отказоустойчивый механизм реагирования на неисправности, который немедленно останавливает робота и включает ручное управление в течение 2 секунд после обнаружения неисправности. Протестируйте это в тестовых эпизодах, записывайте логи episode_index и убедитесь в наличии конкретного пути к безопасному состоянию, который может работать без внешнего ввода.

• Обнаружение и классификация неисправностей: используйте резервные датчики для всех критически важных осей безопасности и применяйте трехуровневую таксономию неисправностей: предупреждение, неисправность и критическая неисправность. Помечайте каждое событие episode_index для отслеживаемости и анализа после инцидентов. Используйте объединение данных датчиков и настраиваемые пороговые значения для адаптации к изменениям поставщиков оборудования без изменения кода.
• Безопасная остановка и локализация: при любой критической неисправности отдать команду всем приводам на нулевую скорость, задействовать аппаратные блокировки и перевести робота в безопасную позу, если это поддерживается. Убедиться, что тормоза держат под нагрузкой, и отслеживать ток двигателя, чтобы оставаться в пределах допустимых значений. Поддерживать канал передачи данных о состоянии операторам, пока робот остается неподвижным, и убедиться, что поверхности управления можно перенастроить для работы по безопасному пути до обозначенной зоны остановки.
• Процедуры ручного управления: Предусмотреть два независимых канала управления: быструю аппаратную аварийную остановку и программный режим супервизора. Порядок действий: 1) Подтвердить ролевой доступ; 2) Активировать ручное управление; 3) Подтвердить изменение состояния на панели оператора; 4) Взять управление для выполнения контролируемой диагностики и, при необходимости, направить в безопасное место. Все действия должны быть зарегистрированы и связаны с текущим episode_index. Операторы должны следить за надежностью ручного управления и быть готовыми к повторному включению автономного управления после устранения неполадок.
• Мониторинг и диагностика: Обеспечьте непрерывный мониторинг во время работы в режиме ручного управления. Сравнивайте данные датчиков реального времени с базовыми программами и предупреждайте об отклонениях. Используйте сторожевой таймер для отключения в случае сохранения индикаторов неисправности дольше установленного периода времени. Предоставьте четкие визуальные и звуковые сигналы для оператора и ведите непрерывный журнал диагностики.
• Комбинированная архитектура безопасности: Оборудовать аппаратные блокировки, программные ограничения безопасности и контроллерный стек с уровнем безопасности. Одинаковые аппаратные и программные средства защиты должны работать как в автономном, так и в ручном режимах и быть спроектированы таким образом, чтобы продолжать управление неисправностями в случае отказа подсистемы.
• Непрерывность и адаптивность операций: при обнаружении неисправности изолируйте затронутые части, перенастройте путь управления и позвольте роботу работать в ухудшенном режиме, если это безопасно. Обеспечьте возможность переключения контура управления в безопасный режим с последующим автономным возобновлением работы при наступлении благоприятных условий.
• Запчасти, поставки и техобслуживание: поддерживайте постоянный резерв запасных частей для критически важных с точки зрения безопасности компонентов. Используйте предварительно сертифицированные модули и протестированные замены, а также документируйте изменения в поставках в журнале инженерии. Регулярно проверяйте совместимость с текущими программами и конфигурациями.
• Регулярные тренировки и отработка нештатных ситуаций: Ежеквартально проводите учения, имитирующие отказ датчиков, заклинивание приводов и потерю связи. Проводите разбор полетов с инженерами, обновляйте episode_index и СОП, а также внедряйте улучшения в следующем выпуске программного обеспечения.
• Документация и отслеживаемость: ведите централизованный журнал неисправностей, обходов и корректирующих действий с возможностью поиска. Включите временные метки, идентификаторы episode_index и заметки оператора. Используйте эти данные для улучшения тестов безопасности и проверочных примеров.

Влияние масштабирования на мониторинг производительности, ключевые показатели эффективности и стоимость обслуживания

Создайте централизованную панель KPI с метриками в реальном времени и моделью стоимости обслуживания для принятия решений о масштабировании. Отслеживайте прогресс, подсчитывая задачи, выполненные за смену, время безотказной работы робота и потребление электроэнергии на задачу. Постройте фреймворк на основе библиотеки стандартных метрик и адаптируйте его к различным ситуациям на разных площадках. Панель должна выявлять проблемы в пределах окна наблюдений, позволяя руководителям и сотрудникам оперативно принимать меры.

Определите ключевые показатели эффективности (KPI), отражающие как производительность, так и влияние на стоимость: пропускная способность на робота, среднее время ремонта (MTTR), среднее время наработки на отказ (MTBF), точность выполнения задач, энергопотребление на задачу, стоимость обслуживания на 1000 задач и процент своевременного выполнения. Используйте реестр с временными метками для отслеживания изменений и связывания каждого наблюдения с конкретным действием в стеке инженерной аналитики.

Обрабатывайте видео- и потоки данных с датчиков с помощью ffmpeg для поддержки проверок качества и согласованности во всем парке техники. В каждом окне вычисляйте наблюдения за движением, распознаванием объектов и точностью траектории; возможность обнаружения дрейфа улучшается просто путем сравнения запланированных и фактических действий. Это помогает команде реагировать на меняющиеся ситуации с четкими, основанными на данных действиями.

Влияние масштабирования на себестоимость обслуживания: расширение автопарка снижает постоянные затраты на задачу и распределяет накладные расходы на техническое обслуживание на больший объем работ. Моделируйте себестоимость обслуживания по площадкам, типам задач и источникам питания; включите затраты на оплату труда сотрудников, амортизацию электрического и металлического оборудования, а также замену деталей. При улучшении маршрутизации, планирования и автоматизации можно добиться снижения стоимости задачи примерно на 20–35%. Этот результат очевиден, и это причина инвестировать в автоматизацию.

Действенные шаги на следующий квартал: инструментировать путь данных, установить пороговые значения, публиковать ежедневный отчет о прогрессе и провести пилот на сайте среднего размера для проверки модели. Создать журнал действий с временными метками, который команды могут обновлять результатами; запланировать еженедельный обзор для переноса решений из обсуждений в изменения на местах. Поддерживать окно для сравнений и документировать каждую корректировку в библиотеке, чтобы наблюдения оставались отслеживаемыми.