据www.dcvelocity.com报道，系统集成商Hy-Tek Intralogistics发布的《2026年仓储自动化趋势》报告指出，软件智能、人工智能（AI）与机器人技术正共同驱动新一轮仓储自动化浪潮，七大趋势正在重塑全球仓储与配送运营逻辑。
入仓环节成自动化新焦点
过去，多数自动化项目集中于出仓履约环节；如今，入仓自动化正成为企业突破瓶颈的关键方向，重点覆盖收货、上架及托盘处理全流程。传统操作中，大量仓库需将到货商品从原箱拆出，再装入适配存储设备的料箱、托盘或新纸箱；而当前已出现可直接抓取整箱至托盘或货架的自动装箱机（case handlers）和载荷交换系统（load exchangers），大幅减少中间拆包环节。
- 机器人拆垛与码垛系统投资显著增加
- AI视觉检测系统实现实时产品识别与条码读取
- 自主移动机器人（AMRs）广泛应用于入仓环节的箱件与托盘转运
机器人即服务（RaaS）模式加速普及
企业无需一次性投入巨额资本即可部署自动化设备。通过灵活的订阅制“机器人即服务”（RaaS）模式，客户可按需部署并扩展机器人集群。目前该模式主要应用于移动机器人领域，但计算机视觉初创公司和无人机服务商也已推出类似订阅方案。供应商统一负责系统更新、维护与扩容，使运营团队得以专注订单履约，而非设备维保。
软件成为仓储自动化核心驱动力
硬件仍具基础价值，但软件正主导现代仓储最显著的进步。仓储执行系统（WES）、编排平台及低代码/无代码集成工具，正通过协调与整合原本割裂的系统与流程，显著简化配置工作。这些系统还可打通企业资源计划（ERP）、仓储管理系统（WMS）、机器人设备及物联网（IoT）终端，构建统一数据生态，实现以数据驱动全部作业环节。
机器人编程门槛大幅降低
过去为机械臂编写程序需专业工程师；如今依托低代码界面与数字孪生技术，操作员可通过下拉菜单等可视化工具，或采用“示教演示”（teach-by-demonstration）方式——即手动引导机械臂完成动作——完成任务配置。编程简化后，机器人可在不同任务间快速切换，例如从拆箱（decartoning）转为集货（kitting）或质检（inspection），从而降低停机时间与工程实施成本。
智能成像系统实现SKU级实时识别
现代成像设备已普遍搭载神经处理单元（NPU），具备实时识别、分类与追踪商品的能力。相较依赖预设模板或图像数据库的传统视觉系统（其在SKU数量激增时扩展性受限），基于神经网络模型的视觉系统可通过更宽泛的商品类别训练，快速适配新品。典型应用是将其与机械臂联动，在较短训练周期后即实现高可靠性拣选。
动态存储系统替代固定式货架
传统拣选模块正被机器人化自动存取系统（AS/RS）逐步取代。此类系统可动态优化存储位置与取货路径，缩短搬运距离、提升准确率，并实时响应订单量、SKU组合与服务水平变化。相比一旦安装即难以调整的静态货架、拣选模块及输送线布局，机器人存储系统通常采用模块化设计，支持随业务演进灵活重构。
对于尚未准备全面部署AS/RS的设施，紧凑型高速“迷你负载系统”（mini-load systems）提供替代方案。该系统可与输送线、穿梭车或机器人码垛机集成，具备可扩展容量，能随用户业务增长同步扩容。
机器人分拣系统重新定义“高速”标准
长期以来，自动A型架（A-frame dispensers）是高速单件拣选的主流技术；而新一代机器人分拣系统凭借视觉智能与自适应路由能力，在吞吐量上达到甚至超越前者，同时显著提升柔性。该类系统可应对更高SKU多样性与更大订单量，且保持高可用率与调度灵活性——其优势不仅在于速度，更在于智能决策能力。
上述趋势均出自Hy-Tek Intralogistics《2026年仓储自动化趋势：软件、AI与机器人融合之地》报告。完整报告可访问：https://hy-tek.com/resources。
据公开信息，Hy-Tek Intralogistics为美国知名内部物流系统集成商，近年持续拓展亚太市场，在中国已有多个跨境电商与第三方物流客户落地AMR+RaaS联合解决方案。行业数据显示，2024年全球仓储机器人市场规模达$42亿，预计2026年将突破$68亿（Interact Analysis数据）；同期，RaaS模式在仓储机器人部署中的渗透率已从2021年的不足12%升至37%。在中国市场，京东物流、菜鸟、极智嘉（Geek+）、快仓（Quicktron）等企业已在入仓自动化与动态存储系统领域展开规模化商用，其中菜鸟2023年在杭州超级仓上线的AI视觉+AMR入仓系统，使收货环节人工干预减少65%；极智嘉2024年发布的RaaS 2.0方案已覆盖国内超80个仓配中心。对全球供应链从业者而言，这意味自动化投资正从“重资产、长周期、高定制”转向“轻资产、快迭代、强适配”，一线运营人员需更关注系统集成能力、数据接口标准及跨平台协同效率，而非仅聚焦单点设备性能。
信息来源：dcvelocity.com
本文由 AI 辅助生成，经 SCI.AI 编辑团队审核校验后发布。
