Amazon 仓库机器人超 100 万台，人类员工的工作未来引争论

我，机器人打工者

亚马逊拥有超过 100 万台机器人打工者。接下来人类员工的出路在哪里？

这家全球第二大企业雇主押注机器人打工者来实现规模化扩张。

轮式移动机器人在亚马逊运营中心内搬运装满商品的高大库存货架。 图片来源： Amazon

世界上没有任何组织运营的机器人数量超过亚马逊。该公司已有超过 100 万台机器人在仓库中全天候工作，支撑着每天数千万件当日达和次日达包裹的配送——而随着亚马逊建立新工厂以生产越来越强大的机器人打工者，其机器人队伍在未来几年还将大幅增长。

尽管部署了如此多的机器人，根据其 2025 年年度报告，亚马逊同时是全球第二大企业雇主，拥有超过 150 万名全职和兼职人类员工。亚马逊高管表示，不断扩大的机器人队伍接管了运营中心中最艰苦、最容易导致身体疲劳和受伤的任务，从而减轻了人类员工的负担。但劳工权益组织和独立研究者指出，有证据表明由 AI 驱动的仓库自动化对于与机器人并肩工作的人类来说并非全是好处。

“在过去 100 年里，我们见过的自动化大多发生在远离工人的地方——你把高风险任务从工人手中拿走，而且是以物理上不接近的方式进行的，”乔治梅森大学商学教授 Brian Greenwood 告诉 Ars。“协作机器人的兴起真正改变了这一格局，原因有二：一是它在物理上接近人类，二是机器人有能力主导工作节奏。”

在许多方面，机器人技术与 AI 非常适合电商运营中心内已然存在的高强度工作节奏。亚马逊对 2 亿 Prime 订阅用户的快速配送承诺，尤其需要数十万名人类员工快速组装并发运客户订单，而这些订单往往包含令人眼花缭乱的各类商品。

运营中心的许多工作也经常涉及“枯燥、肮脏和危险”的任务，人们可能更愿意把这些交给机器人。根据 美国职业安全与健康管理局 的数据，美国仓储行业员工的伤病率通常是全国所有行业平均水平的两倍以上。

“在美国，仓储行业有近 200 万从业者，该行业的特点是极高的员工流动率和极高的工伤率，”Greenwood 说。

但机器人仍远远无法胜任人类员工所能执行的众多不同任务。因此，亚马逊仍然拥有庞大的人类员工队伍，与公司不断壮大的轮式机器人和机械臂队伍协同工作——而当人类被要求跟上机器搭档的节奏时，工作场所可能变得复杂。

在 2012 年做出收购机器人公司 Kiva Systems 的关键决定后，Amazon 迅速扩充了其机器人车队。Kiva 是最早开创轮式移动机器人的公司之一，这类机器人将放满货物的货架送到仓库工人面前，而不需要工人在履约中心内不停地走动、从货架上取货。

自收购以来，Kiva 被更名为 Amazon Robotics，专注于部署各种移动机器人和机械臂，这些设备主要由 Amazon 在马萨诸塞州的工厂自主制造。今年，该公司还宣布将在德克萨斯州奥斯汀和印第安纳州格林伍德增建生产工厂，以在未来制造更多机器人。

“我们在看待能够帮助员工解决哪些挑战、以及如何通过这些技术改善客户生活方面，有一个共同的主题，”Amazon Robotics 副总裁 Scott Dresser 对 Ars 表示。“每一步，[我们都在]攻克困难或深度的技术挑战来实现这一目标。”

Amazon 的百万机器人队伍中，大部分仍是那些轮式移动机器人。该公司声称，通过协调此类机器人的集群，其 Sequoia 机器人系统能将履行中心的物品识别和存储速度提高多达75%。Hercules 和 Titan 机器人的尺寸分别相当于一张台球桌和一架小型三角钢琴，它们在仓库通道中穿行，取回被称为 pod 的高大布料货架单元——里面装满塑料周转箱——并将其送到各个工作站的人类员工手中。

这类移动机器人通常沿着铺设在地面上的贴纸网格线行进，并被限制在远离人类员工的围栏区域内。但最新的移动机器人名为 Proteus，配备了传感器，使其能够在更自由漫游的角色下安全地与人类及其他物体共同作业。

这些在存储 pod 之间的狭窄通道中穿行的移动机器人集群，有时也会造成机器人交通拥堵。正因如此，Amazon 开始使用一套统称为 DeepFleet 的AI 基础模型套件来协调其机器人，帮助提前预测可能出现的机器人拥堵。

近来，Amazon 部署的机械臂数量不断增加，这些机械臂可以抓取存放在库存 pod 高处的物品、分拣包裹并将其放入推车或移动机器人顶部，以及处理 Amazon 客户在线购物时订购的众多不同单品。

据 Amazon 首席财务官 Brian Olsavsky 在7月的财报电话会议上透露，该公司预计今年将把现有机械臂队伍增加一倍以上。当 Ars 寻求澄清时，Dresser 表示目前部署的机械臂数量处于数千台的量级。

机械臂竞赛

亚马逊最初购买第三方机械臂，帮助在其履约中心内搬运和堆叠沉重的托盘和料箱。但由 Amazon Robotics 自研的首款机械臂，用于从杂乱的堆放中分拣单个邮寄信封和包裹，名为 Robin，于 2021 年开始测试，并于 2022 年在佛罗里达州莱克兰的一处设施首次投入使用。

“有了 Robin，这实际上是我们的第一次尝试：把一堆杂乱的客户订单混合在一起，构建先进的机器人技术来识别场景中的物品，制定抓取策略，并构建运动规划，以便成功将物品放置到我们的移动驱动单元上，”Dresser 解释道。

这种机械臂使用八个吸盘来抓取单个包裹。但在采取任何行动之前，机器人的软件会分析杂乱堆满包裹的传送带的俯视图，并快速对可能的抓取动作进行排序。

在 2023 年的一篇研究论文中，Amazon Robotics 团队描述了他们早期为机器人开发的 几种抓取策略——但每种策略都有其自身的局限性。一种优先抓取较大包裹的策略在较小包裹位于较大包裹之上或与之重叠时遇到了挑战。另一种倾向于抓取靠近堆顶包裹的策略，在实践中则无法取回“够不到的抓取目标”和部分被掩埋的包裹。

改进来自用一种被称为机器学习的 AI 方法取代此类手工设计的算法。该机器学习模型最初 基于已部署机械臂的超过 394,000 次抓取动作进行训练，以估计抓取成功的概率，然后使用在线抓取排序器为 Robin 机器人优先选择最优动作。

在该试验中表现最好的机器学习方法实现了 93.73% 的成功率，而表现最好的传统算法成功率为 92.28%。乍一看这似乎微不足道，但这意味着在总计超过 100 万次抓取的工作周期内，机器学习方法的失败抓取次数比传统方法少了约 16,500 次。对于像亚马逊这样在规模化运营中优先考虑速度和效率的企业来说，这非常重要。

Amazon Robotics 团队进一步展示，在一项模拟 Amazon Robin 车队运作方式的机器人工作站实验中，涉及 200 万次拾取操作，这种机器学习方法可将拾取失败率降低 20%。他们于 2025 年 7 月在国际实验机器人学研讨会（International Symposium on Experimental Robotics）上介绍了这项工作。

接下来是 Cardinal，这是一种机械臂，可以将重达 50 磅的包裹放入带轮的小车中，这些小车最终会被运送到在装卸区等候的亚马逊卡车上。这些机器人于 2022 年 11 月首次在田纳西州纳什维尔的一处设施投入运行。

“把它想象成一场 俄罗斯方块 游戏：你在分拣包裹，并把它们放进小车，你要尽可能高密度地装填，”Dresser 告诉 Ars。“从可持续性和运输成本的角度来看，高密度装载的容器都非常有优势。”

Cardinal 汲取了 Robin 在拾取和搬运包裹开发过程中的经验教训，同时增加了将客户订单紧密装入购物车的功能。Dresser 表示，Amazon 刚刚开始大规模部署 Cardinal，并将在未来几年继续推进。

AI 驱动的机器人后继者

Robin 和 Cardinal 可以处理几十种包裹类型。但更新的 Sparrow 机械臂是为了应对更具挑战性的任务而开发的——处理客户订单中可能出现的数亿种不同形状和尺寸的产品。

具体来说，Sparrow 专注于将部分装满的集装箱尺寸周转箱中的物品整合到紧凑打包的周转箱中。在履行客户订单取出物品时，Sparrow 会持续为周转箱补充物品。

“当我们思考 AI 如何应用于机器人技术的物理空间时，Sparrow 确实是我们首次真正部署基础模型的地方，这些模型使我们能够应对如此高的产品多样性，”Dresser 告诉 Ars。

Dresser 解释说，这些基础模型帮助 Amazon Robotics 团队高效地识别和分类那数亿种物品，以开发新的抓取机器人策略。它们还省去了为每件物品手动编写代码的需要。

最近，Amazon Robotics 团队创建了一个用于机器人感知的基础模型，可以处理可能出现在 Amazon 履约中心的新颖、从未见过的产品。该团队还开发了一个与不同类型机械臂兼容的通用动作模型，这些机械臂可能使用不同的吸力和手指抓取组合。

“如果你需要为每个这样的任务和形态构建临时的感知模型，那是无法扩展的，”Amazon Robotics 的高级应用科学经理 Kapil Katyal 在 Ars 参加的 9 月 29 日于匹兹堡举行的智能机器人与系统会议上的演讲中说。

“因此，我们团队采取的举措之一是设计一个基础模型，它适用于我们部署的任何新型机器人形态，以及我们需要在其上执行的所有感知任务，”Katyal 说。

大多数机械臂主要依赖视觉。但 Amazon 最新的机械臂 Vulcan 是首个将视觉与能够提供触觉的力反馈传感器相结合的机械臂。这使得机器人能够准确地在覆盖织物的库存pod中取出或存放物品。

“你需要能够放入一件物品、创造空间，或把某物拉出来，”Dresser 说。“对于如今传统的非触觉系统来说，这些都是非常难做到的，比如作为 Sparrow 一部分的吸力系统。”

Vulcan 机器人手臂自 2025 年起开始在华盛顿州斯波坎和德国汉堡的亚马逊履约中心投入运行。它尚未大规模部署，但 Dresser 表示，公司预计将在 2027 年扩大这款机器人手臂的使用。

解析对人类的影响

据公司称，每款新机器人都让亚马逊的人类员工受益。例如，Vulcan 专注于取放库存货舱最顶层的物品，否则这些物品需要员工使用梯凳才能拿到，同时它还能处理紧贴地面的物品。这使得员工可以专注于取放处于更舒适可及范围内的物品。

但多年来，劳工倡导团体、记者以及美国国会的调查描绘了亚马逊自动化进程不那么乐观的一面。总部位于华盛顿特区的工会联盟战略组织中心（SOC）在 2021 年 5 月和 2022 年 4 月发布的报告显示，与没有机器人的仓库相比，亚马逊机器人仓库的受伤率更高。该分析基于各公司向美国政府报告的 2017 年至 2020 年的受伤数据。

“亚马逊喜欢谈论它最新的机器人，因为它不想谈论每年因亚马逊痴迷于最大化速度和最小化成本而受伤的数万名亚马逊员工，”SOC 的战略研究与 campaign 总监 Joan Moriarty 在发给 Ars 的电子邮件中表示。

该组织还在 2021 年 2 月进行的一项在线调查中收集了近千名亚马逊员工的反馈。“员工一致反映，机器人的存在加快了亚马逊设施中预期的工作节奏，迫使他们做出快速、重复的动作，大幅增加了受伤风险，”Moriarty 说。

美国参议院卫生、教育、劳工和养老金委员会（HELP）也于 2024 年由参议员 Bernie Sanders（佛蒙特州无党派人士）领导进行了一项调查。该委员会的报告指出，亚马逊的内部数据也表明机器人化生产率与人类员工承受的压力增加之间存在关联，从而导致更高的受伤率。

亚马逊曾称这些报告存在缺陷，并指出其依赖于早于最现代化机器人部署的旧数据，包括过去几年才投入运行的机器人手臂。该公司还吹嘘其整体工伤率的改善，但没有详细说明机器人仓库与非自动化仓库之间可能存在的差异。

“所有这些说法都忽略了一个事实：自 2019 年以来，我们的全球可记录事故率已改善 43%，而包含需要员工请假离岗的最严重工伤的全球误工事故率已改善 70%，”一位亚马逊发言人告诉 Ars。“我们在运营网络中机器人规模不断扩大的同时，各项指标也在逐年持续改善。”

关于亚马逊自动化推进的最细致入微的发现，可能来自 2025 年 4 月发表在 ILR Review 期刊上的一项 研究。该分析显示，与老式履约中心相比，亚马逊的机器人仓库重伤事故减少了 40%——这表明由机器人承担最具体力挑战性和危险性的任务会带来一些好处。

然而，同一项研究还发现，机器人履约中心因重复动作造成的体力劳损相关的较轻伤害增加了 77%。

该论文的合著者之一、乔治梅森大学的格林伍德（Greenwood）说：“至少有一种表现机制似乎是通过工作节奏体现的，机器人履约中心的拣货率高得出奇。”

由部分自动化驱动的更快工作节奏可能意味着“机器人在决定工作节奏”，促使人类员工更快地执行某些重复性动作，格林伍德告诉 Ars。“这似乎正是我们观察到的拉伤和扭伤背后的原因。”他说。

这项研究部分利用了由 Reveal 与调查报道中心的记者获得的亚马逊公司数据，涵盖 2016 年至 2019 年间 150 多个亚马逊仓库的每周数据。格林伍德表示，尽管数据较为陈旧，但研究结论仍与亚马逊正在推进的自动化工作相关。

“我没有看到大量证据表明这些动态正在改变，因为仓储行业的流失率仍然非常高——而且这不仅仅是亚马逊的情况。”格林伍德说。

格林伍德及其同事还分析了亚马逊履约中心员工在 Reddit 上发布的在线评论。在这些评论中，亚马逊员工形容机器人履约中心的工作体力压力较小，但由于与更高生产率预期相伴的身体重复性和更快的节奏，精神上令人疲惫。

工作的未来

一个显而易见的问题是，亚马逊和其他公司的自动化努力最终是否会用机器人取代一些原本可能由人类担任的职位。就亚马逊而言，该公司一直宣扬机器人化推进为人类员工提供了新的就业机会。采用先进机器人技术的履约中心通常需要多出 30% 的员工从事可靠性、维护和工程岗位，而制造更多机器人的新设施据称也将各自带来 300 多个工作岗位。

“当我们意识到这些机器人技术[进展]中的每一项都可能改变工作的性质时，我们就在为员工提供提升技能、学习这些东西的机会，”亚马逊机器人公司的德雷瑟（Dresser）说。“实际上，我们把网络中的机器人维护技师数量增加了 30% 以上，而这是一份技能要求更高、薪酬也更高的工作。”

该公司还将其自动化工作描述为与不断增长的业务相辅相成，业务增长需要更多的人类员工。亚马逊发言人对 Ars 表示：“在过去十年部署机器人的过程中，我们看到我们的运营规模不断扩大，在扩展网络的同时创造了数十万个工作岗位。”

不过，亚马逊内部显然也在讨论机器人可能会减少对人类员工的需求。2025 年 10 月，《纽约时报》报道称，内部战略文件表明，机器人化的推进可能使该公司到 2027 年将美国预期招聘需求减少超过 16 万人，到 2033 年减少 60 万人。（当时一位亚马逊发言人回应称，这些文件仅反映了公司内部某一个团队的看法。）

即使亚马逊正努力将其机器人队伍扩展到超过一百万台大关，有关该公司工作场所安全和工作条件的讨论也不太可能消失。Greenwood 表示，尽管亚马逊数十万员工中在美国加入工会的人只占很小一部分，但工会“传统上在改善工人安全方面一直发挥着非常好的作用”。

“当然，我明白企业并不总是乐于参与这种对话，我也不能说这就能解决这里的问题，”Greenwood 对 Ars 表示。“但改善管理层与劳工之间的关系，通常是找出如何降低这些工伤率的最佳前进路径，这对亚马逊本身也有好处。”

2022 年 4 月在纽约州斯塔滕岛一个仓库的工人中组织成立的第一个亚马逊工会，一直在推动其所谓的《权利安全法案》，其中列出了他们希望看到的改变，以使工作场所更加安全。随文件配发的图片上写着：“我们不是机器人。”

Jeremy Hsu 是一名记者，探索深科技和 AI 领域的广泛话题。他此前曾为 New Scientist、Scientific American、IEEE Spectrum、Wired、Undark Magazine 和 MIT Tech Review 等众多刊物撰稿，主题包括深度伪造、数据中心、无人机、电池技术、机器人技术以及 GPS 干扰。他拥有纽约大学新闻学硕士学位，以及宾夕法尼亚大学历史与社会学学士学位，辅修英语。

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