為了「三毛錢」的利潤，亞馬遜為何投入數百億美元？

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一份被泄露的亞馬遜內部文件，為我們揭開了這家零售巨頭未來十年增長引擎的驚人祕密。文件的核心並非某項顛覆性的機器人技術，而是一個看似微不足道的財務預測：通過深度自動化，亞馬遜預計能在 2025 至 2027 年間節省 126 億美元的成本，相當於為每一個由機器人處理的包裹，節省約 0.30 美元。在習慣了以 " 萬億美元市值 " 敘事的商業世界裏，這 " 三毛錢 " 的節省似乎不值一提。然而，當這個...

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這三個核心要素的非對稱運用，從一開始就為自己構建了一個幾乎無法被逆轉的優勢格局。這場棋局的本質，是在物理世界的自動化競賽中，提前鎖定勝勢。收益曲線的設計：一條從 \" 增強 \" 到 \" 替代 \" 的確定性路徑亞馬遜在公開場合的敍事，與其內部戰略文件的規劃，呈現出一種深思熟慮的 \" 二元性 \"。對外，亞馬遜始終強調機器人旨在 \" 增強 \"（augment）員工，讓工作更安全、更高效。然而，對內的長期目標卻清晰地指向大規模的 \" 自動化替代 \"（automate），其戰略文件明確提出要 \" 拉平招聘曲線 \"，預計到 2033 年將因此避免超過 600，000 個新增崗位的招聘。這並非矛盾，而是亞馬遜為這場變革精心設計的收益曲線：一條從 \" 增強 \" 平滑過渡到 \" 替代 \" 的確定性路徑。在曲線的前半段，\" 增強 \" 策略扮演了至關重要的多重角色。首先，它帶來了立竿見影的運營收益。通過引入協作機器人處理那些 \" 卑微、單調和重複 \" 的任務，亞馬遜在不顛覆現有流程的情況下，顯著提升了生產效率並改善了工作安全。其次，這種 \" 人機協作 \" 的温和姿態，極大地緩解了來自員工、工會乃至社會輿論的變革阻力，為更深度的自動化贏得了寶貴的時間與空間。但其最隱秘也最具戰略價值的目的在於，\" 增強 \" 階段是為最終的 \" 替代 \" 階段進行數據採樣的訓練場。數百萬小時的人機交互數據，包含了機器在真實、複雜環境中遇到的幾乎所有邊緣案例（corner cases），這些數據是訓練下一代更自主、更通用 AI 模型的無價之寶。當這條曲線進入後半段，亞馬遜的長期戰略意圖便浮出水面。隨着數據積累與模型迭代，機器人的能力邊界不斷拓展，從處理標準化任務，到逐步接管需要更復雜決策和精細操作的環節。此時，\" 替代 \" 便成為一個自然而然的商業選擇，其背後是對沖勞動力市場風險、重塑公司成本結構的冷酷而理性的商業計算。亞馬遜的實踐為我們提供了一個關鍵啓示：自動化轉型不應是一場 \" 革命 \"，而應是一場 \" 演化 \"。企業需要設計的，是兩條並行的路線圖：一條服務於當下 12-24 個月的 \" 增強 \" 路線圖，聚焦於替換那些 \" 髒、累、險、重複 \" 的動作環節，快速獲得正向現金流。另一條則是着眼於未來 36-60 個月的 \" 替代 \" 路線圖，逐步將核心作業流程（如流轉、抓取、分揀）設計成標準化的、可被機器完全接管的工作單元，為未來的 \" 無燈化 \" 運營預留技術與組織接口。研發羅盤的設計：用 \" 四輪驅動 \" 的投資組合對沖不確定性面對具身智能這樣一個充滿技術不確定性的前沿領域，亞馬遜並未將賭注押在任何單一路徑上。相反，它構建了一個由 \" 收購、投資、自研、專利 \" 構成的 \" 四輪驅動 \" 研發體系。這個體系如同一部精密的羅盤，在引領方向的同時，系統性地對沖了未來的風險。戰略性收購是其最果斷的 \" 外科手術式打擊 \"。2012 年斥資 7.75 億美元收購 Kiva Systems，便是一次教科書級別的操作。其核心價值不僅在於獲得了革命性的 \" 貨到人 \" 技術，更在於亞馬遜隨即將其從市場上 \" 移除 \"，迫使所有競爭對手的技術路徑戛然而止。這一招 \" 戰略性禁運 \" 為亞馬遜贏得了長達十年的行業技術真空期，使其得以從容地將領先優勢從 \" 一步 \" 擴大到 \" 一代 \"。前瞻性投資則扮演了 \" 技術雷達 \" 的角色。亞馬遜於 2022 年設立的、規模達 10 億美元的工業創新基金（AIIF），系統性地投資於機器人技術的前沿領域，如 Agility Robotics（雙足人形機器人）和 Mantis Robotics（先進操縱）。這不僅讓亞馬遜得以分享全球最前沿的創新成果，更重要的是，它將自己置於全球工業創新的中心，確保在下一波技術浪潮到來時能夠率先捕捉並整合最有價值的創新。內部攻堅由 Amazon Science 部門承擔，專注於解決那些尚無成熟商業方案、非共識的、決定未來的核心技術難題，例如用於多機器人全局路徑優化的生成式 AI 基礎模型 DeepFleet。系統性專利佈局則為其構築了最後一道防禦性壁壘。自收購 Kiva 以來，亞馬遜的機器人相關專利組合增長了 28 倍，其重心已從基礎的機械自動化明顯轉向人工智能（專利增長 23 倍）和計算機視覺（專利增長 3.3 倍）。這條清晰的專利演進曲線，不僅保護了其核心知識產權，更揭示了其從 \" 會動 \" 到 \" 會看、會思考 \" 的技術戰略演進。這個 \" 四輪驅動 \" 的研發投資組合，確保了亞馬遜在變革的每一個階段，都能在確定性與不確定性之間取得最佳平衡。二、系統引擎：超越效率，重寫物理世界的運營法則如果説 \" 戰略棋局 \" 定義了亞馬遜在這場變革中的必勝之心與路徑選擇，那麼其 \" 系統引擎 \" 則揭示了其贏得勝利的核心方法論。亞馬遜的創新，本質上不是在現有的運營流程上 \" 疊加 \" 機器人，而是以一種近乎 \" 重寫物理學 \" 的決心，從第一性原理出發，以 \"系統性密度\" 和 \"運營節律\" 為核心，對物理世界的空間、流程與人機關係進行徹底重構。這是一個旨在構建 \" 終極運營負熵體 \" 的宏大工程。核心法則 1：\" 系統性密度 \" > 設備數量傳統觀點認為，增加機器人數量即可提升效率。而亞馬遜的實踐證明，一個更底層的變量—— \" 系統性密度 \" ——才是決定運營效率上限的關鍵。它追求的是在單位空間、單位時間、單位成本下，實現 \" 有效產出 \" 的指數級提升。真正的效率飛躍，來自空間、流程與節拍的聯動重構，而非機器人的簡單堆砌。空間密度的革命始於 Kiva 系統。通過取消倉庫內固定的人行通道，代之以動態規劃的機器人路徑，Kiva 將庫存存儲的有效空間利用率提升了數倍。而 2023 年推出的新一代集成系統 Sequoia，則將這一理念推向了新的高度。它通過引入龍門架（gantry system）進行垂直空間的作業，將存儲密度再次提升。流程密度則體現在對作業環節的極致壓縮與整合。在傳統倉庫中，\" 入庫、存儲、揀選、整合、包裝、出庫 \" 是線性且分散的流程。而 Sequoia 系統，通過將移動機器人（AMR）、龍門架、機械臂（如 Sparrow）和符合人體工程學的工作站融為一體，將多個環節壓縮在一個高度協同的 \"最小閉環作業單元\" 內。在這個單元裏，AMR 負責將標準化的容器（tote）從存儲區運至龍門架，龍門架將其精準送入工作站，員工完成揀選後，Sparrow 機械臂立即對剩餘商品進行整合，再由 AMR 運走。整個過程無縫銜接，幾乎消除了所有無效的等待和搬運。其結果是驚人的：庫存入庫速度提升了 75%，訂單處理時間縮短了 25%。這種以 \" 容器標準化 \" 為通用語，以 \" 最小閉環作業單元 \" 為基本模塊的思路，為我們提供了極具價值的啓示：自動化改造的起點，不應是採購機器人，而應是流程的標準化與模塊化。先在一個 \" 島 \" 內，通過流程重構實現極致的密度與效率，然後才能將這個成功的單元作為 \" 樂高積木 \" 在整個網絡中快速複製，最終形成 \" 羣島 \" 效應。核心法則 2：\" 運營節律 \" 是隱藏的生產力如果説 \" 系統密度 \" 是對物理空間的重構，那麼 \" 運營節律 \" 則是對時間的重構。在一個擁有超過一百萬台機器人的複雜系統中，系統的總效率並不取決於最快的機器人跑得多快，而取決於最慢的那個瓶頸環節。因此，\"節拍時間\"（Takt Time）與 \"瓶頸位置\" 成為比亞馬遜任何一款機器人代號都更具價值的核心變量。這正是亞馬遜開發 DeepFleet 這類生成式 AI 基礎模型的深層原因。它扮演的角色，是整個履約中心的 \" 交通大腦 \" 與 \" 節拍器 \"。通過分析海量的歷史與實時數據，DeepFleet 能夠像一個精於 \" 約束理論 \"（Theory of Constraints， TOC）的資深運營專家，動態地識別出當前系統中的瓶頸所在——可能是一個擁堵的交叉路口，一個等待時間過長的揀選站，或是一組任務分配不均的機器人車隊——並提前進行全局路徑優化和任務調度，從而避免瓶頸的發生。這項看似微小的優化，帶來了系統級的 \" 時間紅利 \"。根據亞馬遜公佈的數據，DeepFleet 的應用已將機器人車隊的平均行駛時間減少了 10%。在一個 7x24 小時不間斷運行的龐大網絡中，這 10% 意味着更快的訂單響應、更低的能耗，以及更高的資本回報率。對於追求卓越運營的企業而言，必須建立自己的 \" 節拍看板 \"。這個看板監控的，不應是單個設備的運行速度，而應是跨工位的節拍匹配度、隊列長度、在製品（WIP）水位等系統級指標。通過數據驅動的方式，持續地識別、管理並優化動態漂移的瓶頸，才能在時間的維度上，挖掘出隱藏的、巨大的生產力。組織再均衡：從 \" 去人化 \" 到 \" 崗位結構重塑 \"隨着 \" 系統密度 \" 與 \" 運營節律 \" 的持續優化，機器將接管絕大多數（99%）的標準化、重複性工作。這並不意味着人將完全退出舞台，而是人的價值將從 \" 動作的執行者 \" 全面轉向 \"異常的治理者\" 與 \"系統的優化者\"。自動化帶來的不是簡單的 \" 去人化 \"，而是一場深刻的 \"崗位結構再均衡\"。這場再均衡將重塑企業的人才金字塔。位於底層的、大量的純體力勞動崗位將被大幅削減。與此同時，金字塔的中端和高端將急劇增厚並湧現出全新的工種：設備健康管理員與維修技師：負責保障龐大機器人軍團的穩定運行。流程工程師：持續優化人機協作流程與工作站佈局。遠程處置與異常處理專家：在控制中心處理機器人無法自主解決的 \"1% 的異常 \"。數據分析師與編排策略師：通過分析運營數據，調整和優化機器人調度算法與工作流。亞馬遜為此投入了鉅額資金用於員工的再培訓，並設計了從一線操作員到設備技師，再到流程工程師的職業晉升通道。這背後是一種清醒的認知：自動化系統越強大，那 \"1% 的異常 \" 對客户體驗和運營成本的影響就越致命。未來，企業最核心的人才競爭力，將體現在其 \"異常治理\" 的能力上。因此，構建與之匹配的 \" 學徒制 \" 培訓體系、多職等的職業發展通道，以及將員工技能矩陣納入智能排班系統，將是企業在自動化時代贏得人才戰爭的關鍵。三、數字飛輪：構建在雲端的、永續進化的 \" 機器人大腦 \"如果説 \" 系統引擎 \" 是亞馬遜自動機的物理骨架，那麼 \" 數字飛輪 \" 則是其永續進化的靈魂。亞馬遜最深、最難以被複制的護城河，並非源於任何一款特定的機器人硬件——那些終將被模仿和超越——而在於其構建的一個將物理世界的粗糙運營，與雲端世界的精妙智能無縫連接、並進行自我強化學習的閉環生態系統。這不僅是一個技術平台，更是一個為物理世界打造的、擁有 \" 具身大腦 \" 的操作系統。\" 數字骨幹 \"：從採購設備到治理平台亞馬遜的壓倒性優勢，根植於一個深刻的認知轉換：機器人只是終端，平台才是利潤池。企業採購邏輯的核心，必須從 \" 設備選型 \" 轉向 \" 平台治理 \"。任何孤立的、無法被統一調度和持續升級的自動化設備，都只是 \" 固定資產 \"，而無法成為 \" 增長引擎 \"。這個平台的核心，便是亞馬遜的 \" 數字骨幹 \" ——一個完全構建於亞馬遜雲服務（AWS）之上的機器人技術棧。這個技術棧為全球超過一百萬台機器人提供了端到端的神經網絡與操作系統：通信與數據採集（AWS IoT Core）：作為整個系統的 \" 神經網絡 \"，它讓數以百萬計的機器人能夠安全、可靠地與雲端進行實時通信，將物理世界的海量傳感器數據源源不斷地輸送到 \" 雲端大腦 \"。邊緣計算與部署（AWS IoT Greengrass）：作為 \" 神經末梢 \"，它負責將雲端訓練好的新算法和模型，以毫秒級的延遲部署到機器人本體上，使其能夠在現場做出實時決策。AI 模型開發與訓練（Amazon SageMaker）：這是 \" 雲端大腦 \" 的核心，一個強大的 \"AI 鑄造廠 \"，利用從物理世界採集的數據，持續不斷地構建、訓練和優化更強大的 AI 模型。模擬與測試（AWS RoboMaker）：在此，物理世界被完整地複製為一個 \" 數字孿生 \" 宇宙。任何新的軟件算法或硬件設計，都可以在數千個並行的模擬環境中進行極限壓力測試，從而將研發週期從數年縮短至數月。這個由 AWS 服務構成的 \" 數字骨幹 \"，將不同品牌、不同形態的機器人抽象為統一的、可被軟件定義的 \"資源池\"。這意味着亞馬遜可以像管理雲服務器一樣，對全球的機器人進行熱插拔、彈性擴容和故障隔離。這種平台化的治理能力，才是亞馬遜能夠駕馭百萬級機器人軍團、並保持極高運營效率的根本原因。對於正在進行自動化轉型的企業而言，首要任務不是決定購買哪家品牌的 AMR，而是定義一套開放的、以 \"中立編排器\" 為核心的接口標準與數據協議，確保未來的任何硬件投資，都能無縫地接入這個統一的 \" 操作系統 \" 之中。\" 第二生產線 \"：仿真即研發，更是安全在亞馬遜的體系中，仿真平台（如 AWS RoboMaker）的戰略地位，被提升到了前所未有的高度。它不再是研發流程中的一個輔助測試工具，而是與物理世界並行的 \"第二生產線\"。物理世界試錯的成本是極其高昂的——一次碰撞可能導致數小時的停機，一次錯誤的算法部署可能引發整個倉庫的擁堵。而大規模的並行仿真，則以近乎零的邊際成本，為亞馬遜提供了無限的試錯空間。這條 \" 第二生產線 \" 的核心價值體現在三個層面：首先，加速研發迭代。新的機器人控制策略或車隊調度算法，可以在數千個虛擬倉庫中，用一天時間就跑完物理世界裏需要數月才能完成的測試里程，從而將創新速度提升一個數量級。其次，覆蓋長尾異常。物理世界難以復現的極端工況、惡意干擾甚至傳感器欺騙等場景，都可以在仿真環境中被系統性地生成和測試，從而極大提升系統的魯棒性。最後，也是最關鍵的，保障運營安全。仿真平台成為了任何軟硬件變更上線前的 \" 最終守門人 \"。任何一項新的迭代，無論大小，都必須在仿真環境中通過嚴格的 \"安全閾值、效率閾值、魯棒性閾值\" 三重驗證，才能獲得進入物理世界的 \" 通行證 \"。這種將仿真作為上線前置條件的紀律，是亞馬遜能夠在人機混雜的複雜環境中，將安全從一種被動的 \" 物理圍欄 \" 轉變為一種主動的、可預測的 \" 算法保障 \" 的關鍵。\" 具身大腦 \"：面向 2030 的終極武器\" 數字飛輪 \" 的終極形態，是為整個物理世界操作系統，裝上一個真正的 \"具身大腦\"。這正是亞馬遜以及全球人工智能領域正在發生的、最激動人心的變革：讓大模型 \" 走入 \" 物理世界。傳統的機器人智能，往往是針對特定任務的專用模型，泛化能力極弱。而以多模態基礎模型為代表的 \" 具身大腦 \"，則試圖將語言理解、視覺感知、物理交互乃至常識推理，統一到一個模型之中。亞馬遜在該領域的探索已初見端倪：DeepFleet：利用生成式 AI，具備了對整個倉庫交通流的 \" 全局理解與預測能力 \"。Sparrow：機械臂通過計算機視覺，能夠識別和處理數十萬種前所未見的商品（SKU）。Vulcan：項目則更進一步，通過引入 \" 觸覺 \" 反饋，讓機器人在雜亂、柔軟的容器中，發展出對物理交互的直觀把握。這些探索清晰地指明瞭未來的技術方向：優勢將不再僅僅屬於擁有更多數據的公司，而屬於那些擁有最多樣化、最高質量、且經過多模態關聯的 \" 可用於訓練的真實世界數據 \" 的公司。視覺、力、軌跡、語言指令、異常標籤 …… 這些來自物理世界一手交互的數據，是訓練下一代 \" 世界模型 \"（World Models）的戰略性燃料。因此，對於有志於在未來十年佔據領先地位的企業而言，今天的核心任務，是提前佈局這些數據的採集、標註、許可與合規體系。因為誰掌握了這些數據，誰就掌握了訓練未來 \" 機器人大腦 \" 的主權，也就鎖定了在這場物理世界智能化戰爭中的最終優勢。結論亞馬遜的故事，是一個關於未來的寓言。它告訴我們，物理世界的競爭，正在被數據和算法徹底改寫。對於我國的企業家、創業者而言，在思考這場變革的終局時，以下三條判斷或許至關重要：自動化的核心不是 \" 人少不少 \"，而是你的 \" 成本結構與運營節律，能不能實現複利式增長 \"。變革的真正目標，是構建一個能夠自我優化、邊際成本持續遞減的運營系統。未來的競爭優勢，不取決於你擁有多少台機器人，而取決於你擁有多少 \" 可用於訓練的真實世界數據 \" 和多強的 \" 現場編排能力 \"。硬件終將商品化，而由數據和算法構成的 \" 數字底盤 \"，才是無法被複制的核心資產。行動次序至關重要，它決定了變革的成敗：\" 先把流程數字化，再把異常結構化，最後才把動作自動化。\"這條看似簡單的路徑，恰恰是最多企業本末倒置、最終導致項目失敗的根源。終局之戰，在於運營熵。在這場旨在構建 \" 終極運營負熵體 \" 的戰爭中，勝利將屬於那些能夠以更低的熵、更快的迭代速度，去駕馭那台看不見的 \" 數字底盤 \" 的長期主義者。來源：零售威觀察","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"}}}