亚马逊AWS宣布正式停用RoboMaker云端机器人仿真平台，这一决定标志着该服务因未能准确匹配市场需求而告终。RoboMaker自2018年推出以来，依托开源的Gazebo物理引擎，旨在为开发者提供大规模、随机化环境中的仿真能力。然而，这一创新工具未能如预期般获得广泛认可和应用。
AWS发表声明表示，停用服务通常是因为有更符合客户需求的新解决方案或合作伙伴方案出现。对此，AWS建议RoboMaker的用户转向AWS Batch。Batch不仅支持多容器并行运行，并为工作负载分离提供了解决方案，还具备更灵活的计算资源管理能力。更重要的是，它通过按需收费模式和Spot实例支持，让开发者在控制成本的同时享受更高的扩展性，成为机器人仿真更现代化和多功能的替代工具。
据知情人士透露，RoboMaker 的开发更多来源于满足特定客户，如机器人制造商 iRobot 的需求，而并未深入调研更广泛市场的应用场景。iRobot 希望通过云端的仿真功能快速开发适应不同户型、地板和光线条件的家用机器人。虽然这一平台很好地满足了 iRobot 的要求，但大部分机器人公司并不需要如此大规模、高频率的仿真能力。对多数同行企业来说，少量环境中的精准仿真足以解决问题。
AWS在产品设计之初或许低估了机器人行业的高度分散性，过于指望能够找到多个“iRobot”式的大客户。这种市场认知上的偏差导致了RoboMaker在更大的应用市场中鲜有立足之地。甚至连亚马逊自己的机器人部门——作为全球最大机器人部署方，都未在内部采纳RoboMaker。这无疑进一步暴露了该产品的“适配性危机”。
一位参与过项目的人员指出，如果RoboMaker是独立创业型项目，可能会因市场反馈欠佳而“快速失败”。但由于身处亚马逊体系内，其发展在内部“资源惯性”作用下被延长了更多时间。RoboMaker最终的停用再次提醒机器人行业：并非所有为单一客户量身定制的技术都具备普适性扩展价值。
AWS将RoboMaker的关停定义为一次试验终结，但同时承诺将通过提供多个迁移建议，保障用户过渡的平稳性，并重申其愿景是持续优化服务，专注客户实际需求。
此次事件也在机器人开发领域留下深刻教训：技术的广泛适配性和市场需求之间的平衡，决定了其是否能够真正成功地落地并规模化。
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