亞馬遜物流網絡的未來無疑將涉及人工智能和機器人技術，但這是一個懸而未決的問題，人工智能機器將在多大程度上完成大部分工作。根據該公司機器人技術實施總監斯科特安德森的說法，亞馬遜倉庫完全端到端自動化至少需要10年時間。安德森的評論強調了當前的自動化步伐，即使在機器人勞動成熟的環境中，如亞馬遜倉庫也是如此。

  就目前而言，勞動力中的機器人主要精通特定的，可重復的任務，并對其進行精確編程。讓機器人做其他事情需要昂貴，耗時的重新編程。能夠執行多種不同任務并在需要機器人查看和理解其周圍環境的動態環境中操作的機器人仍然處于研究和實驗試驗的領域。特別是識別對象并在以前從未見過該對象的情況下進行拾取的簡單過程，需要一系列復雜，復雜的軟件和硬件，而這些軟件和硬件尚未以成熟的商業方式存在。

  因此，雖然機器人可以幫助制造微芯片和汽車的車身，但它無法完成倉庫工作所需的人工任務。在亞馬遜的物流中心，大部分勞動力仍然主要由人手完成，因為很難訓練機器人看世界并使用機器人夾具以及達到人類工人的靈活性。

  但作為正在進行的深度學習革命的一部分，機器人開始獲得接近人類精密程度的視覺和運動控制水平。亞馬遜是開創這種機器人的公司之一，將一個物體轉移到另一個物流鏈的另一部分是最主要的研究課題。

  許多其他公司和研究實驗室也在這方面取得了進展。加州大學伯克利分校擁有一個機器人實驗室，該實驗室在該領域取得了實質性進展，其新的低成本的一對由中央系統Blue控制的人形機器人，可以執行復雜的手動任務，例如通過人工智能折疊毛巾。

  研究實驗室OpenAI同樣使用稱為強化學習的人工智能訓練技術來教授機器人手更精確和優雅的動作，機器人在倉庫中復制人類所需的運動類型。

  Kindred是一家位于舊金山的創業公司，它生產一種名為Kindred Sort的機器人手臂，它被部署在零售商Gap的倉庫中，該零售商使用人工駕駛和自動化的混合來執行動態產品選擇。

  亞馬遜在美國擁有110個倉庫，45個分揀中心和大約50個交付站，所有這些倉庫都雇用了超過125000名全職倉庫工人。但是只有一小部分工作是由機器人完成的。現在，機器人相比人類實在是不精確和笨拙。

  目前亞馬遜使用簡稱為“驅動器”的小型Roomba形機器人，主要是通過沿著倉庫周圍的固定路徑向人類工人提供物品，“在目前的情形下，技術進展非常有限。這項技術與我們需要的全自動倉庫搬運系統相距甚遠。”