据www.infios.com报道，全球仓储行业正以前所未有的速度推进现代化进程，以应对运营压力上升、劳动力短缺及客户对履约速度与准确率日益增长的期待。
现代仓储升级已成刚性任务
根据斑马技术公司（Zebra Technologies）发布的《2024年仓储愿景研究报告》（Warehouse Vision Study），截至2025年初，70%的仓储决策者已面临明确的现代化改造指令；其中，64%计划在未来五年内增加相关资金投入。报告同时指出，87%的决策者认同技术投资是实现现代化目标的关键路径。
不同成熟度仓库的差异化投入重点
研究发现，仓储设施的现代化阶段差异显著，导致技术投资方向明显分化：
- 处于先进阶段的仓库——已实现较高程度数字化与自动化——正转向AI驱动的软件升级：65%已启动或计划在未来五年内部署AI赋能软件，用于优化绩效、工作流与设备维护；
- 61%的仓库计划投资软件以实现分析与决策自动化，将一线作业产生的数据转化为库存、流程与资源管理的策略依据；
- 而处于早期阶段的仓库仍需夯实基础能力：61%亟需自动化工作流，62%需提升全供应链可视化水平，59%需加强仓内库存与资产可视化，另有59%需优先优化劳动力配置与使用效率。
项目周期普遍提速
值得注意的是，《2024年仓储愿景研究报告》另一关键发现是：63%的仓储决策者计划加快现代化项目的实施时间表。这意味着，即便已有规划，也需重新评估节奏——尤其在竞争压力持续加大的背景下。
技术是贯穿各阶段的统一主线
无论处于哪一阶段，技术都是现代仓储升级的核心载体：
- 基础层：数百家仓库已完成全面数字化，并进一步为一线员工配备可穿戴移动终端、语音指令系统等工具，以实现“免提高效作业”；
- 进阶层：部分仓库已在装卸货口、输送线、包装台等关键节点部署视觉传感器，自动完成扫码、追踪、尺寸测量与外观质检；
- 智能层：更多企业正构建集中式智能中枢，整合数据与AI能力，以增强运营可视性、识别性能趋势、预判潜在问题，并支撑更敏捷的履约执行。
AI与分析能力成为新增长极
具体到AI应用层面，报告数据显示：65%的仓库计划实装预测性分析软件，57%计划部署机器学习系统——后者可通过算法从历史数据中学习规律、识别模式、生成预测，并进一步提供行动建议甚至自主决策支持。
一线员工成为关键决策参考源
在技术选型与落地优先级判断中，“人”的因素正被前所未有地重视。报告指出：91%的仓储决策者在自动化与现代化相关决策中纳入了一线员工意见。但研究也提醒，当前多数企业尚未系统性挖掘员工日常作业中暴露的真实痛点与改进机会，一线经验仍有待更深度融入技术升级路径。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
