亚马逊物流网络的未来无疑将涉及人工智能和机器人技术，但这是一个悬而未决的问题，人工智能机器将在多大程度上完成大部分工作。根据该公司机器人技术实施总监斯科特安德森的说法，亚马逊仓库完全端到端自动化至少需要10年时间。安德森的评论强调了当前的自动化步伐，即使在机器人劳动成熟的环境中，如亚马逊仓库也是如此。
就目前而言，劳动力中的机器人主要精通特定的，可重复的任务，并对其进行精确编程。让机器人做其他事情需要昂贵，耗时的重新编程。能够执行多种不同任务并在需要机器人查看和理解其周围环境的动态环境中操作的机器人仍然处于研究和实验试验的领域。特别是识别对象并在以前从未见过该对象的情况下进行拾取的简单过程，需要一系列复杂，复杂的软件和硬件，而这些软件和硬件尚未以成熟的商业方式存在。
因此，虽然机器人可以帮助制造微芯片和汽车的车身，但它无法完成仓库工作所需的人工任务。在亚马逊的物流中心，大部分劳动力仍然主要由人手完成，因为很难训练机器人看世界并使用机器人夹具以及达到人类工人的灵活性。
但作为正在进行的深度学习革命的一部分，机器人开始获得接近人类精密程度的视觉和运动控制水平。亚马逊是开创这种机器人的公司之一，将一个物体转移到另一个物流链的另一部分是最主要的研究课题。
许多其他公司和研究实验室也在这方面取得了进展。加州大学伯克利分校拥有一个机器人实验室，该实验室在该领域取得了实质性进展，其新的低成本的一对由中央系统Blue控制的人形机器人，可以执行复杂的手动任务，例如通过人工智能折叠毛巾。
研究实验室OpenAI同样使用称为强化学习的人工智能训练技术来教授机器人手更精确和优雅的动作，机器人在仓库中复制人类所需的运动类型。
Kindred是一家位于旧金山的创业公司，它生产一种名为Kindred Sort的机器人手臂，它被部署在零售商Gap的仓库中，该零售商使用人工驾驶和自动化的混合来执行动态产品选择。
亚马逊在美国拥有110个仓库，45个分拣中心和大约50个交付站，所有这些仓库都雇用了超过125000名全职仓库工人。但是只有一小部分工作是由机器人完成的。现在，机器人相比人类实在是不精确和笨拙。
目前亚马逊使用简称为“驱动器”的小型Roomba形机器人，主要是通过沿着仓库周围的固定路径向人类工人提供物品，“在目前的情形下，技术进展非常有限。这项技术与我们需要的全自动仓库搬运系统相距甚远。”
