Geek+, Locus Robotics a MiR: Tři cesty k autonomnímu skladu

Trh s autonomními mobilními roboty (AMR) se v roce 2026 dostal do fáze, kdy se přestává ptát zda robotizovat, a začíná se ptát jak a čím. Tři jména se přitom opakují v každém seriózním výběrovém řízení pro e-commerce sklady a průmyslovou intralogistiku: čínský Geek+, americký Locus Robotics a dánský Mobile Industrial Robots (MiR). Každý z nich řeší jiný problém, jiným způsobem a pro jiný typ zákazníka. Pojďme se podívat pod kapotu.

---

Navigace, architektura, payload: kde se liší základ

Všichni tři hráči staví na LiDAR SLAM, ale implementace se liší natolik, že to přímo ovlivňuje TCO a flexibilitu nasazení.

Geek+ kombinuje SLAM s QR navigací — roboti čtou kódy na podlaze jako záchytné body, což zvyšuje přesnost při vysoké hustotě provozu, ale vyžaduje přípravu podlahy. Tento hybrid dává smysl v prostředích goods-to-person, kde roboti přemísťují celé regály ke stacionárním operátorům. Výsledek: Geek+ drží podle Interact Analysis 48,5% podíl na globálním trhu goods-to-person řešení. To není číslo, které by šlo přehlédnout.

MiR jde opačnou cestou — čistý LiDAR SLAM bez přípravy infrastruktury. Robot se orientuje dynamicky v prostoru, mapuje okolí za pohybu a reaguje na překážky v reálném čase. Produktová řada je stavěna na payload: MiR250 pro těsné koridory a lehké náklady, MiR600 a MiR1350 pro těžká břemena až 1 350 kg. Modulární systém horních nástaveb — regály, dopravníkové pásy, háky, kolaborativní ramena — z MiRu dělá platformu, nikoli jednofunkční nástroj. Nasazení probíhá bez změn layoutu skladu, což je pro zákazníky s existující infrastrukturou zásadní argument.

Locus Robotics zvolil architekturu, která se od obou výše odlišuje filosoficky: robot není autonomní entita, ale součást orchestrovaného systému. Locus Origin (základní picking robot) komunikuje s operátory přes obrazovku, vede je k položkám a optimalizuje trasy v reálném čase přes cloud-based fleet management. Laser SLAM je doplněn o inteligentní alokaci úkolů — systém dynamicky přerozděluje úkoly podle aktuálního vytížení, lokace robotů a priority objednávek. DHL tuto filosofii potvrdilo nasazením 5 000 AMR Locus ve svých skladech.

---

Kde každý z nich skutečně exceluje

Srovnání na papíře je snadné. Těžší je pochopit, v jakém kontextu každá technologie přináší reálné ROI.

Geek+ dominuje v prostředích s vysokou hustotou SKU a předvídatelnými toky — velké e-commerce fulfillment centra, 3PL provozovny, kde se zpracovávají tisíce položek denně. Goods-to-person architektura radikálně snižuje chůzi operátorů (studie typicky hovoří o 70–80% redukci). Zákazník musí počítat s větší počáteční investicí do infrastruktury a přijmout vendor lock-in na řídicí software.

MiR exceluje tam, kde je klíčová flexibilita a bezpečná koexistence s lidmi — výrobní haly, nemocniční logistika, sklady se smíšeným provozem. Kolaborativní design s pokročilými senzory a kamerami umožňuje nasazení bez oddělených zón. MiR ROI kalkulátor pro modely 250, 600 a 1350 ukazuje návratnost, která se liší podle payload a intenzity využití — typicky v horizontu dvou až čtyř let při třísměnném provozu. Pro zákazníka, který nechce redesignovat sklad, ale potřebuje snížit náklady na interní transport, je MiR nejnižší překážkou vstupu.

Locus Robotics má nejsilnější pozici v order fulfillment prostředích se sezónními špičkami — fashion, sportovní zboží, spotřební elektronika. Systém škáluje horizontálně: přidat roboty do floty znamená přidat kapacitu bez přeprogramování. Na MODEX 2026 představil Locus Array — systém, který posunuje AMR picking směrem k autonomní manipulaci. Array překlenuje mezeru mezi současnými picking roboty a humanoidními roboty, které v průmyslovém nasazení zatím nedosahují potřebné spolehlivosti. CEO Rick Faulk to formuloval přesně: „Myslím, že humanoidé jednou svou roli sehrají. Ale warehouse Array je připravený teď."

Zajímavé je, jak si Locus zvoluje slova o práci: Faulk nepopírá, že Array nahradí pracovní pozice. Říká však, že ve skladech s dvoucifernými týdenními fluktuacemi zaměstnanců pravděpodobně každý uvolněný pracovník najde jiné uplatnění ve stejné budově — v balení, příjmu, výdeji. Tento rámec je důležitý pro zákazníky, kteří čelí politickému tlaku při automatizaci.

---

Technologické limity, které manuály nezmiňují

Každý systém má hranice, které se při pilotu neprojeví, ale při plném nasazení jsou zásadní.

Geek+ QR + SLAM hybrid je výkonný, ale citlivý na čistotu podlahy a opotřebení kódů. V prostředích s vysokým provozem (vysokozdvižné vozíky, palety, prach) vyžaduje pravidelnou údržbu podlahové infrastruktury. Přechod na jiný WMS nebo řídicí systém je komplexní projekt.

MiR dynamická SLAM navigace zvládá proměnlivé prostředí, ale ve velmi hustém a chaotickém provozu (stovky pohybujících se entit) může docházet k prodlevám při replánování tras. Pro goods-to-person aplikace není MiR primárně navržen — jeho doménou je transport, nikoli picking.

Locus cloud-first architektura přináší závislost na konektivitě a dodavatelské platformě. Zákazníci v regulovaných odvětvích nebo s přísnou datovou suverénností musí tuto závislost prověřit před podpisem smlouvy. Flota Locus robotů také vyžaduje kontinuální kalibraci task allocation algoritmu — první týdny nasazení nejsou reprezentativní pro plný výkon.

---

Kam směřuje segmentace trhu

Trh warehouse robotics roste pod tlakem e-commerce, rostoucích mzdových nákladů a požadavků na rychlost fulfillmentu. Podle dostupných dat se hodnotí na desítky miliard dolarů a expanze pokračuje napříč segmenty — e-commerce, výroba, cold chain.

Geek+, Locus a MiR nejsou přímí konkurenti v tradičním smyslu. Jsou to tři různé odpovědi na tři různé otázky: Jak přesunout zboží k operátorovi? (Geek+), Jak přesunout materiál autonomně v existujícím provozu? (MiR), Jak autonomně zpracovat objednávku od A do Z? (Locus).

Skutečně zajímavá otázka pro rok 2026 a dál ale zní jinak: co se stane, až Locus Array dozraje, Geek+ flagship robot Digit integruje mobilitu s manipulací, a MiR rozšíří kolaborativní ramena na celou produktovou řadu? Konvergují tři odlišné architektury do jednoho řešení — nebo se segmentace trhu dál prohlubuje? Odpověď pravděpodobně závisí na tom, kdo první zvládne spolehlivou autonomní manipulaci v proměnlivém prostředí. A to není otázka hardwaru. Je to otázka AI.