德国罗莎·卢森堡基金会纽约办公室（RLS-NYC）近日刊发文章《亚马逊的机器人革命（Amazon’s Robot Revolution）》，作者为美国《Labor Notes》撰稿人Luis Feliz Leon。文章以“机器人+算法”在仓配体系中的叠加效应为主线，讨论美国亚马逊公司（Amazon.com, Inc.）如何通过持续引入仓储机器人与生成式AI，把物流网络推向更高的吞吐效率，同时也把劳动组织、岗位结构与工作强度推入新的张力区间。

文章首先把亚马逊的自动化置于其“超大规模物流基础设施”的背景下：作为全球电商与云服务巨头，美国亚马逊在全球拥有庞大员工规模与分布式履约网络。外部物流地产数据库MWPVL对其美国设施数量给出持续跟踪与估算，这种“节点密度+订单规模”的组合，使任何一次流程自动化迭代都可能被放大为行业级的效率范式。

在技术路径上，文章回溯了亚马逊自动化的关键节点：2012年以7.75亿美元收购美国Kiva Systems，把“货到人”（goods-to-person）的移动机器人能力内化为核心竞争壁垒，并在后续整合为美国亚马逊机器人（Amazon Robotics）体系，推动拣选、搬运、分拣等环节的连锁改造。 这一长期投入在近两年的对外表述中被进一步“AI化”：按亚马逊官方披露，其运营体系已部署第100万台机器人，并推出名为DeepFleet的生成式AI基础模型，用于在履约网络内协调机器人群体运动，目标是将机器人车队行走效率提升约10%；官方同时强调其机器人网络覆盖300多个设施，并以Hercules、Pegasus、Proteus等不同类型机器人分别承担举升搬运、包裹处理、开放区域自主通行等任务。

RLS-NYC文章的核心观点并不止于“机器人更聪明”，而在于“自动化被用来重写用工曲线”。文中援引美国《纽约时报》对内部材料的报道脉络，并结合多方解读指出：亚马逊的机器人团队被曝设定了更高比例的流程自动化目标，试图在销量继续增长时减少对新增人力的依赖；相关报道提到的指标包括：到2033年前后将自动化覆盖到约75%的运营环节、到2027年减少对约16万个岗位的需求，并以“每件商品节省约0.3美元成本”的方式形成可量化的投资回报。美国The Verge对该报道进行了更易读的梳理，并披露亚马逊方面通过发言人Kelly Nantel淡化其为“单一团队材料、并非公司总体战略”的回应，这也反映了企业在效率叙事与社会观感之间的措辞管理。

在组织与岗位结构层面，文章把“机器人革命”拆成两条并行链路：一条是设备与流程的再工程化（例如更高密度的货架布局、自动分流与更短拣选路径带来的节拍提升）；另一条是数据化管理与算法调度对劳动过程的再定义——从任务分配、绩效计量到异常追踪，越来越多决策由系统完成。作者在文中穿插了多位一线员工的叙述，用以说明在“产能提升”之外，工人感受到的往往是工作节奏被重新校准、体力负荷与受伤风险的压力，以及“人机协作”在现实中可能转化为对人的更严苛约束。

值得注意的是，亚马逊自身也在更宏观的AI叙事中提示“岗位结构将变化”。美国亚马逊首席执行官Andy Jassy在面向员工的公开信中直言，随着生成式AI与智能体应用铺开，“某些岗位所需的人会更少、另一些岗位需要更多人”，并预期未来几年效率提升将压缩公司企业职能端的总体用工规模；同一封信也提到在履约网络中用AI改进库存摆放、需求预测与机器人效率。 RLS-NYC文章将这一表述与仓内机器人并置，强调“AI（调度、预测、监控）+机器人（执行、搬运、分拣）”的耦合，可能比单一技术更快改变就业结构。

不过，文章也提醒读者，自动化并非线性胜利。早在2019年，美国路透社在对亚马逊仓库的采访中引用时任Amazon Robotics Fulfillment负责人Scott Anderson的判断：距离“完全自动化完成单个订单处理”至少还有相当长的技术距离；报道同时提到在某些品类与流程上，机器的感知与抓取能力仍受限，人类在柔性判断上仍具优势。 将这一历史参照与今天的DeepFleet对照，可以看到亚马逊策略的转向：与其执着于“单点完全替代”，不如通过群体协同、路径优化与流程切片，在可控范围内把每一个环节的“人均产出”推高，从而实现系统级的成本曲线下移。

RLS-NYC这篇文章的主要贡献在于提出一个更具解释力的框架：亚马逊的“机器人革命”不是单纯的设备升级，而是围绕规模化履约网络展开的“软硬一体的运营重构”。它既影响仓内技术路线（AMR/输送/分拣/视觉与AI调度的组合），也会外溢为全行业的效率基准与劳动治理议题——在成本、交付时效与安全合规之间，企业、员工与监管将被迫在更高频的技术迭代中重新寻找平衡点。