Amazon Vulcan 奪 RBR50 年度機器人：靠力覺感測抓取九成倉儲物件
2026-05-28
事件摘要
在 5 月 27 至 28 日於美國波士頓舉行的 Robotics Summit & Expo 2026 上，Amazon Robotics 的倉儲機器人 Vulcan 獲頒 2026 年度 RBR50 機器人創新大獎，這是業界公認的年度機器人技術指標獎項之一，每年由《The Robot Report》編輯團隊從全球數百件參選案例中評選出 50 個代表性技術突破。Vulcan 是 Amazon 第一款具備「觸覺」的倉儲機器人，靠 AI 驅動的力覺與扭矩感測器，即時判斷抓取與存放不同物件所需要的精確力道，能處理倉儲庫存裡約 75% 的品項——Amazon 倉儲系統裡的商品種類總數約達 100 萬種，涵蓋從書籍、電子產品到易碎陶瓷、柔軟填充玩偶等極端多樣的形狀與材質。Vulcan 每天可運作長達 20 小時，目前已在美國華盛頓州 Spokane 的出貨中心實際部署，接下來預計擴展到美國其他地區與德國的據點。Amazon 內部資料顯示，Vulcan 上線後不僅降低了員工需要重複彎腰、伸手到貨架高處取放物品的工作負擔，也讓部分過去因為形狀不規則而必須完全依賴人工處理的品項，首次能被自動化系統穩定接手。
技術意義解讀
倉儲機器人抓取任務的核心難題，一直不是「能不能抓到」，而是「抓取的力道拿捏」——過去 Amazon 與多數同業採用的機械手臂主要依賴攝影機加真空吸盤的組合，這種方案只能可靠地處理形狀規則、表面平整、剛性足夠的物件。一旦遇到形狀不規則、表面易碎、或材質特殊（例如塑膠袋包裝的柔軟物品、表面有凹凸紋理的商品）的品項，純視覺系統很難準確判斷「吸盤該貼在哪個位置」「要吸多緊才不會滑脫」，經常導致抓取失敗、物品掉落，或者力道過猛壓壞包裝與內容物。這個問題本質上是感測模態不足造成的——視覺只能提供物件的幾何形狀與位置資訊，卻無法直接量測抓取當下的接觸力與摩擦力狀態，這兩者恰恰是決定抓取是否穩固最關鍵的物理量。
Vulcan 補上的正是這一塊：機械手臂末端整合了力覺與扭矩感測器，讓系統除了用視覺判斷「要抓哪裡」之外，還能在抓取瞬間即時感知施加在物件上的力道與扭矩變化，動態調整夾持力度——偵測到物件開始輕微滑動時加大力道，偵測到阻力異常增加（可能代表物件即將變形或破損）時則主動減力或暫停動作。這種閉迴路的力覺反饋機制，讓機器人能夠處理的物件範圍大幅擴展到過去純視覺系統無法穩定應對的類別，也是 Amazon 敢把處理品項覆蓋率從過去公開資料裡的五到六成，一舉推進到 75% 的關鍵技術突破。
從整個機器人操作研究的脈絡來看，Vulcan 這類商用系統印證了一個學術界近幾年逐漸形成共識的觀點：純視覺驅動的抓取品質預測（不論是傳統的候選評分法，還是像素級生成式方法）在處理高度多樣化、非結構化的真實世界物件時存在明顯天花板，單一感測模態能達到的可靠度終究有限。加入力覺與觸覺回饋、做多模態感測器融合，才是把抓取成功率從實驗室展示等級推向倉儲規模量產可靠度等級的務實路徑，這也是為什麼近年工業級機械手臂末端執行器的力覺/扭矩感測模組，正快速從高階選配走向標準配備。