亞馬遜 Vulcan 與 Proteus 解決的不是同一個問題。Vulcan 把視覺與力覺結合，在布料儲物格中揀取或放入單件商品；Proteus 是一種自主移動機器人，負責在倉內把裝有商品的重型推車從一個工作站運到另一個工作站。前者處理物品，後者處理載具和流程交接。
截至 2026 年 8 月 6 日，亞馬遜稱 Vulcan 能夠處理約 75%的商品類型，這不是自動化 75%的倉庫工作；初代 Proteus 已在美國 25 個履約中心部署，能夠搬運接近 400 千克的推車。可理解自然語言的下一代 Proteus 仍處在實驗設施試點，計劃在 2027 年上半年進入歐洲站點，不能寫成所有倉庫已經啟用。
Vulcan 操作商品，Proteus 搬運裝有商品的推車
亞馬遜 Vulcan 官方介紹把它放在揀選與上架環節。機械臂進入布料儲物格，利用視覺尋找目標，並透過力感測判斷接觸和阻力，完成取出商品或把商品放入合適位置。
亞馬遜機器人十年回顧說明，Proteus 負責自主移動裝有包裹或商品的 GoCart，在人員工作的開放區域中導航。它不負責從儲物格里挑出某一件商品。
從倉庫流程看，兩者可以前後銜接：Vulcan 完成單件操作，Proteus 把批次載具送往下一工作站。若要把它們放入更完整的自動化架構，可先看倉儲揀選機器人。
| 比較項 | Vulcan | Proteus | 流程含義 |
|---|---|---|---|
| 主要物件 | 單件商品與布料儲物格 | GoCart 等重型推車 | 物品操作與載具運輸分層 |
| 核心能力 | 視覺、觸覺、接觸規劃和機械臂操作 | 自主導航、避障和任務排程 | 不能用同一成功率比較 |
| 作業位置 | 揀選／上架工作站 | 人員共用的倉內通道 | 安全條件和驗收指標不同 |
| 對外銷售 | 未公布外部商品化方案 | 未公布外部商品化方案 | 均屬於亞馬遜內部物流系統 |
Vulcan 的觸覺讓機器人在接觸後繼續判斷
傳統純視覺系統在手臂進入擁擠儲物格後，容易失去對遮擋和接觸力的準確判斷。Vulcan 透過末端和關節相關的力感知，估計自己是否碰到商品、儲物格邊緣或阻擋物，再調整方向和用力。
Amazon Science 對 Vulcan 的技術說明強調了接觸豐富環境中的規劃與執行。對於柔軟包裝、透明物體、袋裝商品和被其他物品壓住的目標，機器人需要根據碰觸後的變化更新動作，而不只是沿著一次視覺路徑移動。
這屬於典型的具身智慧閉環：觀察、接觸、更新狀態、再動作。可結合物理 AI 的看—想—行動閉環理解觸覺如何進入決策，但 Vulcan 的內部模型、全部感測器參數和所有失敗資料並未公開。
| Vulcan 步驟 | 可用資訊 | 動作調整 | 需要記錄的失敗 |
|---|---|---|---|
| 尋找目標 | 相機與儲物格狀態 | 選擇進入方向和抓取區域 | 辨識錯件、遮擋和不可達 |
| 接觸環境 | 力與觸覺回饋 | 降低或改變接觸力 | 擠壓、卡住和碰撞 |
| 取出或放入 | 物品位置和阻力變化 | 修正手臂軌跡與姿態 | 滑落、破損和放錯位置 |
| 異常轉交 | 系統判斷任務困難 | 請求人員處理 | 重複失敗和人工等待 |
約 75%指商品類型覆蓋，不是倉庫工作自動化比例
亞馬遜官方說法是 Vulcan 能夠處理其履約中心約 75%的 item types，也就是商品類型範圍。這個分母不是全部訂單、全部揀選次數、全部儲物格，更不是整個倉庫的工時。
商品類型覆蓋還不能說明不同類型的任務頻率。某類商品雖然在支援範圍內，也可能因擺放、破損、包裝變形或與其他物體糾纏而需要人工。官方同時說明 Vulcan 會在無法可靠處理時請求人員幫助。
評估時應分別統計可嘗試商品類型、實際任務量、首次成功、重試、商品損傷、錯揀和人工介入。只有分母一致，才能判斷觸覺系統是否真正減少高處、低處或不舒適姿勢下的人工工作。
初代 Proteus 已經部署，任務是在人群中搬運重型推車
亞馬遜把 Proteus 稱為其首款可在員工附近的開放空間內自由移動的自主移動機器人。它透過感知與導航避開人員和障礙，把 GoCart 等載具送往指定工作區，從而減少員工手動推拉過載推車。
下一代 Proteus 官方更新回顧稱，初代 Proteus 已在美國 25 個履約中心部署，可搬運接近 400 千克的推車。這個數字描述推車負載等級，不代表機器人能提起 400 千克商品或在任意地面、坡度和擁堵條件下保持相同速度。
運輸任務還包括接收正確任務、辨識正確推車、避開擁堵、到達正確工作站並回傳完成狀態。單次從 A 點到 B 點成功，只能證明一段導航，不能證明整套訂單和庫存流程正確。
| Proteus 流程 | 機器人負責 | 上層系統負責 | 異常時需要 |
|---|---|---|---|
| 任務分配 | 接收目標和優先順序 | 訂單、庫存與車隊排程 | 取消、重派和防重複 |
| 繫結載具 | 確認並搬運目標推車 | 載具身份與內容記錄 | 錯車檢測和人工糾正 |
| 開放區域行駛 | 定位、避障和路徑調整 | 交通規則與區域權限 | 擁堵、人員進入和安全停機 |
| 工作站交接 | 到達並回傳狀態 | 下一工序接受任務 | 工作站佔用和等待恢復 |
自然語言版下一代 Proteus 仍是實驗設施試點
亞馬遜介紹的下一代 Proteus 正在實驗設施中測試，目標是讓員工用自然語言提出搬運任務，並讓機器人理解更靈活的指令。官方同時寫出計劃在 2027 年上半年進入歐洲履約中心。計劃日期不是目前部署事實。
公開文章沒有說明自然語言模型在多少類指令上測試、錯誤率、最壞延遲、權限邊界或網路中斷策略，也沒有說美國 25 個站點中的初代裝置都已獲得該能力。實驗設施樣機、有限站點試點和車隊級更新必須分開。
自然語言不應直接繞過倉庫權限和安全邏輯。真實系統仍需把語句轉換成經過授權的任務、目標載具和區域，並對模糊指令、衝突優先順序和高風險路線拒絕執行。
人員仍負責難件、異常、質量與任務優先順序
Vulcan 遇到難以可靠處理的商品時會請求人員介入。人員不僅完成這一次取放，還能判斷包裝是否破損、商品是否需要隔離、儲物格是否需要整理，以及任務是否應重新規劃。
Proteus 一側也需要人員處理錯推車、通道封閉、工作站佔用、載具故障和緊急事件。機器人減少重複搬運，不等於取消現場監督、裝置維護和流程管理。
如果異常紀錄用於改進模型，應記錄任務版本、商品類別、環境、失敗原因、人工動作和修復結果，並明確資料權限。可參考機器人資料工廠建立採集、標註、回放和版本閉環，而不是隻累計成功影片。
兩類機器人填補的是不同物流層級，不是外售競品
Vulcan 的價值要看單件操作是否減少難姿勢和異常，Proteus 的價值要看過載搬運、等待和交通是否改善。二者可以出現在同一訂單路徑中，因此不能用一張誰更先進的排行榜替代流程設計。
亞馬遜沒有宣佈把 Vulcan 或 Proteus 作為通用產品向外部企業銷售，也沒有公布統一售價、採購合約或外部部署支援。準確的商用狀態是亞馬遜內部物流系統中的機器人專案。想複用其方法的企業，應先定義自己的商品、載具、WMS、人員和安全約束，再做物理 AI PoC，不能照搬一個品牌名稱。
常見問題
Vulcan 會自動完成亞馬遜 75%的倉庫工作嗎？
不會這樣計算。官方的約 75%指可處理的商品類型範圍，不是全部任務、訂單或工時比例；困難商品仍會轉交人員。
下一代 Proteus 已經在所有亞馬遜倉庫使用自然語言了嗎？
沒有。自然語言能力仍在實驗設施試點，官方計劃 2027 年上半年進入歐洲站點。美國 25 個履約中心部署的是初代 Proteus，不能把兩個狀態合併。
其他企業可以購買 Vulcan 或 Proteus 嗎？
截至 2026 年 8 月 6 日，亞馬遜沒有公布這兩類機器人面向外部企業的統一售價、訂單入口或商用支援方案。它們應被視為亞馬遜內部物流系統專案。
已核驗的官方資料
- Amazon：Vulcan 觸覺揀選與上架
- Amazon Science：Vulcan 如何用觸覺規劃動作
- Amazon：機器人十年與初代 Proteus
- Amazon：下一代 Proteus 與歐洲部署計劃
最後核對：2026 年 8 月 6 日