近日，外媒报道美国亚马逊（Amazon.com, Inc.）拟通过系统化自动化，在未来数年“避免新增或逐步替代”约60万个岗位需求，其中到2027年在美国范围内的影响量级约16万；对应测算为每件包裹节省约0.30美元单位成本。

Amazon的自动化版图并非单一机型替代，而是系统化组合：以Kiva/Drive底座形成的“货到人”体系为基础，叠加Proteus（可与人协同的AMR）与Sequoia（货架/料箱高速存取系统）、Sparrow、Robin/Cardinal（拣取与分拣机械臂）等，目标是在更大面积上把“搬、拣、分、送”的细碎工序算法化与标准化。官方资料与行业报道显示，Proteus是其首款能在开放区域自主避障运行的移动机器人，Sequoia面向库内入库与上架提速，Sparrow已能识别并抓取大类SKU，为单件拣选进一步自动化铺路。

在规模层面，Amazon的“机器人员工”已突破百万台，多年来在全球履约网络中承担搬运、分拣与拣选辅助等任务。第三方长期跟踪显示，公司还部署了面向车队级调度的AI系统，以优化机器人的路径规划与拥塞控制，提高整仓吞吐效率。

值得注意的是，外界将“60万岗位”理解为“裁撤”并不完全准确。按照多家媒体的解读，这一数字更多指通过自动化**“避免未来新增同等规模岗位”，而非一次性“裁撤现有”同等规模员工；其中近期的节奏是先在2027年前减少约16万岗位需求，并据测算带来每件包裹节省约0.30美元**的单位成本改善。

对于“机器人是否取代人类”的争议，Amazon Robotics首席技术官Tye Brady给出了官方风格的回应：机器人将持续扩张其在搬运、识别与协同上的边界，但“人类的常识与判断”仍是复杂情境处理与系统运营的关键，未来更需要具备技术素养的操作与维护岗位。这一表态与公司常年对外宣称的“机器人辅助员工、提升安全与效率”的基调一致。

对行业的几项直接启示如下：第一，组合式自动化成为主流。以移动机器人、臂式拣选与高密度存取系统组成的“积木体系”，将持续拉高对WES/WMS、机器视觉与系统集成的要求；单点设备价值正在向系统效率与整仓SLA让位。第二，单位经济性是硬约束。以0.30美元/件的改善为标尺，整仓的回报将更依赖“峰值吞吐与拥塞控制”，而非单机速度的极限指标。第三，岗位结构调整将是常态。面向机器人运维、流量控制与数据标注/质量的“新工种”增多，与传统一线工位的占比此消彼长。

亚马逊（Amazon.com, Inc.）创立于1994年，总部位于美国，最初以网上书店起家，后成长为覆盖全球的电商与科技公司。其核心业务包括：电商零售与第三方市场（Marketplace/Prime 会员体系）、云计算与数据服务（AWS）、数字广告、物流履约网络（仓储、配送与最后一公里）、以及自有硬件与内容生态（Kindle、Echo/Alexa、Fire 设备与 Prime Video 等）。亚马逊长期坚持“以客户为中心”的经营理念，通过一体化供应链、FBA 卖家服务、1-Click 购物、订阅制与个性化推荐等持续创新，提升购物与履约体验。公司亦在自动化与机器人、语音与生成式 AI、可持续发展等方向投入，以技术与规模优势驱动效率、拓展场景，并为商家与开发者提供基础设施与流量入口。

在美国亚马逊机器人公司(Kiva System)Amazon Robotics，我们一直在重新构想现在的样子。我们看到了大局，设想了一个更好的局面，并建立了将复杂问题变成优雅简单解决方案的联系。我们现在朝着更智能，更快，更一致的客户体验的方向推动着亚马逊以及整个行业向前发展。我们以无畏的决心，以切实可行的解决方案来解决这一不可能，我们今天将迎接明天的挑战。我们现在重新想象。

Amazon Robotics成立于2003年，其理念是为了满足电子商务中的消费者需求，必须有一种更好的订单履行解决方案。今天，该公司正在彻底改变亚马逊在全球的运营。作为亚马逊最大的东海岸研究与开发组织，亚马逊机器人公司的发展速度超过了公司历史上的任何时候，而且规模不断扩大，并扩大了我们的技术章程。

我们所做的

Amazon Robotics是Amazon.com的全资子公司，可通过自动化实现更智能，更快，更一致的客户体验。 Amazon Robotics使用多种机器人技术方法（包括自动移动机器人，复杂的控制软件，语言感知，电源管理，计算机视觉，深度感测，机器学习，对象识别和命令的语义理解）使履行中心的操作自动化。

Amazon Robotics专注于研发，以不断探索将其产品线扩展到新领域的新机会，这些新机会将重新定义“ Now”的含义，并使Amazon继续为客户提供令人愉悦和惊奇的体验。

Amazon Robotics总部位于波士顿地区，位于机器人创新的中心，并已建立企业和学术合作伙伴关系，以支持整个机器人生态系统的创新，从而更快地将前沿技术引入该领域。