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。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（倉儲品項總數約 100 萬種）。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。
技術意義解讀
Amazon 過去的機械手臂主要依賴攝影機加吸盤，這種組合只能可靠地處理形狀規則、表面平整的物件——遇到形狀不規則、易碎、或表面材質特殊（例如塑膠袋包裝的柔軟物品）的品項，吸附力道判斷不準確，經常導致抓取失敗或損壞物品。Vulcan 的力覺／扭矩感測補上的正是這一塊：不再只靠視覺判斷「要抓哪裡」，還要即時感知「用多大力氣抓才不會滑掉、也不會捏壞」，這是本站抓取與夾爪控制介紹的抓取流程裡，視覺系統本身無法單獨解決的問題。
值得對照的是，本站介紹過的GG-CNN這類研究，示範的是「從深度影像直接生成像素級抓取地圖」，本質上仍是視覺驅動的抓取品質判斷；Vulcan 這類商用系統則進一步證明，純視覺路線在處理高度多樣化的真實倉儲品項時仍有天花板，加入力覺回饋是提升抓取成功率、擴大可處理物件範圍的實務解法。對正在學習機械手臂控制的讀者來說，這是一個具體案例，說明感測器融合（視覺 + 力覺）而不是單一感測模態，才是解決非結構化抓取任務的務實方向。