随着全球电子商务与包裹量的持续飙升，以及消费者对快速、准确、可持续交付需求的加强，物流业正迎来仓库自动化与“最后一公里”机器人配送的大规模变革。从法国的 Exotec、英国的 Ottonomy 与 DPD UK，到英国的 Evri 等公司，这些先行者正在通过技术创新尝试解决效率、环境与成本三大难题。通过观察他们的实践，可以看清自动化机器人在仓储环节与最后一公里环节的机会、挑战，以及未来可能的发展路径。

在仓库内部流程中，法国 Exotec 公司在自动化与移动机器人方面的进步已颇为明显。Exotec 的联合创始人兼 CEORomain Moulin在最近的公开表态中指出，仓库内部的拣货错误、库存不准确性以及处理速度缓慢都严重影响到后端的配送效率。通过机器人替代人工和传统自动输送设备（如传送带），仓库可以在灵活 Route（路线）调整、多路线配置等场景中获得更大机动性与效率优势。

Exotec 在其系统设计中越来越强调标准化与可大规模生产所带来的成本下行作用，以及软件智能化的提升，使机器人系统能在更少人工干预下运行。Moulin 提到：“人工智能将推动拣选环节的创新应用，机器人也将越来越能适应不那么结构化的环境。”

与此同时，在“最后一公里”环节里，英国 Ottonomy 公司及其创始人兼 CEORitukar Vijay的实践表明，机器人如果设计得轻、电池驱动，并搭载情境智能，可以在环境适应性、成本控制与碳排放减少上产生实质性效应。Ottonomy 最新一代情境 AI 技术使其机器人能更好地理解周边环境与交通参与者，并在实时中调整路径，同时对客户给出更准确的到达时间预测。

一个具体落地的例子是，Ottonomy 的客户 DPD UK 部署了 “多隔间储物柜机器人”。该机器人于 2024 年 11 月在英国密尔顿凯恩斯投入使用。DPD UK 第一步已经将其“最后一公里”车队变为电动厢型车作为其 2040 年净零碳排放目标的一部分，同时在多个城市的营业部周围一英里范围内部署配送机器人，目前该计划在全国范围内拟扩展至 30 个营业部。

Ottobot最大载重约70 公斤，拥有 8 个隔间，其中最大隔间容量为38 升，电池可替换，续航时间约6 小时。机器人的设计允许它在步行道网络上行驶，以规避车辆交通阻塞。 DPD UK 的 IT 与创新部主任Chris Meir表示：在经过初始监督地图标定阶段后，这些机器人可以在无人干预下连续运行达12 小时，每天可完成大约30 个包裹的配送。

环保与可持续发展正成为这些项目的重要考量。英国 Evri 公司在其 2035 年净零 CO₂ 战略中，将机器人部署视为关键一环。2023/24 年，Evri 的每包裹碳足迹同比减少了21%，这部分归功于其采用氢能车辆、电动车以及电动货运自行车。在同一年中，其电动货运自行车处理了约720,000 个包裹。Evri 的创新交付经理Adrian Berry提到，虽然目前机器人相关项目仍处早期阶段，但多个技术进步使机器人更具备运营适用性，例如计算机视觉在过去几年中有显著提升，一些模型可以在边缘设备上运行；自动导引车（AGV）正逐步由设定路径控制方式进化为自主移动机器人（AMR），后者可自我规划路径；电池技术的改进也降低了运营成本并提升效率。

Evri 预计将在夏季启动两个试验项目：一是使用 Delivers.AI 的轮式机器人测试夜间配送以及为行动不便或需更长时间获取包裹用户提供支持；二是测试 RIVR 的四足“机器狗”如何协助快递员将包裹从车送至客户门口，从而让人类快递员可以更多地集中于复杂或客户互动要求高的任务。Berry 强调，Evri 的目标不是用机器人取代人类快递员，而是与之协作，以混合模式提供服务，其中电动厢车将包裹运至集散点，然后由步行人员或小型电助力交通工具以及机器人、自动储物柜等完成最后配送环节。

这些项目的背后也隐含政策与法规方面的挑战。文章指出，世界经济论坛呼吁制定“强有力且协调一致”的法规，以促使原始设备制造商与物流企业能在更可持续的电动与自主供应链技术上投入与采纳。 在英国，DPD UK 的 Meir 提到，虽技术越来越成熟，但合法性、行驶道路资格、安全合规等方面的法规尚未完全准备好。

从这些真实的公司实践中，我们可以总结出行业专业视角下的若干关键启示与未来路径：

首先，精度与库存管理是上游仓库自动化提升对下游最后一公里的基础支撑。Exotec 所强调的减少拣选错误、提高库存准确性、加快处理速度，不只是仓库效率问题，也与配送路径优化、退货降低成本强关联。任何忽视上游流程优化的“最后一公里”机器人部署，很可能被上游错误率或延迟拉回成本与用户体验。

第二，轻量化与模块化设计是最后一公里机器人能否大规模部署的重要因素。Ottonomy 的轻型电动机器人与情境 AI，以及 DPD UK 的 Ottobot 独立隔间设计、电池替换与续航约 6 小时，都是顺应城市环境限制、交通干扰频繁与可操作性需求的设计亮点。

第三，人与机器的协同是今后的主流模式，而非完全替代。Evri 的实践特别强调混合模式，不仅是从环保角度考虑，也源自成本、用户接受度与服务质量考虑。机器人的出现能提升效率、节省体力，但客户对于交付体验、无障碍服务、个性化时间窗口的需求未必能完全由机器满足。

第四，法规、政策与社会接受度是部署能否规模化的关键变量。技术与商业案例可能已接近成熟，但法律制度、安全标准、公众信任、责任承担与交通法规等还需配套建设。这在多个国家都被提及：机器人在公共空间的行驶权限、夜间配送的合法性、机器人在人群密集区域的安全规范，都还存在不确定性。

第五，可持续性不仅是工具，更是战略。公司如 Evri 将机器人、氢能车、电动车、自行车等多种绿色交通工具结合纳入其净零路线图中；Ottonomy 的声称短距离配送 CO₂ 减少 30-40%、成本降低 60-70%，若真实可复制，将对物流业减碳目标有重大推动作用。

最后，从中国市场视角看，这些实践对国内企业与政策制定者具有很强参考价值。中国城市快递末端配送普遍面临“最后一公里”成本高、道路与人行环境复杂、用户偏好对配送时间敏感、以及环保压力增大的问题。引入类似 Ottobot 类的多隔间储物柜机器人或轻型配送机器人，可以在社区、商超周边、小区步道等场景铺开；同时在仓库端加强移动机器人与拣选自动化，将有助于提升整体供应链反应速度与准确性。

当然，也需注意中国可能面临的问题包括基础设施差异（例如步行道、人行网络的宽度与约束）、法规落地速度、社会接受度（用户对无人配送或机器人储物柜的信任）、以及在高温、天气多变环境下机器人的耐用性与运行稳定性。

仓储与最后一公里机器人的部署正在从实验与小范围试点，迈向初步商业化与可持续运营。企业若要在这一浪潮中取得领先，应从上游流程优化入手，注重轻量化与模块化设计，重视人与机器协同，积极参与法规标准的构建，并将可持续性作为核心战略之一。如此，机器人不只是效率提升的工具，更将成为物流体系中环保、可靠与用户体验兼顾的基石。