如果未来的仓库是人类与机器人并肩作业，一个关键问题仍待回答：他们究竟应如何协同，才能实现最高效率？

发表在《运输科学》上的一项研究给出了不同于传统认知的答案。论文题为《选择最佳机器人：基于旅行推销员问题路径规划的人机协作策略》，结果显示：在许多现实运营条件下，让仓库工人在一个班次中与多个自主移动机器人动态协作，其生产效率往往高于只与单一机器人固定配对的方式。

这一结论直接挑战了“固定人机一对一配对最有效”的普遍假设。

研究发现，更具弹性的“群体”策略——即工人在完成订单的过程中与不同机器人交互——通常优于僵化的单人单机分配模式。随着机器人速度提升、数量增加，这种群体协作策略的优势会更加明显。

这项研究发布之时，全球仓储行业正持续加大自动化投入，以应对不断增长的订单需求、劳动力短缺以及运营压力。尽管自主移动机器人已经显著改善了仓库效率，但关于“人和机器人如何组织协作”对绩效影响的系统研究仍然有限。

鹿特丹管理学院（埃拉斯姆斯大学）的 Mahdi Ghorashi Khalilabadi 是该研究的主要作者。他指出：“问题不只是多买几台机器人。我们的结果表明，人机如何组织协作，对整体吞吐量有显著影响。当机器人比人工拣货员更快，或者机器人数量更多时，允许更灵活的协作方式可以明显提升绩效。”

研究团队在多种典型仓库运营条件下分析了工人与机器人的表现，包括不同的行程时间、订单规模以及仓库布局等因素。

研究重点比较了两种最常见的人机协作模式：

• 群体策略：工人在处理订单时，会与多个机器人交互，由系统动态分配机器人协助完成不同任务。
• 系统指派策略：工人从接单到完成整个订单的全过程，只与同一台机器人合作，完成后再开始下一单。

通过分析建模与仿真，研究团队评估了超过 12,000 种仓库场景。

结果相当清晰：在大多数情形下，群体策略能带来更高的订单吞吐量。尤其当机器人数量相对工人更多、且机器人移动速度明显快于人工拣货员时，群体协作的性能优势更加突出。

不过，研究也发现了一些关键例外。当机器人与工人的速度差不多、单个订单规模较大、且可用机器人数量有限时，固定的一对一配对反而表现更好。

换句话说，并不存在适用于所有仓库的一种“通用最优策略”。

印度管理学院艾哈迈达巴德分校的 Debjit Roy 是该研究的合著者之一。他表示：“我们的建模方法可以帮助管理者判断，在什么条件下，协作灵活性带来的收益足以抵消额外的协调成本。这为正在设计新机器人系统或扩展现有自动化运营的组织提供了实用参考。”

除了比较协作策略本身，研究还对仓库布局设计、机器人车队规模以及自动化投资决策给出了启示。对于某些组织，尤其是规模较小的运营，要配备足够数量的机器人以完全发挥群体协作的优势，可能在经济上并不现实。

因此，对正在规划自动化部署的管理者而言，研究结果表明：成功与否不仅取决于采用了什么技术，更取决于如何将人和机器人嵌入到整体运营系统中。

同为合著者的鹿特丹管理学院学者 René de Koster 强调：“这项研究说明，没有一刀切的解决方案。最合适的人机协作策略取决于具体的运营环境。我们的框架可以帮助决策者找到最适合自身仓库条件的方案。”

随着越来越多组织引入自动化，这项研究也再次印证了运筹学领域早已熟知的一条原则：系统绩效不仅依赖单一技术的能力，更取决于整个复杂系统的设计与组织方式。