電子發燒友網報道（文 / 吳子鵬）亞馬遜宣布在全球部署 100 萬臺機器人，這一里程碑標志著全球物流行業邁入智能化與自動化的新階段。第 100 萬個機器人被送往日本東京的運營中心，加入覆蓋全球 300 多個設施的機器人軍團。從 2012 年收購 Kiva Systems 起步，亞馬遜用 11 年時間實現了機器人數量的指數級增長。

亞馬遜機器人持續進化

2019 年，亞馬遜（Amazon）創始人杰夫?貝索斯（Jeff Bezos）預測，在未來十年內，機器人系統將先進到足以像人手一般靈活抓取物品。從當前的結果來看，這一目標不僅實現了，而且被提前完成，亞馬遜的機器人軍團已形成完整的技術生態。

早期，亞馬遜部署的機器人是 Kiva 機器人，這是由 Kiva Systems 公司研發的倉儲自動化設備。2012 年，亞馬遜以 7.75 億美元將其收購，并整編為 Amazon Robotics 部門，主要用于提升倉庫貨物分揀效率。

Kiva 機器人的智能化水平相對有限，采用二維碼視覺導航技術，地面每隔 1 米鋪設二維碼，機器人通過雙攝像頭識別位置，定位精度達 ±10mm。其獨特的滾珠絲杠升降設計，通過電機驅動齒輪箱實現貨架抬升，可承重 340 公斤（720 磅），結構緊湊且可靠性高。不過，Kiva 機器人僅能用于搬運貨物。

亞馬遜目前廣泛部署的是大力神 (Hercules) 機器人，自 2017 年部署以來，始終是倉儲自動化的核心設備。其設計初衷是應對傳統 Kiva 機器人無法處理的重型貨物搬運需求，例如家電、家具等大件商品。通過獨特的機械結構與智能控制系統，大力神實現了 1250 磅（約 567 公斤）的單次舉重能力，相當于同時搬運 3 臺家用冰箱。大力神機器人帶來了顯著的效率提升，亞馬遜倉庫工人日均步行距離從 8 公里降至 1.6 公里，肢體動作次數減少 40%，工作內容從體力消耗轉向監控機器人狀態、處理異常訂單等認知型工作。亞馬遜數據顯示，部署大力神后，單個員工年處理包裹量從 2015 年的 175 個增至 3870 個，效率提升超 20 倍。

作為亞馬遜機器人軍團的智能手，Vulcan 自部署以來，徹底改寫了倉儲自動化的游戲規則。其采用雙臂協同設計，一條機械臂配備 3D 視覺攝像頭 + 真空吸盤，可精準識別并抓取形狀不規則物品（如軟包裝零食、異形玩具）；另一條機械臂通過力反饋傳感器實時調整貨架內商品排列，使存儲空間利用率提升 20%。

亞馬遜相關負責人表示：“Vulcan 通過接受物理數據訓練，包括力和觸覺反饋，已經能夠揀選亞馬遜約 75% 的庫存商品，并且隨著時間的推移，其性能還將不斷提升。” 目前，Vulcan 已在華盛頓州斯波坎和德國漢堡的亞馬遜倉庫成功部署，并已處理了超過 50 萬份訂單。

人機協作：從替代到共生的范式轉型

通過一代又一代機器人的更新，亞馬遜倉庫里由機器人承擔的任務越來越多。不過，促成這種局面的是生成式 AI 模型 DeepFleet 的誕生。

DeepFleet 的訓練數據涵蓋亞馬遜倉庫內貨物流動的全量信息，包括貨架移動軌跡、訂單波動模式、機器人能耗數據等。通過對這些數據的深度挖掘，模型可動態預測不同時段、區域的物流需求，生成最優調度方案。

區別于傳統的靜態路徑規劃算法，DeepFleet 采用生成式 AI 技術，能夠實時生成多組候選路徑，并通過強化學習選擇最優解。其核心算法結合了圖神經網絡（GNN）和 Transformer 架構，其中 GNN 建模將倉庫布局抽象為動態圖結構，節點代表貨架、機器人及員工，邊代表可行路徑，通過 GNN 捕捉節點間的空間關系與交互邏輯；然后利用 Transformer 的注意力機制，分析歷史路徑數據中的時序模式，預測未來訂單對物流網絡的影響，提前調整機器人隊列的分布。

DeepFleet 具有跨機器人類型的協同調度能力，可同時管理搬運機器人（Hercules）、分揀機器人（Pegasus）和自主移動機器人（Proteus），實現「存儲 - 分揀 - 運輸」全流程閉環。通過分析用戶購買行為數據，DeepFleet 能預測特定區域的商品需求，動態調整庫存分布。同時，DeepFleet 通過增強現實（AR）界面與人類員工交互，實時顯示機器人狀態、異常警報及操作建議。在亞利桑那州鳳凰城倉庫，員工通過 AR 眼鏡接收 DeepFleet 的指令，處理異常訂單的效率提升數倍。

不過，亞馬遜的員工該怎么辦呢？亞馬遜的機器人革命正在重構崗位價值鏈條，員工需主動參與技術賦能的角色升級。以日本東京物流中心為例，員工通過「機器人技術員」培訓計劃，從傳統揀貨員轉型為系統監控師。也就是說，員工需以技術賦能者而非技術替代者的視角，在智能物流的新生態中找到不可替代的價值定位。正如亞馬遜 CEO Andy Jassy 所言：“AI 將把員工從機械重復中解放出來，讓工作更有趣”。