亞馬遜（Amazon）近年不斷加快腳步提升倉儲的自動化技術，並引入機械人提升效率。不過，由於貨品形狀不一，加上條碼（Barcode）不會規律地貼在產品的同一個位置，導致機械人難以與超市員工一樣，容易找到Barcode，令效率減慢。有見及此，亞馬遜正計畫逐步淘汰以Barcode作物品識別，並開發新系統與機械人結合，令機械人可更容易識別物品並進行分類。

據cnet報道指，亞馬遜正利用倉庫中的物品圖片，來作機械學習，並開發了一個攝像系統，監控物品在傳送帶上流動，以確保它們與圖像相符。亞馬遜的人工智能專家和機械人專家希望，可把該技術與機械人結合起來，屆時機械人可撿拾物品和識別物品。亞馬遜電腦視覺小組應用科學經理Nontas Antonakos表示，希望能加快速度將包裹送到客戶手中，因此希望機械人撿起物品後，能即時處理，不再慢慢尋找和掃描條碼。

不過亞馬遜又強調，此稱為「多模式識別（multi-modal identification）」的系統並不會完全取代條碼，目前只會提供予製造和運輸產品的外部公司來進行產品識別和跟踪庫存，而此系統也正於西班牙巴塞羅那和德國漢堡的設施中使用。

該企又坦承，首次使用時，其準確率在75%至80%之間，「在Prime Day促銷期間，系統無法區分兩種不同顏色的Echo Dots。」經過調整後，目前該系統的準確率為99%。