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电子发烧友网报道（文 / 吴子鹏）宣布在全球部署 100 万台，这一里程碑标志着全球物流行业迈入化与自动化的新阶段。第 100 万个机器人被送往日本东京的运营，加入覆盖全球 300 多个设施的机器人军团。从 2012 年收购 Kiva Systems 起步，亚马逊用 11 年时间实现了机器人数量的指数级增长。
亚马逊机器人持续进化
2019 年，亚马逊（Amazon）创始人杰夫・贝索斯（Jeff Bezos）预测，在未来十年内，机器人系统将先进到足以像人手一般灵活抓取物品。从当前的结果来看，这一目标不仅实现了，而且被提前完成，亚马逊的机器人军团已形成完整的技术生态。
早期，亚马逊部署的机器人是 Kiva 机器人，这是由 Kiva Systems 公司研发的仓储。2012 年，亚马逊以 7.75 亿美元将其收购，并整编为 Amazon Robocs 部门，主要用于提升仓库货物分拣效率。
Kiva 机器人的智能化水平相对有限，采用二维码视觉导航技术，地面每隔 1 米铺设二维码，机器人通过双摄像头识别位置，定位精度达 ±10mm。其独特的滚珠丝杠升降设计，通过驱动齿轮箱实现货架抬升，可承重 340 公斤（720 磅），结构紧凑且可靠性高。不过，Kiva 机器人仅能用于搬运货物。
亚马逊目前广泛部署的是大力神 (Hercules) 机器人，自 2017 年部署以来，始终是仓储自动化的核心设备。其设计初衷是应对传统 Kiva 机器人无法处理的重型货物搬运需求，例如家电、家具等大件。通过独特的结构与智能控制系统，大力神实现了 1250 磅（约 567 公斤）的单次举重能力，相当于同时搬运 3 台家用冰箱。大力神机器人带来了显著的效率提升，亚马逊仓库工人日均步行距离从 8 公里降至 1.6 公里，肢体动作次数减少 40%，工作内容从体力消耗转向监控机器人状态、处理异常订单等认知型工作。亚马逊数据显示，部署大力神后，单个员工年处理包裹量从 2015 年的 175 个增至 3870 个，效率提升超 20 倍。
作为亚马逊机器人军团的智能手，Vul 自部署以来，彻底改写了仓储自动化的游戏规则。其采用双臂协同设计，一条机械臂配备 3D 视觉摄像头 + 真空吸盘，可精准识别并抓取形状不规则物品（如软包装零食、异形玩具）；另一条机械臂通过力反馈实时调整货架内商品排列，使存储空间利用率提升 20%。
亚马逊相关负责人表示：“Vulcan 通过接受物理数据训练，包括力和触觉反馈，已经能够拣选亚马逊约 75% 的库存商品，并且随着时间的推移，其性能还将不断提升。” 目前，Vulcan 已在华盛顿州斯波坎和德国汉堡的亚马逊仓库成功部署，并已处理了超过 50 万份订单。
人机协作：从替代到共生的范式转型
通过一代又一代机器人的更新，亚马逊仓库里由机器人承担的任务越来越多。不过，促成这种局面的是生成式 模型 DeepFleet 的诞生。
DeepFleet 的训练数据涵盖亚马逊仓库内货物流动的全量信息，包括货架移动轨迹、订单波动模式、机器人能耗数据等。通过对这些数据的深度挖掘，模型可动态预测不同时段、区域的物流需求，生成最优调度方案。
区别于传统的静态路径规划，DeepFleet 采用生成式 AI 技术，能够实时生成多组候选路径，并通过强化学习选择最优解。其核心算法结合了图（GNN）和 Transformer 架构，其中 GNN 建模将仓库布局抽象为动态图结构，节点代表货架、机器人及员工，边代表可行路径，通过 GNN 捕捉节点间的空间关系与交互逻辑；然后利用 Transformer 的注意力机制，分析历史路径数据中的时序模式，预测未来订单对物流网络的影响，提前调整机器人队列的分布。
DeepFleet 具有跨机器人类型的协同调度能力，可同时管理搬运机器人（Hercules）、分拣机器人（Pegasus）和自主移动机器人（），实现「存储 - 分拣 - 运输」全流程闭环。通过分析用户购买行为数据，DeepFleet 能预测特定区域的商品需求，动态调整库存分布。同时，DeepFleet 通过增强现实（AR）界面与人类员工交互，实时显示机器人状态、异常警报及操作建议。在亚利桑那州凤凰城仓库，员工通过 AR 眼镜接收 DeepFleet 的指令，处理异常订单的效率提升数倍。
不过，亚马逊的员工该怎么办呢？亚马逊的机器人革命正在重构岗位价值链条，员工需主动参与技术赋能的角色升级。以日本东京物流中心为例，员工通过「机器人技术员」培训计划，从传统拣货员转型为系统监控师。也就是说，员工需以技术赋能者而非技术替代者的视角，在智能物流的新生态中找到不可替代的价值定位。正如亚马逊 CEO Andy Jassy 所言：“AI 将把员工从机械重复中解放出来，让工作更有趣”。
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