Amazon 正迅速邁入物流自動化的轉捩點，目前已在全球倉儲與配送中心部署超過 100 萬台機器人，數量幾乎追上其 156 萬名人力員工。這項成就不僅代表 Amazon 對高效率、AI 驅動倉儲生態系的野心，也反映出其在全球物流產業中強化競爭優勢的實際成果。如今，Amazon 的機器人已參與約 75% 的全球訂單交付流程，並使訂單處理速度在部分物流中心提高約 25%，如位於路易斯安那州的 Shreveport 設施就是典型案例。
這不僅是科技成就的展示，更是實質生產力的飛躍。根據資料顯示，每座 Amazon 倉儲中心的平均人力已下降至約 670 人，單一員工的年處理件數已從十年前的 175 件飆升至約 3,870 件。此一效率提升，部分歸功於內部開發的 AI 系統如 DeepFleet，以及具備觸覺反饋的 Vulcan 機器人，它們能有效協調搬運任務，使物料移動路徑縮短約 10%。
然而，機器人取代人力的過程中，Amazon 更強調的是「增強（Augmentation）」而非「取代（Replacement）」。據 Amazon 稱，已有超過 70 萬名員工完成技能轉型訓練，轉任如機器人維修、物流流量控制等新職位，並獲得平均原薪資 2.5 倍以上的待遇。儘管如此，執行長 Andy Jassy 已坦言，AI 所帶來的營運效率提升將在長期內減少企業整體用人數量。投資人也將目光轉向誰才是真正的機器人領導者。根據《Motley Fool》分析，Amazon 憑藉既有物流規模與部署速度，在實用型機器人領域的優勢已遠遠超前 Tesla 的 Optimus 類人型機器人。儘管 Tesla 瞄準的是泛用型消費機器人市場，但其仍處於早期開發階段，相較之下，Amazon 已在倉儲與履約中大規模導入專用機器人，並產生實質營收效益。
當然，Amazon 的領先並不意味著沒有競爭對手。Figure AI、Neura Robotics、Universal Robots、Agility Robotics、以及中國的 AgiBot 等新創公司，正積極於各自的細分市場展現技術實力。Figure AI 在 Jeff Bezos、OpenAI 和 Nvidia 資金支持下，致力於開發應用於物流的 Figure 01/02 類人型機器人；Neura 則主打協作型機器人（cobots）；Universal Robots 深耕工業自動化；而 Agility 與 Ford 合作，聚焦物流配送機器人量產。AgiBot 近期已開始其類人機器人的規模化生產，值得密切觀察。
這些案例說明了：機器人產業的主導權不會由單一企業壟斷，而是依據應用領域、部署成熟度與技術演進而定。目前來看，Amazon 在倉儲物流自動化的主導地位已確立，並且持續擴大與 AI 整合的深度與廣度。與其他尚處於開發或測試階段的機器人公司相比，Amazon 的自動化系統已形成實質營運閉環，並具備規模化複製能力。
不過，投資人仍需警覺幾項潛在風險：包括人力重整與社會觀感、勞工法規監管、以及擴張後的成本效率與回本週期。同時，能否將自有機器人技術平台化、商品化，成為外部企業採購的 SaaS 服務，將是 Amazon 下一波成長的關鍵。
總結來看，Amazon 的倉儲機器人規模已具備產業領導地位，並持續在物流應用場景展現量產能力。然而，未來的領導權將取決於誰能跨越效率、成本、技術普及與平台營收四大關卡。對於關注 AI、物流與自動化投資主題的投資人而言，正是觀察並篩選「實用型機器人領導者」的最佳時機。
