[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"content-doc-dcio3f8f3288":3},{"user":4,"document":8,"mainDocument":27,"columnUrl":29,"subscription":30,"footer":42,"text":80},{"isAuthenticated":5,"isAdmin":5,"displayName":6,"avatarUrl":6,"nid":6,"groupLevel":7},false,"",-10,{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":21,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":23,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"useContentVideo":5,"duration":24,"price":24,"priceText":25,"priceBadgeText":25,"priceBadgeClass":26,"freeForMinGroupLevel":24,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},"dcio3f8f3288","亚马逊(AMZN)仓储自动化再提速!-豪掷5.3亿美元推出”四连方”项目，配送效率飙升2.5倍","\u002Fdoc\u002Fdcio3f8f3288","col18178739ee","美股资讯","\u002Fcol\u002Fcol18178739ee","\u003Cp>\n\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cspan>美股投资网获悉，据外媒获取的内部规划文件，亚马逊(AMZN)正研发一套高度自动化的配送站方案，拟借助人工智能与机器人技术，处理包裹送达客户前的“最后一公里”分拣环节。该项目内部代号“Tetromino”(四连方)，旨在攻克长期难以机械化的作业，包括包裹归类及装车准备。文件显示，试点设施拟于2028年投运，后续将扩展至更多站点，预计系统处理效率可达现有配送站的约2.5倍。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>该项目命名灵感源自经典益智游戏《俄罗斯方块》(Tetris)，形象地反映了将大小各异的包裹高效堆叠、装入配送车辆这一“拼图式”的复杂挑战。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>配送站是亚马逊物流网络中的末端枢纽，负责接收来自履约中心的已包装商品，进行最终分类与暂存后交由司机配送。长期以来，包裹分拣与装车排序是物流链条中最难实现自动化的环节之一——整理不规则包裹并将其装入车厢，对机器人的感知、决策与操作能力提出了极高要求。Tetromino正是瞄准这一痛点，试图用AI与机器人完成最后的“手工工序”。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>文件显示，亚马逊计划于2028年投入约1.03亿美元启动Tetromino试点项目，2029年增设5个站点(单个成本约8500万美元)，2030年再增10个。若按此路线图推进，到2029年该项目总投资将超过5.3亿美元。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>亚马逊方面对文件中的财务预测和时间表提出异议，称Tetromino尚处早期概念阶段，方案可能大幅调整;同时强调公司持续测试新技术，以提升作业安全与客户配送体验。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>该项目折射出亚马逊在物流网络全域扩大自动化的战略意图。今年7月，公司曾表示年内机械臂数量将翻倍以上。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>此前，亚马逊已推出多款机器人系统新一代Proteus机器人可通过自然语言接受指令;Blue Jay系统整合多条机械臂，可同步完成拣选、存放与整合;Vulcan则是亚马逊首款具备触觉感知能力的机器人。截至2026年，亚马逊在履约中心部署的仓库机器人已突破100万台。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>文件提及潜在技术合作方Boxbot——一家人工智能与机器人企业，其系统专司包裹的移动、分拣及配送排序。Boxbot的系统可将包裹从传送带转移至存储托盘，并利用AI按配送顺序自动排列，据其官网称装载环节效率最高可提升10倍。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>在行业层面，亚马逊并非孤例。联邦快递(FDX)正扩大部署AI驱动的Dexterity机器人以实现拖车自主装载，UPS与DHL则采用机器人进行卸货作业。物流巨头竞相加码末端自动化，折射出整个行业对降本增效的迫切需求。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>然而，自动化提速始终伴随着就业冲击的争议。2025年曝光的内部文件显示，亚马逊机器人团队的目标是实现75%的运营自动化，预计到2027年可避免招聘超16万人，未来十年累计可减少逾60万个岗位需求。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>亚马逊方面则强调自动化旨在辅助而非替代员工，称过去十年没有哪家美国公司创造的岗位比亚马逊更多。CEO安迪·贾西在2025年6月的内部信中亦坦言“某些岗位将需要更少的人，而其他岗位则需要更多的人”——长期来看，AI提效或使总员工数量趋于减少。\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>最专业的美股资讯,推荐美股大数据 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002FStockwe.com\u002F\">https:\u002F\u002FStockwe.com\u002F\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cspan>如何识别美股市场异常波动？美国机构主力资金买卖情况，出货和吸筹，使用美股投资网VIP会员，2008年成立于美国硅谷，由前纽约证券交易所分析师Ken创立，联合多位摩根斯坦利分析师，谷歌 Meta工程师利用AI和大数据，配合十多年美股实战经验和业内量化模型，建立了一个股市数据库 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002FStockWe.com\u002F\">https:\u002F\u002FStockWe.com\u002F\u003C\u002Fa> 每天处理千万级股票数据：捕捉期权大单，实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻，精准交易信号第一时间发到您手机APP！\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>","https:\u002F\u002Fwww.tradesmax.com\u002Fimages\u002Fa_Stock\u002FA\u002FAMZN\u002FAMZN.jpg","2026-08-25T14:53:16","2026.08.25","2026\u002F08\u002F25",55676,[22],"AMZN","Article",0,"免费","success",{"id":9,"fullTitle":10,"subTitle":6,"url":11,"columnId":12,"columnName":13,"columnUrl":14,"summary":6,"contentHtml":15,"mainContentHtml":6,"posterUrl":16,"createDate":17,"displayDate":18,"displayDateSlash":19,"pageviews":20,"tags":28,"hidden":5,"isSubContent":5,"replyDocOrTargetId":6,"contentType":23,"videoId":6,"liveVideoUrl":6,"useContentVideo":5,"duration":24,"price":24,"priceText":25,"priceBadgeText":25,"priceBadgeClass":26,"freeForMinGroupLevel":24,"redirectUrl":6,"readyToStream":5},[22],"\u002Fcol\u002Fstocknews",{"visible":5,"marketingHtml":31,"services":32,"recentDocuments":41},"\u003Cfigure class=\"image\">\u003Ca 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