面向用途的小型零部件仓库和高度自动化的高架仓库 – 图片来源：Xpert.Digital
内部物流的真相：为什么成熟的技术往往比最新的机器人或人工智能趋势更有利可图。
新建仓库的 8 条黄金法则：如何避免因自动化不当而导致的失败
没有花哨的机器人噱头，只有真正的附加值：我们推荐高度自动化的仓库物流，重点不在于炒作，而在于实际的效益。
内部物流行业蓬勃发展，行业展会上的各种流行语听起来就像科幻小说：自主机器人、人工智能控制的3D穿梭系统和全自动立方体存储，似乎能为几乎所有物流问题提供终极解决方案。然而，在这些光鲜亮丽的宣传册背后，隐藏着一个令人不安的真相：如果企业仅仅根据最新的炒作而非合理的流程分析来规划仓库，则可能面临数百万美元的损失。巨额预算一次又一次地被投入到那些完全不符合企业实际需求、甚至让现有企业不堪重负的技术噱头中。物流行业需要的不是更加炫目的机器，而是更智能、以用户为中心的理念。本文将揭穿自动化的神话，并阐明为什么成熟的存储和检索系统或传统的高架仓库往往是更经济的选择。了解如何避免最危险的成本陷阱，为什么软件才是成功的关键，以及哪八条准则能帮助您找到真正适合您公司的自动化水平。.
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多年来，内部物流行业一直在竞相追求技术上的突破。立方体存储、自主移动机器人、人工智能驱动的仓库管理、3D穿梭车系统：这些行业热词听起来像是科幻小说，并承诺带来革命性的效率提升。但仔细观察就会发现，展会和精美宣传册上展示的技术与实际应用之间存在着令人担忧的差距。据估计，2024年全球仓库自动化市场规模将达到265亿美元，并预计到2034年将以19.9%的年均增长率增长。仅在欧洲，预计市场规模就将从2024年的42.8亿美元增长到2029年的83.7亿美元。这些数字表明，这一趋势势不可挡。但在指数级增长的背后，隐藏着一个令人不安的事实：快速增长的并非是功能完善的自动化市场，而是那些利用昂贵技术做出的错误决策的市场。.
然而，企业的实际需求必须始终是仓库规划的核心，而非盲目追逐最新的技术噱头。那些被机器人演示所迷惑，而忽略了进行全面需求分析的企业，可能会损失数百万美元。物流行业需要的不是越来越炫目的机器，而是以实际应用为导向的智能规划，以及与企业自身需求相匹配的自动化水平。.
仓库规划中错误决策的剖析
仓库规划中最常见且代价最高的错误，早在订购第一台机器之前就已出现。它源于一个错误的假设：技术能够解决所有问题。实践中，我们反复观察到，许多公司在尚未明确基本需求的情况下就开始进行技术规划。需要运输多少货物？哪些路线、速度和周期时间是相关的？如果没有精确的流程分析，就无法构建周全的解决方案，最终导致设备无法满足实际需求。.
多年来，经验丰富的物流临时管理人员证实了这一观察结果。一项对仓库项目中十大常见错误的分析突出指出，技术本身被视为最终目的。尽管劳动力市场需求明确且业务量充足，但自动化程度过低与技术过多（无人真正理解）一样，都会造成问题。两者都会削弱稳定性。尤其是在项目初期就引入过多的技术，会让那些既没有做好流程准备，也没有做好人员结构调整的组织不堪重负。.
另一个常见的错误是为错误的商品选择错误的存储类型。决策往往基于价格、可用性或当前趋势，而不是产品结构、周转率和服务水平。这些错误的决策会对仓库的整个生命周期产生影响，并且只能在后期投入巨大的精力进行纠正。一家计划投资 500 万至 2000 万欧元建设全自动高架仓库的中型企业根本无法承受此类根本性错误。.
需求分析的首要地位
在做出任何技术决策之前，全面的需求分析至关重要。这种分析并非繁琐的形式，而是所有其他决策的基础。专业的需求分析涵盖公司的具体需求，包括产品类型、库存周转率、库存水平和季节性波动。它与供应商的产品展示有着本质区别，后者自然侧重于自身的系统。.
在仓库规划中，销售和咨询之间的区别至关重要。纯粹的系统供应商总是想着推销他们的系统。而专业的咨询顾问则会首先了解流程。优秀的咨询顾问会提出正确的问题：根据ABC分析，每种物料的吞吐量是多少？当前的拣货路线和拣货时间是多少？物料流中究竟哪个环节出现了等待时间？当前的仓库策略是否仍然满足需求？未来三、五、十年内的发展规划是什么？
只有这些问题的答案才能决定需要的是简单的货架系统、动态托盘货架系统还是半自动化解决方案。没有进行此类分析就进行投资，无异于一场代价高昂的赌博。而且在大多数情况下，这场赌博都会失败。近年来，仓库需求的复杂性急剧增加。产品种类日益丰富，订单量不断减少，交货时间不断缩短，需求波动性也日益加剧。在这种情况下，任何没有坚实数据基础就进行规划的人，最终都会建成一个在开业当天就已经过时的仓库。.
自动化小零件仓库：一套系统，多种面貌
自动化小型零件仓库始终采用自动化设计。与传统的高架仓库不同，自动化小型零件仓库无需人工操作。它们通常由货架系统（包含一个或多个通道）、每通道或每层配备一台或多台存储和检索设备、小型零件容器或托盘、一个或多个拣选站、连接输送技术和控制软件组成。这一基本原理经过数十年的实践检验，并在数百万次的实践中证明了其可靠性。.
在现代仓储自动化领域，小型零件仓库指的是用于存储和运输小型零件的标准化小型零件容器，通常由塑料制成。为此设计的系统是高度动态的自动化小型零件仓库，其技术实现方式有两种：一种是配备堆垛机的微型装载系统，另一种是配备在每个存储层自主移动穿梭车的穿梭车系统。这些系统注重最大吞吐量、最短循环时间和根据“货到人”原则高效地提供货物。.
自动化小型零件仓库（AS/RS）始终采用自动化运行，并通过与ERP系统集成的计算机终端进行控制。所需零件录入仓库管理软件后，控制软件会访问相应的存储容器。这些容器通过传送系统自动运送至处理订单的用户处。因此，自动化仓库能够快速存取存储的货物，同时最大限度地利用可用空间。这种成熟的原理在效率方面丝毫不逊色于许多现代机器人解决方案，但往往不如其他方式那样引人注目。.
高架仓库：当垂直空间成为战略资源
用于存放大型货物（例如欧标托盘或金属网箱）的经典高层仓库被称为单元式自动化立体仓库（AS/RS），其设计旨在实现最大存储密度。这些系统是工业物流的支柱，几十年来已被证明具有可靠性高、维护成本低和经济高效的特点。一座全自动化的中型高层仓库大约需要投资500万至2000万欧元，具体投资额会根据仓库的规模、高度和自动化程度而有很大差异。.
高架仓库的盈利能力取决于通过自动化降低人力成本。全自动化仓库所需的人工干预更少，从而提高效率，从长远来看也能提高盈利能力。自动化不仅能降低人力成本，还能减少人为错误，从而提高效率。此外，还有资金支持对节能技术的投资。.
然而，高层仓库规划的关键在于，建筑围护结构的设计必须从物料流动的角度出发，而不是反过来。仓库的设计必须以货物流动为核心，而非混凝土结构。首先是货物流动，然后是相应的技术，最后才是建筑围护结构。令人惊讶的是，这一基本原则在实践中常常被忽视。人们往往先建好建筑物，然后试图将物流空间塞进去。结果导致路径规划欠佳、缺乏缓冲区域，以及瓶颈并非出现在货架内部，而是出现在货架的前方和后方。.
技术对比：哪种系统适合哪种需求？
为自动化仓库系统选择合适的技术比以往任何时候都更加复杂。基本上，目前有四种基本技术可供选择，每种技术都有其特定的优势和劣势，而它们的适用性只能根据具体需求来确定。.
存储和检索设备：久经考验的经典之作
经典的堆垛机驱动式自动化小型零件仓库 (AS/RS) 具有明确的性能特点：每条巷道配备一台堆垛机，负责所有水平和垂直移动。这确保了其运行的可靠性和低维护成本。与其他自动化方式相比，其每个存储位的成本更低。对于中高吞吐量的仓库，堆垛机系统可能是一种更经济的解决方案，因为它们通常更坚固耐用，维护需求也更低。缺点是，如果其中一台设备发生故障，整个巷道的运行都会停止。同时，与其他系统不同，步行进入存储隔间较为困难。.
穿梭系统：可扩展的高性能
与传统的堆垛机操作的自动化存储和检索系统 (AS/RS) 相比，穿梭车系统在相同存储位数量下可以设计出更高的吞吐量。通过增加穿梭车的数量可以扩展系统性能，并且该系统能够灵活地适应不同的仓库几何形状。使用大量相同的车辆可以提高容错能力。穿梭车系统尤其适用于高吞吐量应用，因为它们能够实现存储移动的高度可扩展性和并行化。然而，必须考虑每个存储位更高的成本以及由于大量活动部件而导致的更高故障率。此外，升降机构也可能很快成为限制因素。在能耗方面，由于其轻量化结构以及水平和垂直运动的分离，穿梭车系统在每个存储和检索周期中效率更高。.
立方体收纳：小巧紧凑，但并非适合所有人
像AutoStore这样的立方体存储系统以其节省空间的设计而著称。机器人沿着紧凑型货架上方的轨道系统移动，货架上堆叠着彼此相邻的集装箱。作为市场领导者，AutoStore已在全球安装了超过1600套系统，以低能耗实现高存储密度。与传统系统相比，该系统仅需四分之一的占地面积。然而，其最大高度限制在约6米，集装箱最大重量为35公斤，且无法混合使用不同高度的集装箱。因此，对于层高较高、需要存储重型部件或需要不同尺寸集装箱的用户而言，尽管立方体存储系统备受追捧，但它并非理想之选。.
3D穿梭系统：新一代
Exotec公司的Skypod等3D穿梭式存储系统，融合了传统穿梭式存储系统的优势和自动导引车（AGV）的功能。自主机器人可自由地向各个方向移动，在不同层级间攀爬，并将集装箱直接运送到传送带系统。Skypod的最大高度可达14米，远超传统立方体存储系统。Aerobot等新型系统甚至可以实现四层存储，并在工作站定位方面提供了更大的灵活性。然而，许多此类新型解决方案的应用经验有限，在评估投资安全性和系统成熟度时，必须考虑到这一点。.
驾驭科技丛林
为了帮助大家在仓库自动化技术丛林中找到方向，本文根据重要标准对不同的系统进行了比较。.
传统的存储和检索机器（SRM）系统以较低的单存储成本提供中高吞吐量。它可实现超过20米的惊人高度，维护需求低，且技术非常成熟。虽然它在料仓选择方面具有良好的灵活性，但其可扩展性有限。.
相比之下，穿梭式停车系统吞吐量极高，可扩展性出色。它们的高度可超过20米，且技术先进。然而，每个停车位的成本较高，维护要求也属于中等至较高水平。集装箱的灵活性良好。.
立方体存储系统具有中等吞吐量、低维护成本和良好的可扩展性等特点，单位存储空间的成本也处于中等水平。其主要区别在于高度有限（通常只有6到8米左右）以及集装箱的灵活性较差。该技术已相当成熟。.
较新的发展成果是3D穿梭车。它兼具高吞吐量、良好的可扩展性和集装箱灵活性，高度可达14米。但其缺点是每个停车位的成本较高，维护要求也相对较高。该技术的成熟度被评为中等。.
| 标准 | RGB系统 | 班车系统 | 立方体存储 | 3D穿梭机 |
|---|---|---|---|---|
| 吞吐量 | 中等至高 | 非常高 | 中等的 | 高的 |
| 每个停车位的成本 | 低的 | 更高 | 中等的 | 更高 |
| 最大建筑高度 | 最远 20 米 | 最远 20 米 | 约6-8米 | 最远可达 14 米 |
| 维护成本 | 低的 | 中等至高 | 低的 | 中等的 |
| 可扩展性 | 有限的 | 非常好 | 好的 | 好的 |
| 技术成熟度 | 非常高 | 高的 | 高的 | 中等的 |
| 柔性容器 | 好的 | 好的 | 受限制的 | 好的 |
核心问题不在于技术上是否可行，而在于技术上是否合理。无论市场份额或功能多样性如何，系统的性能很大程度上取决于其与公司具体需求的契合度。AutoStore 非常适合占地面积有限、吞吐量中等的公司。如果对吞吐量没有最高要求，且长期维护成本是考虑因素，那么堆垛机系统则更为经济。只有真正需要最高吞吐量的公司，才能体现穿梭车系统高昂价格的合理性。.
LTW内部物流解决方案
LTW内部物流——流程工程师——图片：LTW内部物流有限公司
LTW 为客户提供的不是单个组件，而是集成的完整解决方案。咨询、规划、机械和电气技术组件、控制和自动化技术，以及软件和服务——所有环节都联网并精确协调。.
关键部件的自主生产尤其具有优势。这有助于对质量、供应链和接口进行最佳控制。.
LTW代表着可靠性、透明度和协作伙伴关系。忠诚和诚实是公司理念的基石——在这里，握手仍然意义非凡。.
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为什么行业专家而非规划师才应该是你的顾问
仓储自动化行业的一个结构性问题在于咨询和销售经常交织在一起。许多系统制造商也提供规划服务。这导致了固有的利益冲突：规划人员最终将负责系统的交付和维护，因此他们自然倾向于推荐最容易实施和维护的系统，而不是对客户而言最优的系统。.
这种冲突体现在多个层面。首先，受利益驱使的规划人员倾向于推荐自身产品组合中的标准解决方案，而不是对市场上所有可用的选项进行客观中立的评估。其次，为了使自家系统看起来更合适，他们常常过度简化需求的复杂性。第三，他们会系统性地淡化所推荐系统的风险和缺点。.
解决方案在于严格区分咨询和实施。所有系统决策都必须以全面的需求分析为前提。唯有如此，才能对市场上各种系统进行合理的技术比较，理想情况下，这种比较应保持厂商中立，并考虑整个物流流程的相互作用。外部独立顾问没有动机偏袒任何特定系统。他们的忠诚在于客户和项目的成功，而不是推销某种特定技术。.
麦肯锡的一项研究显示，62%的物流公司认为技术和软件方面的难题是自动化和新型仓库解决方案实施的最大障碍。软件或技术问题通常会导致8到12个月的延误。大多数情况下，这些问题源于规划不足，而非技术故障。技术本身通常没有问题，导致项目失败的是技术与需求之间的不匹配。.
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自动化神话与成本陷阱
物流行业经常被一波又一波的新趋势所席卷，每一波都承诺会带来巨大的变革。自动化、预测分析和高度复杂的软件解决方案被认为将彻底改变这个行业。然而，尽管市场调研公司和供应商将这些发展描绘成不可避免的未来，现实却与预期大相径庭。在大多数情况下，实际实施的效果远不及市场宣传。这种差距表明，整个行业普遍存在一种根本性的误解。.
一个重大误区在于，期望自动化在不进行根本性流程优化的情况下就能发挥作用。如果人工流程本身就混乱且缺乏标准化，自动化并不能解决这些问题，而只会将问题转移到更复杂的层面。移动机器人失败的原因往往并非技术本身，而是因为企业抱有不切实际的期望，且必要的先决条件尚未到位。尽管预测乐观，但无人驾驶运输系统目前仍只是小众解决方案，尚未得到广泛应用。叉车和传送带仍然是大多数仓库的标配，而非机器人。.
人们往往低估了所用系统的异质性。当一家公司使用来自不同制造商的机器人时，就会出现集成问题，导致高昂的额外成本。这些成本通常未被纳入考虑，造成预算超支，从根本上危及项目的整体投资回报率。自动化领域的一个误区是，技术越多越好。但事实恰恰相反：只有当技术能够满足实际需求并能集成到现有流程中时，它才是更好的选择。.
高度自动化而非高度机械化：呼吁关注正确的方向
围绕仓库自动化的公众讨论主要集中在自主机器人独立穿梭于仓库的画面上。这些画面迎合了媒体的口味，给人一种物流未来在于完全机器人化的印象。然而，自动化和机器人技术之间存在着本质区别，而许多决策者却忽略了这一点。.
高度自动化的系统，例如成熟的自动化小型零件仓库（AS/RS），配备堆垛机或穿梭车系统，按照固定路径、既定流程运行，具有很高的可靠性。它们的可用率超过99%，并在工业环境中运行了几十年。而机器人系统则可以在空间中自由移动，必须感知周围环境并对障碍物做出反应，这增加了系统的复杂性，也带来了更多潜在的误差来源。.
对于大多数小型零件和托盘物流应用而言，高度自动化的系统是更经济可靠的选择。在需要高度灵活性的场景下，例如布局快速变化、不同存储区域的整合，或传统输送技术无法经济高效地覆盖的距离，机器人技术的应用就显得尤为重要。然而，这些情况仅占所有仓库项目的一小部分。.
一家需要16,000个存储位且必须三班可靠管理的公司，采用传统的自动化小型零件仓库（AS/RS）比采用机器人解决方案更为合适。例如，一家汽车制造商部署了一套三巷道AS/RS，配备BOXer堆垛机，用于管理16,000个存储位，每小时可输送多达360个小型货物，并能根据装配顺序进行有序取货。这套方案并不惊艳，也并非展会上的标配，但它每天都在可靠且经济高效地运行。.
软件的作用：被低估的成功因素
自动化仓库的优劣取决于其软件。仓库管理系统、控制软件以及与ERP系统的接口才是仓库项目真正的成败关键。主数据、接口、移动数据采集、Wi-Fi覆盖和测试方案才是问题频发的领域，而非实际操作层面。.
许多公司盲目依赖ERP系统进行物料管理，却从未质疑其底层订货建议的智能程度。ERP系统提供可靠的基础功能，例如再订货点、最低库存水平和固定订货周期。然而，它们通常无法提供对需求波动的动态适应、不确定性建模或基于真实预测精度的预测控制。结果就是：要么库存过多，要么在需要时缺货。一项研究表明，一家拥有1500种库存商品的中型企业，只需实施更智能的订货流程，每年即可节省约4.8万欧元的资金——无需购买新的ERP系统，只需更好地利用现有数据即可。.
这一发现与仓库规划直接相关：企业在投资新硬件之前，应首先认真评估其软件的性能。即使规划得再完美，如果仓库管理系统（WMS）配置不当，自动化小型零件仓库（AS/RS）也无法达到其理论性能。软件集成必须从一开始就融入规划之中，而不是在项目启动阶段才添加的附加任务。.
可扩展性和面向未来：循序渐进，而不是大步跳跃。
规划中最严重的失误之一就是仅根据现状进行设计。许多仓库在启用之初就已经达到饱和状态，原因在于低估了增长和波动性。高峰需求、产品范围变化以及多渠道需求都要求预留储备金，而这些储备金在规划阶段往往被视为不必要的成本。年增长率达到20%至30%的公司需要能够伴随其业务增长而扩展的仓库。.
只考虑当前情况而忽略未来发展、新产品开发或流程变更的规划方式是一种普遍存在的错误。市场和生产流程瞬息万变。那些不预留储备金或放弃模块化系统的企业，日后将面临代价高昂的改造或全新的投资。.
正确的策略是循序渐进地扩展，而不是大跃进。先从小规模试点项目入手，衡量成效，从中学习，然后再逐步扩大规模。一家从小规模起步并在有限空间内进行试验的公司，可以将获得的洞察应用到其他领域。这比大规模、一刀切的方法风险更低，成本效益更高，而后者在实践中往往以失败告终。与自动导引车（AGV）相比，穿梭车系统和模块化立方体存储解决方案在这方面具有结构性优势，因为AGV的每条通道吞吐量是固定的，难以轻易提高。.
人的因素：为什么没有资质，再好的技术也毫无价值
自动化高架仓库固然令人印象深刻，但如果操作人员没有接受过适当的培训或不了解其运作原理，就会造成混乱。企业往往忽视了人的因素。技术只是一种工具，如果没有合适的人才和正确的企业文化，即使是最好的工具也无法发挥作用。
仅仅在启动阶段才考虑人体工程学、用户界面逻辑、角色和培训问题远远不够。流程必须从一开始就建立起来，员工必须在正式上线前接受充分的培训。上线前三天的研讨会远远不够。人们需要持续学习、支持、反馈机制以及适应变化的时间。那些真正重视支持项目的公司会取得显著更好的成果。.
技术工人短缺加剧了这个问题。自动化仓库系统需要高素质人员进行维护和操作，这在原本就面临技能短缺的市场中尤为棘手。仅仅通过自动化减少劳动力是不够的。留任员工的素质必须比以前更高，而且这种素质的提升必须积极进行。.
经济资产负债表：哪些有效，哪些无效。
物流的经济效益本质上很简单：减少错误、加快周转速度、降低成本、提高客户满意度。这些目标并非仅靠昂贵的技术就能实现，而是需要严谨的纪律、高效的组织和持续的改进。掌握这些基本要素的公司拥有竞争优势，无论其他系统多么昂贵，都无法取代它们。.
如果仓库自动化实施得当，企业平均可在 18 至 24 个月内实现投资回报。但如果基础不牢固，投资回报期则会大幅延长。常见的陷阱包括：在流程、数据或基础设施尚未准备就绪的情况下贸然启动，导致车辆相互阻碍、软件无法与现有仓库管理系统 (WMS) 集成，或者员工不理解新的工作流程。.
成功的公司采取不同的策略。他们从小规模做起，先在固定路线上部署一两辆自动驾驶车辆。这样一来，他们就能在不中断正常运营的情况下测试流程、收集数据并培训员工。之后，他们会根据验证的效率逐步扩展系统。这种迭代式方法显著降低了风险，并使他们能够在错误造成巨大损失之前吸取教训。.
讽刺的是，许多最有效的改进措施几乎不需要任何成本。5S 活动只需要时间和纪律。改善（Kaizen）不需要任何新软件。明确的问责制只需要清晰的组织架构，而不是技术。一家持续实施 5S 方法的公司，无需在新技术上投入一分钱，就能将运营效率提高 20% 到 30%。然而，这些基本要素却常常被忽视，而数百万美元却被投入到那些被大肆宣传的技术中。.
面向用户的仓库规划八项指导原则
通过分析最常见的错误和成功模式，我们可以得出明确的建议，供每家公司在投资小型零件仓库或高层仓库之前参考：
首先：需求分析始终先于技术选择。颠倒这个顺序就等于从错误的方向开始规划仓库。收集产品结构、周转率、订单结构和性能要求等数据是不可或缺的基础。.
其次，规划必须建立在扎实的行业专业知识之上。只有真正了解某个行业具体需求的人才能做出正确的选择——这不仅适用于制造商，也适用于咨询顾问。行业专家的知识优势通常足以弥补其成本，因为它可以避免一次错误的决策。.
第三：物料流决定技术，而非反之。首先是货物流，然后是合适的技术，最后才是建筑结构。这一原则适用于所有类型的仓库，无论是自动化小型零件仓库（AS/RS）、高架仓库还是混合解决方案。.
第四：从一开始就规划可扩展性。优先选择模块化系统，预留空间，并为未来的扩展做好基础设施准备。一个今天大小合适但明天无法扩展的仓库是一个战略性错误。.
第五：软件优先于硬件。在订购第一台货架计量器之前，必须明确仓库管理系统的性能、主数据的质量以及与现有IT系统的集成情况。.
第六：高度自动化优先于高度机器人化。在大多数应用场景中，成熟可靠、高可用性且拥有长期成功经验的技术比最新一代机器人系统更具经济效益。机器人技术本身并非目的，而是满足特定需求的解决方案。.
第七：人员和流程至上。如果没有标准化的流程、训练有素的人员和有效的变革管理，即使是最好的技术也无法发挥其全部潜力。.
第八：迭代而非颠覆。从小规模开始，衡量、学习，然后再扩大规模。宏大的计划比循序渐进的开发更容易失败。.
前瞻性的战略展望
未来几年，仓储自动化将持续增长。预计到2027年，26%的仓库将实现自动化，全球仓储自动化市场规模预计到2030年将达到630亿美元。物流领域的人工智能市场规模已爆炸式增长至208亿美元，自2020年以来复合年增长率高达45.6%。人工智能算法可将拣货时间缩短高达30%，并将缺货和库存积压减少25%至40%。.
这些发展趋势真实且意义重大。但它们并没有改变一个根本性的洞察：技术只是一种工具，而非目的本身。未来几年能够建造最佳仓库的公司，并非那些拥有最雄厚技术预算的公司，而是那些拥有最佳需求分析、最明智的规划和最一致的执行力的公司。一家德国家族企业，因为避免技术复杂性会增加出错风险，而是依赖可靠运行的解决方案，其对这一点的理解甚至超过了许多拥有数亿美元预算的大公司。.
仓库自动化的未来不属于炒作，而属于那些勇于优先考虑实际需求的人，即便这意味着放弃追逐下一个机器人技术奇观。基于需求的规划，辅以高度但适度的自动化，并非倒退，而是唯一可持续的发展道路。.
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