逊公司的物流机器人上线后快速崛起对维多利亚这家全球最大的直销公司的全面超越。叶华旗下所有的超市产品、高科技产品、包括汽车等产品都能在亚马逊网站上下单订购。
在仓库中，最重要的工作，就是分拣。也就是将包装好的货物，按照不同的收货地址，放入开往不同地区的货车当中。
而这些机器小车，所起到的主要作用，也是这个。而人类有了这些小车之后，就只需要站在原地将包装好的货物按顺序放上他们面前的机器小车，工作就算完成了。接下来，这些小车就会在广达125000英尺的场地内自动规划路线，并将货物投入到对应的300多辆货车当中。
那么第一个问题就来了。这些机器小车是怎么认路的首先，叶华为这些机器小车输出了一套云端线路管控系统。该管控系统就像铁路的调度中心一样，需要安排每个小车每次任务的行进路线，还需要实时监控整个运输网络的状况，当哪里出现意外，发生拥堵时，也会及时地生成预案，确保整个系统可以正常流畅运行。
另外，这些小车还有专属的“盲道”为其指路。亚马逊的分拣中心的地板看上去就跟普通的水泥地没什么区别。但如果仔细看的话，可以发现实际上地面贴着一个又一个的二维码。这些二维码就是机器人的“盲道”。
每当小车到达一个贴有二维码的位置，就会用“肚皮底下”的扫描器对其进行扫描。该二维码也会告诉小车接下来应该“继续向前”还是“向左右转弯”。接到命令后的小车就会继续按指示前进，直到遇到遇到告诉它“已经到达终点”的二维码为止。
当小车将货物运送到不同的终点后，小车就会通过履带将货物送入终点的滑槽，货物也会顺着滑槽落入到发往不同地区的货车当中。
自此，机器小车的分拣货物任务，也就完成了。
相信有人会有这样的疑问尽可能地投放更多的机器小车，并且把每个机器小车的速度调得更快，那样整个分拣系统效率不就更高了吗
其实并不是的。在科技城有车的人那么多，车也走得并不慢，但交通系统还是依旧那么的低效，人们依旧每天要浪费两三个小时在通勤的路上。这个道理放在这些机器人上也是一样的。整个物流中心共有八百台机器小车，但为了更高的效率，亚马逊往往只会投放其中的四百到五百台。
合理调配流量、最大限度地减少拥堵，叶华在特斯拉宇宙数据库直接验证就可以了，是相当轻松的。
弄明白一次投放多少机器小车、小车速度设置为多少时，整个分拣系统的效率是最高的，叶华还专门输出一个模拟系统。在这个模拟系统的帮助下，他们可以更直观地分析出在不同订单量下，或者更多复杂条件下如何分配机器小车是最合理的。
实际上，除了亚马逊以外，叶华旗下所有电商和物流公司配备了类似的自动化系统以应对日益剧增的物流压力。
例如永旺超市位于东京的亚洲一号智慧物流中心地狼仓，就通过机器人自动化改造，将效率提升了10倍。从消费者下单完成的那一刻开始算，不到一个小时，货物就能完成拣货、包装、分拣以及装车的环节。又例如永旺在科技城的转运中心，在采用了agvs仓储系统后，每日有近300台机器小车同时运作，同时也将人力在同等
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