亞馬遜研發全自動配送站Project Tetromino
亞馬遜正在研發新一代自動化倉庫，用AI和機器人處理包裹送達消費者前的最後一站。內部項目代號爲Project Tetromino，目標是建成“全自動”配送站。
配送站是物流流程中的最終設施，從履約中心接收已打包商品後進行分揀和暫存，再交由司機配送。內部規劃文件顯示，該項目可使包裹處理速度達到現有設計的約2.5倍。
文件稱計劃2028年投入1.03億美元啓動試點，2029年建5個站點（每個約8500萬美元），2030年再增10個，累計投資超5.3億美元。關鍵技術可能來自Boxbot的AI系統，用於將包裹從傳送帶移至托盤存儲並以配送順序取出。
亞馬遜發言人回應稱這是早期概念，文件中的財務數字與路線圖不準確，不反映當前計劃。公司同時加速整體倉庫自動化，預計2026年機器人手臂數量將超翻倍。
事件驅動下，物流巨頭將自動化從履約中心延伸至末端配送站，資金流向AI機器人與新型設施。受益方爲自動化技術供應商與效率提升後的運營成本，承壓方爲傳統人工分揀與裝載環節。
來源：公開信息
ABAB AI 解讀
亞馬遜長期推動倉庫機器人化，已部署超百萬臺機器人處理揀選、分揀與運輸，包括Proteus、Sparrow等系統。Project Tetromino將自動化推進至最難環節——配送站的包裹排序與車輛裝載，名稱致敬俄羅斯方塊，強調高效堆疊難題。
資本路徑上，公司規劃數億美元分階段建設全自動站點，資源從現有半自動設施轉向AI驅動的端到端處理。動機是提升末端吞吐速度並降低人工依賴，以應對持續增長的包裹量，同時通過外部初創技術加速落地。
類似其早期Kiva系統收購後的全面機器人化，或競爭對手在最後一公里的自動化嘗試；當前處於從履約中心向配送站延伸的階段，挑戰在於不規則包裹的實時排序。
本質屬於技術替代。AI與機器人將末端物流從人工密集轉向全自動流程，機制在於用視覺與序列算法解決“俄羅斯方塊”式裝載難題，使配送站處理能力倍增，從而重構最後一公里的成本與速度結構。
ABAB News · 認知定律
最後一站，往往最難自動化
效率倍增，靠的是算法堆疊
早期概念，終將改寫物流成本