AI doručovací roboti: lekce pro agro i e‑commerce

500 000 doručených zásilek malými roboty není roztomilá kuriozita. Je to signál, že automatizace posledního kilometru přestává být demo pro investory a začíná být běžnou součástí potravinového řetězce.

Příběh Zacha Rashe, který vyměnil surf za robotiku a dnes vede firmu Coco (v roce 06/2025 získala financování 80 milionů dolarů a míří na 10 000 robotů), je zajímavý sám o sobě. Pro naši sérii „Umělá inteligence v maloobchodu a e-commerce“ je ale ještě důležitější jiná věc: co nám doručovací roboti říkají o AI v logistice potravin — a proč by to měli řešit i zemědělci, potravináři a retailové týmy v Česku.

Prosinec 2025 tomu dává jasný kontext. E‑grocery i rozvozy hotového jídla tlačí na rychlost a cenu, zákazníci jsou citliví na poplatky a města řeší dopravu a emise. Realita? Kdo zvládne data, plánování a provoz, vyhrává. Robot je „jen“ viditelný konec celé AI pipeline.

Co vlastně AI doručovací robot řeší (a proč to není jen hardware)

AI doručovací robot ve skutečnosti řeší tři problémy najednou: orientaci v prostředí, provozní plánování a obchodní kvalitu služby. Každý z nich má přímou paralelu v zemědělství i potravinářství.

1) Vnímání a bezpečnost: „vidět“ svět a nepřekážet

Robot na chodníku musí rozpoznat lidi, překážky, obrubníky, přechody, psy na vodítku i špatné počasí. To typicky znamená kombinaci senzorů (kamery, případně další čidla) a modelů pro:

• detekci objektů a odhad vzdálenosti,
• predikci pohybu chodců a cyklistů,
• lokalizaci (kde přesně jsem) a mapování,
• řízení rychlosti a manévrů.

Paralela pro agro: Přesně stejné třídy problémů řeší autonomní traktory, robotické plečky, drony a kamerové systémy ve skladech. Jakmile si jednou postavíte schopnost „vidět a chápat“ prostředí, můžete ji přenést od městského chodníku až po pole nebo balírnu.

2) Dispečink a optimalizace tras: AI jako mozek flotily

Nejtěžší část u robotického doručování není vyrobit jeden stroj. Nejtěžší je provozovat jich stovky až tisíce, každý den, ve špičkách, s poruchami a s proměnlivou poptávkou.

Tady nastupují algoritmy pro:

• predikci poptávky (kdy a kde budou objednávky),
• přiřazování objednávek k robotům,
• plánování tras s ohledem na čas a baterii,
• řízení nabíjení a dostupnosti flotily,
• reakci na incidenty (zácpa, uzavírka, porucha, výpadek).

Paralela pro potravinářství: Stejný „flotilový mozek“ jde použít pro interní logistiku (přeprava palet, zásobování linek), pro svoz surovin od farmářů, nebo pro rozvoz čerstvého zboží do prodejen. AI v e‑commerce často začíná u personalizace a končí u reality: když to nedoručíte rychle a spolehlivě, personalizace vám tržby nezachrání.

3) Kvalita služby: zákazník a obchod mají poslední slovo

Zákazníka nezajímá, jak chytrý je model. Zajímá ho:

• přesnost ETA (kdy to přijde),
• stav zásilky (čerstvost, stabilita, teplota),
• míra chyb (zpoždění, nedoručení, reklamace),
• jednoduchost převzetí.

U rozvozu potravin přibývá navíc „měkký“ faktor: důvěra. Lidé tolerují drobnou nedokonalost, pokud věří, že systém je bezpečný a předvídatelný.

Paralela pro agro: Důvěra je klíč i u AI doporučení pro hnojení, ochranu rostlin nebo třídění kvality. Bez měřitelných KPI a transparentního reportingu se AI těžko prosazuje.

Příběh Coco: proč vyhrávají týmy, které staví službu, ne prototyp

Zach Rash a Brad Squicciarini začínali doslova „v obýváku“ a v prvních dnech si robot sami střídali mezi řízením a opravami. Tenhle detail je důležitý: nejrychlejší učení vzniká v reálném provozu.

V článku zazní i tvrdá realita financování: stovky pitchů a na začátek jen 50 000 dolarů. Až později velké kolo (80 milionů dolarů) a ambice přejít z nízkých tisíců na 10 000 robotů.

Z pohledu AI v maloobchodu a e‑commerce z toho plyne jednoduchá lekce:

Kdo chce automatizovat logistiku, musí budovat „operations-first“: procesy, metriky, servis a škálovatelnou rutinu. Hardware a modely jsou nutné, ale samy o sobě nikoho neuživí.

Co to znamená pro český retail a e‑grocery

V Česku je robot na chodníku pořád spíš rarita. Ale tlak je stejný jako v USA:

• náklady na pracovní sílu v logistice rostou,
• poslední kilometr je drahý a nevyzpytatelný,
• zákazníci chtějí rychlost, ale odmítají vysoké poplatky,
• města zpřísňují pohyb vozidel a hluk.

Robotické doručování může být jedna z cest. Často ale dává větší smysl začít „méně viditelnou“ automatizací: optimalizací tras kurýrů, predikcí poptávky, řízením zásob a automatizací skladů. Až pak má smysl řešit autonomní platformy.

Co se mohou farmy a potravináři naučit od doručovacích robotů

AI doručovací roboti jsou výborná případová studie pro celý potravinový řetězec. Ne kvůli tomu, že by každý měl koupit flotilu robotů, ale protože ukazují, jak se staví datově řízená automatizace.

Data jsou palivo. Bez nich je AI jen dojem.

Robot v terénu generuje obrovské množství dat: trasy, incidenty, časy zastávek, spotřebu energie, chování uživatelů, úspěšnost doručení. Tato data jsou potom vstup do zlepšování modelů i procesů.

V zemědělství je to stejné: satelitní snímky, výnosové mapy, půdní analýzy, data ze senzorů, záznamy o zásazích. Pokud jsou roztříštěná, bez jednotných identifikátorů a bez disciplíny v zadávání, AI nepomůže.

Praktická rada, kterou opakuju klientům: Než koupíte další „chytrou“ technologii, udělejte si pořádek v datech a metrikách.

Škálování je problém procesů, ne jen technologie

Coco chce škálovat na 10 000 robotů. To je hlavně otázka:

• údržby a servisu,
• správy baterií a náhradních dílů,
• standardizace provozních postupů,
• školení lidí, kteří dohlížejí na provoz,
• bezpečnostních pravidel a auditů.

V potravinářství platí totéž pro automatizaci linek nebo AI kontrolu kvality: pilot běží hezky, ale bez standardů a odpovědností se to zasekne na třetí směně.

Poslední kilometr je „poslední dojem“ značky

U potravin je doručení často jediný fyzický kontakt zákazníka se značkou. Pokud je poslední kilometr chaotický, značka to odnese i přes skvělý produkt.

Proto má smysl spojovat AI napříč řetězcem:

• predikce poptávky → lepší plánování výroby a zásob,
• řízení zásob → méně vyprodaných položek a méně odpadu,
• dynamické sloty pro doručení → méně zpoždění,
• optimalizace tras → nižší náklady, nižší emise,
• kontrola kvality (kamera + model) → méně reklamací.

Tohle je přesně průsečík „AI v maloobchodu a e‑commerce“ a kampaně AI v zemědělství a potravinářství: jedna část řetězce bez druhé dlouhodobě nefunguje.

Jak začít s AI v logistice potravin: 6 kroků, které dávají smysl

Nejrychlejší cesta k výsledkům nebývá „koupit robota“. Bývá to zlepšit rozhodování a provoz. Tady je postup, který funguje v retailu i potravinářství.

1. Vyberte jeden jasný KPI cíl

   • Např. snížit náklady na poslední kilometr o 8–12 %, zlepšit přesnost ETA na 90 %+ nebo snížit odpisy čerstvého zboží.

2. Srovnejte data: objednávky, sklad, doprava

   • Minimem je jednotný identifikátor objednávky napříč systémy a spolehlivá časová razítka (pick, pack, dispatch, delivered).

3. Začněte predikcí poptávky a zásob

   • AI pro predikci poptávky v e‑commerce mívá rychlou návratnost, protože snižuje výpadky i přebytky.

4. Optimalizujte směny a trasy dřív, než automatizujete vozidla

   • Ušetřené minuty a kilometry jsou často nejlevnější „automatizace“.

5. Zaveďte provozní disciplínu (SLA, incident management)

   • Robotické projekty padají na tom, že se neví, kdo řeší výjimky. Stejně tak AI projekty ve skladu.

6. Teprve potom řešte autonomní platformy

   • Ať už jde o roboty na poslední míli, autonomní vozíky ve skladu nebo polní roboty, bez kroků 1–5 budete škálovat bolestivě.

Mini Q&A: otázky, které v praxi padají nejčastěji

„Vyplatí se doručovací roboti i mimo velká města?“

Ano, ale jen v konkrétních scénářích: kampusy, nemocnice, uzavřené areály, pěší zóny nebo čtvrti s hustou poptávkou. Mimo ně bývá efektivnější nejdřív optimalizovat lidské kurýry pomocí AI.

„Co je největší bariéra: technologie, nebo legislativa?“

V praxi oboje. Technologie musí být bezpečná a předvídatelná; legislativa a pravidla měst rozhodují, kde se dá jezdit. Kdo umí spolupracovat s municipalitami a zároveň má dobrý incident management, má náskok.

„Jak to souvisí se zemědělstvím?“

Doručovací robot je jen jedna část. Důležitější je stejný princip: AI optimalizuje tok věcí v prostoru a čase. Na poli je to pohyb strojů a zásahů, v potravinářství materiálový tok, v retailu a e‑commerce objednávky a poslední kilometr.

Kam to míří v roce 2026: automatizace bude „tichá“, ale všudypřítomná

Nemyslím si, že v Česku do roka uvidíme tisíce chodníkových robotů. Myslím si ale, že uvidíme něco méně nápadného a pro byznys důležitějšího: AI řízení zásob, prediktivní plánování a logistickou optimalizaci, která sníží náklady a zlepší dostupnost zboží.

Příběh Coco je dobrá připomínka, že vyhrává ten, kdo zvládne provozní realitu a škálu. Ať už doručujete bagety, nebo sklízíte obilí, platí jedna věta, kterou si stojí za to napsat na tabuli:

AI je nejhodnotnější tam, kde zkracuje čas, snižuje odpad a zvyšuje spolehlivost.

Pokud řešíte AI v e‑commerce, řízení zásob, automatizaci logistiky nebo chcete propojit data od farmy až po zákazníka, dává smysl začít u mapy procesů a KPI. A pak se rozhodnout, kde má automatizace nejrychlejší návratnost — ve skladu, v plánování, nebo na poslední míli.