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亚马逊发布可听懂自然语言的新一代Proteus机器人,配合100亿欧元欧洲仓储升级

亚马逊于2026年6月4日在伦敦举行的Delivering the Future活动上发布新一代自主移动机器人Proteus,员工可用自然语言向其分派任务。公司表示未来数年将投入逾100亿欧元扩建和升级欧洲履约网络,新一代Proteus计划于2027年上半年在欧洲部署,料箱搬运系统STARK将在2027年前扩展至欧洲15个站点,并新增2.5万个履约岗位。

摘要

亚马逊于2026年6月4日在伦敦举行的Delivering the Future活动上发布了自主移动机器人Proteus的新一代版本,同时承诺在未来数年投入逾100亿欧元,扩建并升级其欧洲履约中心。公司计划于2027年上半年在欧洲部署新一代Proteus。

新机器人可接受日常语言指令。亚马逊表示,借助AI进展,新一代Proteus能够理解自然语言,员工可以像跟同事交代工作一样给它分派任务。亚马逊机器人副总裁Scott Dresser称,员工告诉机器人需要做什么,机器人自行判断优先级、路线和时机,成为物料搬运助手。该机器人目前在亚马逊实验室试点。

作业范围也更广。亚马逊称原版Proteus是其首款全自主移动机器人,只在月台区域作业,已部署在美国25个履约中心。新一代版本可在站点内任何需要搬运物品的地方工作,接手仍需人工完成的物料搬运。亚马逊未公布载重、速度或尺寸参数。

欧洲计划还包括另外两套系统。协作式料箱搬运机器人STARK从输送线上整箱取下料箱并放到推车上,最早在西班牙巴塞罗那试点,计划到2027年扩展至欧洲15个站点,亚马逊称其构想来自一名运营员工。被亚马逊称为首个具备触觉的机器人系统Vulcan,已在德国汉堡站点扩展到更复杂的拣选任务。

就业方面,亚马逊计划未来数年将欧洲履约中心员工增加2.5万人,并在2030年前向员工教育项目Career Choice投入10亿美元。公司称全球逾30万名员工参加过该项目,其中英国3万人。亚马逊表示2025年在欧洲投资600亿欧元,支撑欧洲150万个就业岗位。欧洲运营副总裁Armin Cossmann表示,这些变化旨在支持员工,同时保持客户服务节奏。

此次发布建立在已经庞大的机器人队伍之上。亚马逊2025年7月1日宣布,在300多个设施中部署了第100万台机器人,这台机器人交付给日本的一个履约中心;同日推出的DeepFleet AI模型将机器人队伍的行驶时间缩短10%。Vulcan于2025年5月在德国多特蒙德的同名活动上首次亮相,借助力反馈传感器和立体视觉,可拣选和上架履约中心约75%的商品类型。

自然语言控制之所以重要,是因为仓储机器人的瓶颈已从硬件转向调度协同。目前移动机器人执行的是工程师或仓储管理系统设定的路线和任务。能接受一线员工口头或文字指令的机器人,无需重新编程即可在不同任务间切换,这与视觉语言动作模型对机械臂的承诺方向一致。

亚马逊的大部分仓储机器人自主研发,有别于外购设备的零售商。为沃尔玛提供整箱处理系统的Symbotic称,2026年3月末在建系统70套;挪威AutoStore披露一季度末在运行机器人约8.9万台。Locus Robotics、极智嘉等移动机器人企业则向无力自研的第三方物流企业销售机器人队伍。

对中国市场而言,这一动向值得关注。京东物流、菜鸟等国内物流巨头同样自研或深度定制仓储机器人,极智嘉、海柔创新、快仓等企业则凭借性价比在欧洲大举出海。亚马逊把竞争焦点转向AI交互层,意味着中国厂商若只在硬件价格上取胜,未来可能面临软件差距;而国内大模型与机器人硬件的结合,正是可以补上的一环。

悬而未决的问题在于细节和劳工。亚马逊未披露新一代Proteus的部署数量、100亿欧元中机器人与建筑的分配比例,以及实验室试点的绩效数据。欧洲工会和企业职工委员会将关注机器人部署与承诺的2.5万个岗位能否同步兑现。

下一步看点包括计划于2027年上半年进行的新一代Proteus首次欧洲部署、2027年前STARK扩展至15个站点,以及亚马逊对机器人总数的更新。

企业披露的仓储自动化规模指标
  • 亚马逊
    指标
    全球部署机器人
    数值
    1,000,000
    时点
    2025-07-01
  • 亚马逊
    指标
    使用原版Proteus的美国履约中心
    数值
    25
    时点
    2026-06-04
  • 亚马逊
    指标
    计划部署STARK的欧洲站点
    数值
    15
    时点
    2027年前
  • AutoStore
    指标
    在运行机器人
    数值
    89,000
    时点
    2026-03-31
  • Symbotic
    指标
    在建系统
    数值
    70
    时点
    2026-03-28

均为企业自行披露数字;商业模式不同,指标不可直接比较。AutoStore数字为其一季度演示材料中的约数。均为披露值,非估算。

截至 2026年10月1日

ROBOTNESS 分析

亚马逊正把语言变成仓储机器人队伍的控制层,100亿欧元的欧洲计划为这一押注提供了自2027年上半年起的落地路径。

证据在于亚马逊选择展示的内容。主打机器人在任何公开指标上都没有比前代更快或更强,它的新能力是人可以直接告诉它做什么。结合已在调度机器人队伍的DeepFleet和Vulcan的触觉拣选,亚马逊正在搭建由AI判断并分配任务给多种机器人的体系。

最有力的反驳是缺乏性能数据。没有部署数量和效率数字的实验室试点更像产品预告,而在繁忙现场,自然语言控制可能不如预设任务可靠。

乐观情形。新一代Proteus按计划于2027年进入欧洲站点,减少整栋建筑内的人工搬运,并成为亚马逊全球网络的模板。供应商竞相跟进类似交互,亚马逊单件出货成本下降。

悲观情形。试点延期,人机混行区域自由移动机器人的欧洲安全认证耗时更长,劳资谈判拖慢部署。100亿欧元主要用于传统产能扩张。

关注信号:

  • 目标为2027年上半年的新一代Proteus首次欧洲部署
  • 2027年底前STARK覆盖欧洲15个站点
  • 亚马逊在2025年7月1日之后首次更新机器人总数或DeepFleet效率数据
要点
发布
2026年6月4日,伦敦Delivering the Future活动
欧洲投资
未来数年逾100亿欧元
新一代Proteus
自然语言派单,全站点作业,计划2027年上半年欧洲部署
原版Proteus
部署于美国25个履约中心,仅限月台区域
STARK
料箱搬运机器人,巴塞罗那试点,2027年前扩展至欧洲15个站点
Vulcan
在德国汉堡扩展触觉拣选
就业
计划新增2.5万个欧洲履约岗位
培训
2030年前向Career Choice投入10亿美元
机器人规模
截至2025年7月1日部署100万台
来源
ROBOTNESS 情报版
  1. 01

    为何重要

    亚马逊运营全球最大的仓储机器人队伍,其设计选择会改变客户对所有供应商的期待。把自然语言作为员工指挥机器人的方式,意味着下一阶段仓储自动化将在软件和AI交互上与硬件同样激烈地竞争。

    欧洲计划在政策层面同样重要。亚马逊把100亿欧元投资与2.5万个岗位和培训投入绑定,将欧洲的自动化描述为创造就业,这一说法将接受工会和监管机构检验。

  2. 02

    竞争对手分析

    Symbotic和AutoStore向不自研机器人的零售商销售系统,Locus Robotics、极智嘉、海柔创新等移动机器人企业瞄准第三方物流,Ocado向食品零售商销售网格自动化。目前尚无企业在亚马逊的规模上推出基于自然语言的任务派发。

    亚马逊的优势在于垂直整合和300多个设施的数据;从行业角度看,其技术不对外销售,竞争对手争夺的是其余市场。

  3. 03

    估值背景

    亚马逊未拆分100亿欧元中的机器人支出,无法直接估值。按规模看,100亿欧元约相当于亚马逊所称2025年欧洲投资600亿欧元的16.7%(10 / 60)。

    以计划新增的2.5万个岗位计算,每个新岗位对应约40万欧元投资(100亿 / 2.5万),其中包括建筑和设备,不仅是机器人。

  4. 04

    供应链影响

    亚马逊自研机器人设计,但电池、电机、传感器和计算单元依赖外部供应商,中国供应链在电池和电机上占有重要份额。可全站点行驶并理解自然语言的Proteus,需要比月台专用机型更多的板载算力和感知能力。

    在欧洲全面部署STARK和Proteus,还需满足欧盟关于在人员附近作业的移动机器人的机械法规,这可能决定推广节奏。

  5. 05

    后续看点

    2027年上半年是欧洲Proteus部署的目标窗口。若延期或首批规模较小,说明自然语言路线的工业化难度较大。

    还应关注亚马逊更新全球机器人数量和DeepFleet效率数据,以及供应商发布自有语言交互功能。

  6. 06

    分析师观点

    核心判断:亚马逊正把仓储自动化的前沿从硬件推向AI控制,欧洲将是首个大规模试验场。信心:中等。事实均来自亚马逊自身公告,新机器人没有公开性能数据,时间表均为目标。

    在欧洲站点公布结果之前,应把新一代Proteus视为可信方向而非已验证产品。

  7. 07

    值得追问的问题

    亚马逊计划2027年在欧洲部署多少台新一代Proteus?

    100亿欧元中机器人与新建筑各占多少?

    自然语言交互由哪个AI模型驱动,运行在机器人端还是云端?