为了“三毛钱”的利润，亚马逊为何投入数百亿美元？

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一份被泄露的亚马逊内部文件，为我们揭开了这家零售巨头未来十年增长引擎的惊人秘密。文件的核心并非某项颠覆性的机器人技术，而是一个看似微不足道的财务预测：通过深度自动化，亚马逊预计能在 2025 至 2027 年间节省 126 亿美元的成本，相当于为每一个由机器人处理的包裹，节省约 0.30 美元。在习惯了以 " 万亿美元市值 " 叙事的商业世界里，这 " 三毛钱 " 的节省似乎不值一提。然而，当这个...

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这三个核心要素的非对称运用，从一开始就为自己构建了一个几乎无法被逆转的优势格局。这场棋局的本质，是在物理世界的自动化竞赛中，提前锁定胜势。收益曲线的设计：一条从 \" 增强 \" 到 \" 替代 \" 的确定性路径亚马逊在公开场合的叙事，与其内部战略文件的规划，呈现出一种深思熟虑的 \" 二元性 \"。对外，亚马逊始终强调机器人旨在 \" 增强 \"（augment）员工，让工作更安全、更高效。然而，对内的长期目标却清晰地指向大规模的 \" 自动化替代 \"（automate），其战略文件明确提出要 \" 拉平招聘曲线 \"，预计到 2033 年将因此避免超过 600，000 个新增岗位的招聘。这并非矛盾，而是亚马逊为这场变革精心设计的收益曲线：一条从 \" 增强 \" 平滑过渡到 \" 替代 \" 的确定性路径。在曲线的前半段，\" 增强 \" 策略扮演了至关重要的多重角色。首先，它带来了立竿见影的运营收益。通过引入协作机器人处理那些 \" 卑微、单调和重复 \" 的任务，亚马逊在不颠覆现有流程的情况下，显著提升了生产效率并改善了工作安全。其次，这种 \" 人机协作 \" 的温和姿态，极大地缓解了来自员工、工会乃至社会舆论的变革阻力，为更深度的自动化赢得了宝贵的时间与空间。但其最隐秘也最具战略价值的目的在于，\" 增强 \" 阶段是为最终的 \" 替代 \" 阶段进行数据采样的训练场。数百万小时的人机交互数据，包含了机器在真实、复杂环境中遇到的几乎所有边缘案例（corner cases），这些数据是训练下一代更自主、更通用 AI 模型的无价之宝。当这条曲线进入后半段，亚马逊的长期战略意图便浮出水面。随着数据积累与模型迭代，机器人的能力边界不断拓展，从处理标准化任务，到逐步接管需要更复杂决策和精细操作的环节。此时，\" 替代 \" 便成为一个自然而然的商业选择，其背后是对冲劳动力市场风险、重塑公司成本结构的冷酷而理性的商业计算。亚马逊的实践为我们提供了一个关键启示：自动化转型不应是一场 \" 革命 \"，而应是一场 \" 演化 \"。企业需要设计的，是两条并行的路线图：一条服务于当下 12-24 个月的 \" 增强 \" 路线图，聚焦于替换那些 \" 脏、累、险、重复 \" 的动作环节，快速获得正向现金流。另一条则是着眼于未来 36-60 个月的 \" 替代 \" 路线图，逐步将核心作业流程（如流转、抓取、分拣）设计成标准化的、可被机器完全接管的工作单元，为未来的 \" 无灯化 \" 运营预留技术与组织接口。研发罗盘的设计：用 \" 四轮驱动 \" 的投资组合对冲不确定性面对具身智能这样一个充满技术不确定性的前沿领域，亚马逊并未将赌注押在任何单一路径上。相反，它构建了一个由 \" 收购、投资、自研、专利 \" 构成的 \" 四轮驱动 \" 研发体系。这个体系如同一部精密的罗盘，在引领方向的同时，系统性地对冲了未来的风险。战略性收购是其最果断的 \" 外科手术式打击 \"。2012 年斥资 7.75 亿美元收购 Kiva Systems，便是一次教科书级别的操作。其核心价值不仅在于获得了革命性的 \" 货到人 \" 技术，更在于亚马逊随即将其从市场上 \" 移除 \"，迫使所有竞争对手的技术路径戛然而止。这一招 \" 战略性禁运 \" 为亚马逊赢得了长达十年的行业技术真空期，使其得以从容地将领先优势从 \" 一步 \" 扩大到 \" 一代 \"。前瞻性投资则扮演了 \" 技术雷达 \" 的角色。亚马逊于 2022 年设立的、规模达 10 亿美元的工业创新基金（AIIF），系统性地投资于机器人技术的前沿领域，如 Agility Robotics（双足人形机器人）和 Mantis Robotics（先进操纵）。这不仅让亚马逊得以分享全球最前沿的创新成果，更重要的是，它将自己置于全球工业创新的中心，确保在下一波技术浪潮到来时能够率先捕捉并整合最有价值的创新。内部攻坚由 Amazon Science 部门承担，专注于解决那些尚无成熟商业方案、非共识的、决定未来的核心技术难题，例如用于多机器人全局路径优化的生成式 AI 基础模型 DeepFleet。系统性专利布局则为其构筑了最后一道防御性壁垒。自收购 Kiva 以来，亚马逊的机器人相关专利组合增长了 28 倍，其重心已从基础的机械自动化明显转向人工智能（专利增长 23 倍）和计算机视觉（专利增长 3.3 倍）。这条清晰的专利演进曲线，不仅保护了其核心知识产权，更揭示了其从 \" 会动 \" 到 \" 会看、会思考 \" 的技术战略演进。这个 \" 四轮驱动 \" 的研发投资组合，确保了亚马逊在变革的每一个阶段，都能在确定性与不确定性之间取得最佳平衡。二、系统引擎：超越效率，重写物理世界的运营法则如果说 \" 战略棋局 \" 定义了亚马逊在这场变革中的必胜之心与路径选择，那么其 \" 系统引擎 \" 则揭示了其赢得胜利的核心方法论。亚马逊的创新，本质上不是在现有的运营流程上 \" 叠加 \" 机器人，而是以一种近乎 \" 重写物理学 \" 的决心，从第一性原理出发，以 \"系统性密度\" 和 \"运营节律\" 为核心，对物理世界的空间、流程与人机关系进行彻底重构。这是一个旨在构建 \" 终极运营负熵体 \" 的宏大工程。核心法则 1：\" 系统性密度 \" > 设备数量传统观点认为，增加机器人数量即可提升效率。而亚马逊的实践证明，一个更底层的变量—— \" 系统性密度 \" ——才是决定运营效率上限的关键。它追求的是在单位空间、单位时间、单位成本下，实现 \" 有效产出 \" 的指数级提升。真正的效率飞跃，来自空间、流程与节拍的联动重构，而非机器人的简单堆砌。空间密度的革命始于 Kiva 系统。通过取消仓库内固定的人行通道，代之以动态规划的机器人路径，Kiva 将库存存储的有效空间利用率提升了数倍。而 2023 年推出的新一代集成系统 Sequoia，则将这一理念推向了新的高度。它通过引入龙门架（gantry system）进行垂直空间的作业，将存储密度再次提升。流程密度则体现在对作业环节的极致压缩与整合。在传统仓库中，\" 入库、存储、拣选、整合、包装、出库 \" 是线性且分散的流程。而 Sequoia 系统，通过将移动机器人（AMR）、龙门架、机械臂（如 Sparrow）和符合人体工程学的工作站融为一体，将多个环节压缩在一个高度协同的 \"最小闭环作业单元\" 内。在这个单元里，AMR 负责将标准化的容器（tote）从存储区运至龙门架，龙门架将其精准送入工作站，员工完成拣选后，Sparrow 机械臂立即对剩余商品进行整合，再由 AMR 运走。整个过程无缝衔接，几乎消除了所有无效的等待和搬运。其结果是惊人的：库存入库速度提升了 75%，订单处理时间缩短了 25%。这种以 \" 容器标准化 \" 为通用语，以 \" 最小闭环作业单元 \" 为基本模块的思路，为我们提供了极具价值的启示：自动化改造的起点，不应是采购机器人，而应是流程的标准化与模块化。先在一个 \" 岛 \" 内，通过流程重构实现极致的密度与效率，然后才能将这个成功的单元作为 \" 乐高积木 \" 在整个网络中快速复制，最终形成 \" 群岛 \" 效应。核心法则 2：\" 运营节律 \" 是隐藏的生产力如果说 \" 系统密度 \" 是对物理空间的重构，那么 \" 运营节律 \" 则是对时间的重构。在一个拥有超过一百万台机器人的复杂系统中，系统的总效率并不取决于最快的机器人跑得多快，而取决于最慢的那个瓶颈环节。因此，\"节拍时间\"（Takt Time）与 \"瓶颈位置\" 成为比亚马逊任何一款机器人代号都更具价值的核心变量。这正是亚马逊开发 DeepFleet 这类生成式 AI 基础模型的深层原因。它扮演的角色，是整个履约中心的 \" 交通大脑 \" 与 \" 节拍器 \"。通过分析海量的历史与实时数据，DeepFleet 能够像一个精于 \" 约束理论 \"（Theory of Constraints， TOC）的资深运营专家，动态地识别出当前系统中的瓶颈所在——可能是一个拥堵的交叉路口，一个等待时间过长的拣选站，或是一组任务分配不均的机器人车队——并提前进行全局路径优化和任务调度，从而避免瓶颈的发生。这项看似微小的优化，带来了系统级的 \" 时间红利 \"。根据亚马逊公布的数据，DeepFleet 的应用已将机器人车队的平均行驶时间减少了 10%。在一个 7x24 小时不间断运行的庞大网络中，这 10% 意味着更快的订单响应、更低的能耗，以及更高的资本回报率。对于追求卓越运营的企业而言，必须建立自己的 \" 节拍看板 \"。这个看板监控的，不应是单个设备的运行速度，而应是跨工位的节拍匹配度、队列长度、在制品（WIP）水位等系统级指标。通过数据驱动的方式，持续地识别、管理并优化动态漂移的瓶颈，才能在时间的维度上，挖掘出隐藏的、巨大的生产力。组织再均衡：从 \" 去人化 \" 到 \" 岗位结构重塑 \"随着 \" 系统密度 \" 与 \" 运营节律 \" 的持续优化，机器将接管绝大多数（99%）的标准化、重复性工作。这并不意味着人将完全退出舞台，而是人的价值将从 \" 动作的执行者 \" 全面转向 \"异常的治理者\" 与 \"系统的优化者\"。自动化带来的不是简单的 \" 去人化 \"，而是一场深刻的 \"岗位结构再均衡\"。这场再均衡将重塑企业的人才金字塔。位于底层的、大量的纯体力劳动岗位将被大幅削减。与此同时，金字塔的中端和高端将急剧增厚并涌现出全新的工种：设备健康管理员与维修技师：负责保障庞大机器人军团的稳定运行。流程工程师：持续优化人机协作流程与工作站布局。远程处置与异常处理专家：在控制中心处理机器人无法自主解决的 \"1% 的异常 \"。数据分析师与编排策略师：通过分析运营数据，调整和优化机器人调度算法与工作流。亚马逊为此投入了巨额资金用于员工的再培训，并设计了从一线操作员到设备技师，再到流程工程师的职业晋升通道。这背后是一种清醒的认知：自动化系统越强大，那 \"1% 的异常 \" 对客户体验和运营成本的影响就越致命。未来，企业最核心的人才竞争力，将体现在其 \"异常治理\" 的能力上。因此，构建与之匹配的 \" 学徒制 \" 培训体系、多职等的职业发展通道，以及将员工技能矩阵纳入智能排班系统，将是企业在自动化时代赢得人才战争的关键。三、数字飞轮：构建在云端的、永续进化的 \" 机器人大脑 \"如果说 \" 系统引擎 \" 是亚马逊自动机的物理骨架，那么 \" 数字飞轮 \" 则是其永续进化的灵魂。亚马逊最深、最难以被复制的护城河，并非源于任何一款特定的机器人硬件——那些终将被模仿和超越——而在于其构建的一个将物理世界的粗糙运营，与云端世界的精妙智能无缝连接、并进行自我强化学习的闭环生态系统。这不仅是一个技术平台，更是一个为物理世界打造的、拥有 \" 具身大脑 \" 的操作系统。\" 数字骨干 \"：从采购设备到治理平台亚马逊的压倒性优势，根植于一个深刻的认知转换：机器人只是终端，平台才是利润池。企业采购逻辑的核心，必须从 \" 设备选型 \" 转向 \" 平台治理 \"。任何孤立的、无法被统一调度和持续升级的自动化设备，都只是 \" 固定资产 \"，而无法成为 \" 增长引擎 \"。这个平台的核心，便是亚马逊的 \" 数字骨干 \" ——一个完全构建于亚马逊云服务（AWS）之上的机器人技术栈。这个技术栈为全球超过一百万台机器人提供了端到端的神经网络与操作系统：通信与数据采集（AWS IoT Core）：作为整个系统的 \" 神经网络 \"，它让数以百万计的机器人能够安全、可靠地与云端进行实时通信，将物理世界的海量传感器数据源源不断地输送到 \" 云端大脑 \"。边缘计算与部署（AWS IoT Greengrass）：作为 \" 神经末梢 \"，它负责将云端训练好的新算法和模型，以毫秒级的延迟部署到机器人本体上，使其能够在现场做出实时决策。AI 模型开发与训练（Amazon SageMaker）：这是 \" 云端大脑 \" 的核心，一个强大的 \"AI 铸造厂 \"，利用从物理世界采集的数据，持续不断地构建、训练和优化更强大的 AI 模型。模拟与测试（AWS RoboMaker）：在此，物理世界被完整地复制为一个 \" 数字孪生 \" 宇宙。任何新的软件算法或硬件设计，都可以在数千个并行的模拟环境中进行极限压力测试，从而将研发周期从数年缩短至数月。这个由 AWS 服务构成的 \" 数字骨干 \"，将不同品牌、不同形态的机器人抽象为统一的、可被软件定义的 \"资源池\"。这意味着亚马逊可以像管理云服务器一样，对全球的机器人进行热插拔、弹性扩容和故障隔离。这种平台化的治理能力，才是亚马逊能够驾驭百万级机器人军团、并保持极高运营效率的根本原因。对于正在进行自动化转型的企业而言，首要任务不是决定购买哪家品牌的 AMR，而是定义一套开放的、以 \"中立编排器\" 为核心的接口标准与数据协议，确保未来的任何硬件投资，都能无缝地接入这个统一的 \" 操作系统 \" 之中。\" 第二生产线 \"：仿真即研发，更是安全在亚马逊的体系中，仿真平台（如 AWS RoboMaker）的战略地位，被提升到了前所未有的高度。它不再是研发流程中的一个辅助测试工具，而是与物理世界并行的 \"第二生产线\"。物理世界试错的成本是极其高昂的——一次碰撞可能导致数小时的停机，一次错误的算法部署可能引发整个仓库的拥堵。而大规模的并行仿真，则以近乎零的边际成本，为亚马逊提供了无限的试错空间。这条 \" 第二生产线 \" 的核心价值体现在三个层面：首先，加速研发迭代。新的机器人控制策略或车队调度算法，可以在数千个虚拟仓库中，用一天时间就跑完物理世界里需要数月才能完成的测试里程，从而将创新速度提升一个数量级。其次，覆盖长尾异常。物理世界难以复现的极端工况、恶意干扰甚至传感器欺骗等场景，都可以在仿真环境中被系统性地生成和测试，从而极大提升系统的鲁棒性。最后，也是最关键的，保障运营安全。仿真平台成为了任何软硬件变更上线前的 \" 最终守门人 \"。任何一项新的迭代，无论大小，都必须在仿真环境中通过严格的 \"安全阈值、效率阈值、鲁棒性阈值\" 三重验证，才能获得进入物理世界的 \" 通行证 \"。这种将仿真作为上线前置条件的纪律，是亚马逊能够在人机混杂的复杂环境中，将安全从一种被动的 \" 物理围栏 \" 转变为一种主动的、可预测的 \" 算法保障 \" 的关键。\" 具身大脑 \"：面向 2030 的终极武器\" 数字飞轮 \" 的终极形态，是为整个物理世界操作系统，装上一个真正的 \"具身大脑\"。这正是亚马逊以及全球人工智能领域正在发生的、最激动人心的变革：让大模型 \" 走入 \" 物理世界。传统的机器人智能，往往是针对特定任务的专用模型，泛化能力极弱。而以多模态基础模型为代表的 \" 具身大脑 \"，则试图将语言理解、视觉感知、物理交互乃至常识推理，统一到一个模型之中。亚马逊在该领域的探索已初见端倪：DeepFleet：利用生成式 AI，具备了对整个仓库交通流的 \" 全局理解与预测能力 \"。Sparrow：机械臂通过计算机视觉，能够识别和处理数十万种前所未见的商品（SKU）。Vulcan：项目则更进一步，通过引入 \" 触觉 \" 反馈，让机器人在杂乱、柔软的容器中，发展出对物理交互的直观把握。这些探索清晰地指明了未来的技术方向：优势将不再仅仅属于拥有更多数据的公司，而属于那些拥有最多样化、最高质量、且经过多模态关联的 \" 可用于训练的真实世界数据 \" 的公司。视觉、力、轨迹、语言指令、异常标签 …… 这些来自物理世界一手交互的数据，是训练下一代 \" 世界模型 \"（World Models）的战略性燃料。因此，对于有志于在未来十年占据领先地位的企业而言，今天的核心任务，是提前布局这些数据的采集、标注、许可与合规体系。因为谁掌握了这些数据，谁就掌握了训练未来 \" 机器人大脑 \" 的主权，也就锁定了在这场物理世界智能化战争中的最终优势。结论亚马逊的故事，是一个关于未来的寓言。它告诉我们，物理世界的竞争，正在被数据和算法彻底改写。对于我国的企业家、创业者而言，在思考这场变革的终局时，以下三条判断或许至关重要：自动化的核心不是 \" 人少不少 \"，而是你的 \" 成本结构与运营节律，能不能实现复利式增长 \"。变革的真正目标，是构建一个能够自我优化、边际成本持续递减的运营系统。未来的竞争优势，不取决于你拥有多少台机器人，而取决于你拥有多少 \" 可用于训练的真实世界数据 \" 和多强的 \" 现场编排能力 \"。硬件终将商品化，而由数据和算法构成的 \" 数字底盘 \"，才是无法被复制的核心资产。行动次序至关重要，它决定了变革的成败：\" 先把流程数字化，再把异常结构化，最后才把动作自动化。\"这条看似简单的路径，恰恰是最多企业本末倒置、最终导致项目失败的根源。终局之战，在于运营熵。在这场旨在构建 \" 终极运营负熵体 \" 的战争中，胜利将属于那些能够以更低的熵、更快的迭代速度，去驾驭那台看不见的 \" 数字底盘 \" 的长期主义者。来源：零售威观察","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}