人形机器人还没走进仓库，但是25个分拣岗位还是消失了
芝能智芯
芝能科技出品
自动化减少岗位，并不需要一台会走路、会说话的人形机器人。
中国邮政曾披露，合肥邮区中心上线新版分拣码后，人工分拣效率从每人每小时520件提高到733件，提升46.04%，手工分拣人员减少9人；
义乌集包中心效率从每人每小时800件提升到1120件，手工分拣人员减少16人。
两个中心合计减少25个手工岗位，改变流水线是一套更容易识别的编码和分拣系统。
图：物流中心的传送带与双臂分拣机器人。包裹沿主线移动，机械臂根据识别结果抓取并放入对应格口
岗位消失，往往没有科幻电影里那种交接仪式，工人没有把工作服递给机器人，只是下一次排班少了几个人，或者下一轮招聘不再开原来的名额。
2026世界机器人大会上，仓库自动化从“识别一个包裹”走向“完成一张订单”。
星海图与京东搭建了一座全自主机器人前置仓。
观众通过小程序随机下单，机器人自行解析订单、规划路线、寻找商品、抓取、撑开包装袋并完成打包。
展台并没有只摆放整齐、形状统一的测试物品，还加入商品位置偏移、包装形变等干扰，以检验机器人面对现实变化时能不能继续工作。
公开报道显示，这套方案在展会现场单日完成超过百单履约，并已在国内十余个物流网点开展试点。
图：京东仓储场景中的双臂机器人“精灵G2 Max”，末端执行器正面对标准料箱
这样的工作方式，是从跨多个工序开始的。
传统自动化擅长对付规则物体。箱子大小统一、位置固定，机械臂按照程序重复动作，就能稳定运行。
但前置仓里的商品可能是薯片、饮料、纸巾和软包装食品，大小、软硬和摆放方向都不同。
机器人不仅要看见物体，还要判断从哪里抓、用多大力、抓起来会不会滑落。
一次看似简单的“抓货”至少包含六步：相机寻找目标，模型判断物品边界，机械臂规划一条不碰货架的路径，夹爪选择接触位置，力控系统在抓紧与捏坏之间寻找平衡，最后再确认商品有没有滑落。
软袋会变形，透明瓶会反光，相邻商品还可能被一起带出。万级SKU不可能逐个编写程序，机器人必须从见过的物品中总结规律，这才是前置仓最难的地方。
这也是为什么大会上的乒乓球、下棋和抓取演示不只是娱乐。
乒乓球要求机器根据高速运动的物体实时预测落点；
仓库抓取则要求机器根据物体形状和位置实时调整动作。
前者赢得观众欢呼，后者决定一座仓库能不能少安排一个夜班。
仓储机器人的下一步，是从替代单一动作转向接管完整流程。
京东“狼族”机器人已经覆盖存储、拣选、搬运和配送等环节；
启物科技的双臂机器人也开始在前置仓和快递分拣场景部署。
机器人之间由系统统一调度后，仓库对人的需求会发生两层变化：一线搬运和分拣岗位减少，设备维护、异常处理和运营调度岗位增加。
一百个分拣员减少后，仓库可能只需要十几个运维和调度人员；而且新岗位需要识别故障、阅读数据、操作软件，并不是原岗位员工自然就能胜任。
小结
把人从重复劳动中解放出来，被解放的人，是接受培训进入更好的岗位，还是离开这座仓库？
收入提高了，还是只能去寻找另一份同样容易被自动化的工作？一套编码、一个机械臂、一组调度算法都可能拿走一部分工作。
改变就业的机器人，很多时候没有脸，也不需要长得像人，但是已经改变了我们的生活。
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