機器人革命席捲倉庫：從Kiva到DeepFleet，亞馬遜物流自動化之路

（來源：AGV網）

德國羅莎·盧森堡基金會紐約辦公室（RLS-NYC）近日刊發文章《亞馬遜的機器人革命（Amazon’s Robot Revolution）》，作者為美國《Labor Notes》撰稿人Luis Feliz Leon。文章以「機器人+算法」在倉配體系中的疊加效應為主線，討論美國亞馬遜公司（Amazon.com, Inc.）如何通過持續引入倉儲機器人與生成式AI，把物流網絡推向更高的吞吐效率，同時也把勞動組織、崗位結構與工作強度推入新的張力區間。

文章首先把亞馬遜的自動化置於其「超大規模物流基礎設施」的背景下：作為全球電商與雲服務巨頭，美國亞馬遜在全球擁有龐大員工規模與分佈式履約網絡。外部物流地產數據庫MWPVL對其美國設施數量給出持續跟蹤與估算，這種「節點密度+訂單規模」的組合，使任何一次流程自動化迭代都可能被放大為行業級的效率範式。

在技術路徑上，文章回溯了亞馬遜自動化的關鍵節點：2012年以7.75億美元收購美國Kiva Systems，把「貨到人」（goods-to-person）的移動機器人能力內化為核心競爭壁壘，並在后續整合為美國亞馬遜機器人（Amazon Robotics）體系，推動揀選、搬運、分揀等環節的連鎖改造。 這一長期投入在近兩年的對外表述中被進一步「AI化」：按亞馬遜官方披露，其運營體系已部署第100萬臺機器人，並推出名為DeepFleet的生成式AI基礎模型，用於在履約網絡內協調機器人羣體運動，目標是將機器人車隊行走效率提升約10%；官方同時強調其機器人網絡覆蓋300多個設施，並以Hercules、Pegasus、Proteus等不同類型機器人分別承擔舉升搬運、包裹處理、開放區域自主通行等任務。

RLS-NYC文章的核心觀點並不止於「機器人更聰明」，而在於「自動化被用來重寫用工曲線」。文中援引美國《紐約時報》對內部材料的報道脈絡，並結合多方解讀指出：亞馬遜的機器人團隊被曝設定了更高比例的流程自動化目標，試圖在銷量繼續增長時減少對新增人力的依賴；相關報道提到的指標包括：到2033年前后將自動化覆蓋到約75%的運營環節、到2027年減少對約16萬個崗位的需求，並以「每件商品節省約0.3美元成本」的方式形成可量化的投資回報。美國The Verge對該報道進行了更易讀的梳理，並披露亞馬遜方面通過發言人Kelly Nantel淡化其為「單一團隊材料、並非公司總體戰略」的迴應，這也反映了企業在效率敍事與社會觀感之間的措辭管理。

在組織與崗位結構層面，文章把「機器人革命」拆成兩條並行鏈路：一條是設備與流程的再工程化（例如更高密度的貨架佈局、自動分流與更短揀選路徑帶來的節拍提升）；另一條是數據化管理與算法調度對勞動過程的再定義——從任務分配、績效計量到異常追蹤，越來越多決策由系統完成。作者在文中穿插了多位一線員工的敍述，用以説明在「產能提升」之外，工人感受到的往往是工作節奏被重新校準、體力負荷與受傷風險的壓力，以及「人機協作」在現實中可能轉化為對人的更嚴苛約束。

值得注意的是，亞馬遜自身也在更宏觀的AI敍事中提示「崗位結構將變化」。美國亞馬遜首席執行官Andy Jassy在面向員工的公開信中直言，隨着生成式AI與智能體應用鋪開，「某些崗位所需的人會更少、另一些崗位需要更多人」，並預期未來幾年效率提升將壓縮公司企業職能端的總體用工規模；同一封信也提到在履約網絡中用AI改進庫存擺放、需求預測與機器人效率。 RLS-NYC文章將這一表述與倉內機器人並置，強調「AI（調度、預測、監控）+機器人（執行、搬運、分揀）」的耦合，可能比單一技術更快改變就業結構。

不過，文章也提醒讀者，自動化並非線性勝利。早在2019年，美國路透社在對亞馬遜倉庫的採訪中引用時任Amazon Robotics Fulfillment負責人Scott Anderson的判斷：距離「完全自動化完成單個訂單處理」至少還有相當長的技術距離；報道同時提到在某些品類與流程上，機器的感知與抓取能力仍受限，人類在柔性判斷上仍具優勢。 將這一歷史參照與今天的DeepFleet對照，可以看到亞馬遜策略的轉向：與其執着於「單點完全替代」，不如通過羣體協同、路徑優化與流程切片，在可控範圍內把每一個環節的「人均產出」推高，從而實現系統級的成本曲線下移。

RLS-NYC這篇文章的主要貢獻在於提出一個更具解釋力的框架：亞馬遜的「機器人革命」不是單純的設備升級，而是圍繞規模化履約網絡展開的「軟硬一體的運營重構」。它既影響倉內技術路線（AMR/輸送/分揀/視覺與AI調度的組合），也會外溢為全行業的效率基準與勞動治理議題——在成本、交付時效與安全合規之間，企業、員工與監管將被迫在更高頻的技術迭代中重新尋找平衡點。