Roboti na chodníku: co učí e-commerce o logistice jídla

Málokterý detail v e-commerce je tak „neviditelný“, a přitom tak drahý, jako posledních 500 metrů doručení. Právě tam se láme ekonomika rozvozu: čekání kurýrů, dopravní zácpy, parkování, zmeškané předání, reklamace kvůli vychladnutí… A v roce 2025, kdy zákazník považuje doručení „do hodiny“ skoro za standard, se z poslední míle stala soutěž v efektivitě.

Proto dává smysl sledovat krok, který už v roce 2023 avizovala dvojice Serve Robotics a Uber: plán nasadit až 2 000 chodníkových doručovacích robotů napříč více trhy. V původních testech v Los Angeles Serve uvádělo růst robotických doručení o 30 % meziměsíčně po spuštění v roce 2022 a obsluhu přes 200 restaurací v rámci jednoho města. Tenhle typ škálování je pro potraviny a retail zajímavý nejen kvůli „roztomilým robotům“, ale hlavně kvůli tomu, co je pod kapotou: AI pro plánování, predikci poptávky, dispatching a provoz ve městě.

A teď to podstatné pro naši sérii Umělá inteligence v maloobchodu a e-commerce: stejné principy, které umožní robotovi dojet s burgerem přes křižovatky a obrubníky, se dají přenést do širšího potravinového řetězce — od městské distribuce přes dark stores až po logistiku čerstvých potravin, které přicházejí z farem.

Proč se chodníkoví roboti začínají vyplácet

Odpověď napřímo: roboti dávají ekonomický smysl tam, kde je vysoká hustota objednávek, krátké vzdálenosti a dobrá predikovatelnost špiček.

Chodníkový robot není náhrada za všechny kurýry. Je to specialista na „blízké okolí“ — typicky 1–3 km od výdejního místa. V takovém radiusu se dá doručení standardizovat a opakovat. A standardizace je přesně to, co AI umí zlevnit.

AI jako dispečer: nejde o řízení robota, ale o řízení flotily

V praxi je největší hodnota v tom, že AI neřeší jen „jak robot vidí chodník“, ale hlavně:

• Kde má být robot připravený předem (predikce poptávky podle historických dat, počasí, událostí, výplatních termínů).
• Kterou objednávku přiřadit kterému robotovi (dispatching s ohledem na baterii, vzdálenost, SLA a kapacity).
• Jak plánovat mikro-trasy (nejen nejkratší, ale nejspolehlivější – méně semaforů, méně rizikových přechodů, méně „úzkých míst“ na chodníku).
• Jak vyrovnávat špičky (oběd, večeře, víkend) bez toho, aby se systém „přepálil“.

Tady se potkává robotika s tím, co řeší většina e-commerce týmů: řízení zásob, plánování kapacit a kvalita služby. Robot je jen fyzická „ruka“ algoritmu.

Využití flotily roste, když obsluhuje víc partnerů

Serve v Los Angeles zmiňovalo, že jejich flotila doručuje pro více zákazníků v jednom trhu (např. platforma rozvozu a retail typu convenience). Tohle je klíčový detail: robot musí jezdit co nejvíc, jinak se nikdy nezaplatí.

Z pohledu provozu to připomíná vytížení skladu nebo rozvozových tras:

• jeden „asset“ (robot / auto / skladník) má být co nejvíc v pohybu,
• ale zároveň nesmí klesnout spolehlivost doručení.

AI v tomhle dělá to, co lidé nezvládnou ručně: přepočítává tisíce kombinací přiřazení, trasy a priorit v reálném čase.

Co si z rozvozových robotů může vzít zemědělství a potravinářství

Odpověď napřímo: nejde o to, že farmy budou mít zítra „chodníkové roboty“, ale že se do potravinových řetězců prosazuje stejná logika — automatizace, datové řízení a optimalizace toku zboží.

V kampani Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství často řešíme pole, skleníky nebo zpracování. Jenže potravina má hodnotu až ve chvíli, kdy dorazí k zákazníkovi v kvalitě. A právě poslední míle je místo, kde se nejrychleji pálí marže.

„Od chodníku k poli“: společný jmenovatel je logistika

Zemědělství řeší logistiku každý den:

• svoz suroviny (mléko, ovoce, zelenina),
• chlazený řetězec,
• plánování expedice,
• minimalizace ztrát a odpadu.

Zkušenost z robotického doručování přináší tři přenositelné principy:

1. Predikce poptávky je důležitější než dokonalá automatizace. Pokud nevíte, kolik objednávek přijde, žádná technologie vás nezachrání.
2. Sdílená kapacita vyhrává. Stejně jako robot obsluhuje více značek, může distribuční síť sdílet chlazené boxy, mikrohuby nebo pick-up pointy.
3. Kvalita dat je provozní disciplína, ne IT projekt. Špatně označené adresy, chybné časy přípravy, nepřesné skladové stavy — tohle zničí i nejlepší algoritmus.

Zima 2025: sezónnost a tlak na doručení potravin

Prosinec je v Česku tradičně měsíc špiček: dárky, firemní akce, více nákupů „na poslední chvíli“. U potravin se přidává i citlivost na čas (cukroví, catering, nápoje, čerstvé suroviny). Z pohledu e-commerce se vyplatí sledovat, jak automatizace zvládá:

• prudké špičky bez náboru desítek brigádníků,
• doručování v husté městské zástavbě,
• zajištění konzistentní kvality služby.

Roboti jsou jedna z odpovědí. Ne jediná. Ale dobře ukazují, kam míří očekávání trhu.

Kde roboti reálně pomůžou retailu (a kde ne)

Odpověď napřímo: roboti jsou silní v krátkých trasách, rychlých doručeních a standardních zásilkách; selhávají tam, kde je prostředí nepředvídatelné nebo potřebujete „lidské ruce“.

Vhodné use-cases v e-commerce a potravinách

• Rozvoz z restaurací a bister v hustých čtvrtích.
• Convenience retail (doručení pár položek do 30–60 minut).
• Mikro-fulfillment: dark store → bytové domy v okolí.
• B2B doručení na krátkou vzdálenost (kanceláře, recepce, kampusy).

Nevhodné use-cases (alespoň zatím)

• Doručení do paneláků bez výtahu a bez možnosti bezpečného předání.
• Velké nákupy (těžké, objemné, více tašek).
• Složitý terén (schody, rozbité chodníky, časté uzávěry).
• Oblasti s nízkou hustotou objednávek (robot bude čekat a prodělá).

Tady je dobré být upřímný: většina firem si dnes nepokazí logistiku tím, že „nemá roboty“, ale tím, že nemá dobře nastavené procesy, data a SLA.

Regulace a „soužití“ na chodníku: tohle rozhodne tempo adopce

Odpověď napřímo: rychlost nasazení nebude brzdit technologie, ale městská pravidla, bezpečnost a akceptace veřejností.

Už v původních debatách kolem chodníkových robotů se ukázalo, že některá města je omezují nebo zakazují, jiná je začínají právně rámovat (např. podobně jako „chodce“). Pro evropské a české prostředí je typické, že:

• chodníky jsou často užší než v amerických městech,
• historická centra mají bariéry a dlažbu,
• tlak na bezbariérovost je (správně) vysoký.

Pokud by se podobné projekty ve větším měřítku prosazovaly i u nás, očekával bych tři podmínky úspěchu:

1. Jasná pravidla pro rychlost, přednost a parkování robota (kde může čekat, kde nesmí).
2. Důkaz bezpečnosti a ohleduplnosti (senioři, děti, kočárky).
3. Provozní transparentnost: kdo je odpovědný při škodě, jak funguje dohled, jak se řeší incidenty.

Bez toho budou piloti, ale ne masové nasazení.

Praktický checklist: jak se připravit na automatizovanou poslední míli

Odpověď napřímo: začněte u dat a procesů; teprve potom řešte roboty, drony nebo autonomní auta.

Tuhle část mám rád, protože v praxi často vidím opačný postup: firma si pořídí „technologii“ a pak zjišťuje, že nemá připravené základy.

1) Změřte si poslední míli na úroveň minut a korun

• průměrný čas od „ready“ po předání,
• procento zpoždění podle kvartálů a denních hodin,
• cena za doručení podle zón,
• reklamace spojené s teplotou/kvalitou.

2) Sjednoťte data napříč kanály (restaurace/retail/sklad)

• přesné časy přípravy,
• dostupnost položek v reálném čase,
• standardy balení (hmotnost/objem),
• kvalitní geokódování adres a vstupů.

3) Otestujte „multi-tenant“ model

Pokud provozujete více značek nebo více typů objednávek, hledejte synergie:

• sdílené vychystávání,
• sdílené microhuby,
• sdílené doručovací okruhy.

Robotická flotila dává smysl až ve chvíli, kdy dokážete zajistit konzistentní vytížení.

4) Připravte zákaznický zážitek na autonomní předání

Robot (nebo jakákoli automatizace) nesmí zhoršit CX:

• jasné notifikace o příjezdu,
• jednoduché vyzvednutí,
• fallback na člověka při problému,
• podpora pro seniory a hendikepované.

Jedna věta, kterou bych si dal na zeď: Autonomní doručení je produkt. Ne jen doprava.

Co to znamená pro AI v maloobchodu a e-commerce v roce 2026

Odpověď napřímo: vyhraje ten, kdo propojí predikci poptávky, zásoby a doručení do jednoho rozhodovacího systému.

Partnerství typu Serve–Uber ukazuje směr: platformy nebudou „jen zprostředkovatel“. Budou to operační systémy pro městskou logistiku. Ať už poslední míli odjede člověk, robot nebo kombinace obojího, rozhodování bude čím dál víc dělat AI:

• optimalizace dostupnosti a substitucí (když není položka, nabídnout alternativu),
• dynamické ceny doručení podle kapacity,
• plánování vychystávání tak, aby kurýr/robot nečekal,
• minimalizace potravinového odpadu díky lepšímu toku zásob.

Pokud jste retail, food e-commerce, výrobce nebo distributor, dává mi smysl začít otázkou: kde vám dnes mizí marže — ve skladu, v dopravě, nebo v reklamacích? Odpověď obvykle není „pořídíme roboty“. Odpověď je „zavedeme řízení podle dat“.

A až tohle funguje, automatizace poslední míle přestane být sci‑fi a stane se normální položkou v rozpočtu.

Jestli bych měl nechat jednu otevřenou myšlenku na konec: až se poslední míle zlevní a zrychlí, kdo vyhraje — ten s největší flotilou, nebo ten s nejchytřejším plánováním?