在管理仓库运营的团队中，同一个问题反复出现："仓库自动化应该从哪里开始？我们是否必须进行大规模的机器人投资？"这个问题并不新鲜，但答案所依据的基础正在发生变化。
根据Gartner于2026年9月16日发布的研究，仓储业在人工智能应用方面已到达临界点。Gartner将此归因于三股力量同时发挥作用：使自动化变得不可或缺的劳动力约束、正转向风险更低的切入点的资本模式，以及正接近运营成熟度的人工智能和自主技术。
本文考察Gartner识别出的四大趋势、欧洲和土耳其的数据，以及无需大规模投资即可迈出的第一步。
为什么是现在：劳动力压力与新的仓库设计
劳动力压力在Gartner 2026年4月的预测中同样突出。据该机构称，仓库工人越来越不愿意从事体力劳动，而且由于劳动力成本和供给也面临压力，许多组织将难以仅靠招聘维持运营。
在同一研究中，Gartner预测，到2030年，发达市场新建仓库中将有50%被设计为以机器人为中心、人员"可选"的设施。在这种模式下，人工不再是日常运营的基础，只在管理例外情况时才需要。
这一预测针对的是新建设施；对于大多数现有仓库而言，问题在于在现有架构内首先迈出哪一步。
四大趋势：从软件到机器人的光谱
Gartner沿着"行动导向"和"智能水平"两个维度，对改变仓储业的四大人工智能趋势进行了定位：
- 以优化为重点的传统人工智能： 需求预测、劳动力计划、路线优化和库存管理应用，利用更丰富的实时数据适应不断变化的仓库状况。Gartner强调，这些应用保留了透明和可重复的优势。
- 以运营为重点的生成式人工智能： 从非结构化数据中生成标准作业程序、工作指导书、例外管理规程和决策支持工具。
- 提供建议和半自主的智能体： 分析数据，并在保留人工监督的情况下，建议或部分执行多步骤工作流。任务分配、例外管理和资源配置是典型的应用场景。
- 实体人工智能智能体： 结合人工智能、机器人技术和传感器，自动化拣货、包装、分拣和物料搬运等手工任务。
这一排序也有助于回答如何低风险起步的问题。前三个趋势主要位于软件和流程层面，而第四个趋势需要实体投资、布局变更和系统集成。Gartner给供应链领导者的建议指向同一方向：从劳动力预测和库位优化等经过验证的应用场景入手，并在生成式人工智能和智能体能够提升决策质量和效率的地方逐步扩展。
对机器人技术的现实预期
Gartner还对机器人投资发出了谨慎的提示。据该机构称，到2028年，将人形机器人试验推进到试点阶段以后的公司将少于100家，而在供应链和制造业中进入实际使用的公司将不足20家。Gartner认为，对于大多数重视投资回报的公司而言，多功能机器人是更合适的选择，并建议聚焦于特定瓶颈的自动化，而不是笼统的"减员"目标。
2026年4月的研究也提出了类似的架构警示：由于仓内机器人市场较为分散，大多数公司将不得不使用多种类型的机器人以及一个协调它们的编排平台。因此，建议采用可扩展的软件定义平台，而非单一用途的自动化。
欧洲和土耳其的数据：物流仍处于早期阶段
官方统计数据显示，仓库中的人工智能距离主流仍然很远。根据Eurostat数据，在使用人工智能的欧盟企业中，用于物流目的的比例最低，为6.08%。2025年，只有1.39%的企业使用了通过观察周围环境并自主决策进行实体移动的机器所用的人工智能，大型企业中这一比例为8.55%。在未使用但正在考虑使用人工智能的企业中，比例倒数第二低的行业也是运输和仓储业，为10.28%。
在土耳其，数据基础设施方面也呈现类似的情况。根据TÜİK（土耳其统计局）2026年的公报，购买云计算服务使用率最低的行业之一是运输和仓储业，为16.0%。由于这些数据的范围和年份不同，不应逐一比较；但共同的信息很明确：在该行业的相当一部分企业中，数字基础仍在建设之中。我们在关于欧洲数据的文章中介绍了人工智能辅助流程自动化的总体普及情况，并在关于供应链计划的文章中介绍了计划决策的自动化。
无需大规模投资的起步：实用路径
以下步骤是根据Gartner的建议得出的一般框架；各组织需要根据自身的仓库结构、产品特点和系统加以调整。
- 衡量瓶颈。 依据记录确定拣货、上架、发货准备和盘点等环节中，哪一个在时间和差错方面问题最多。以瓶颈而非人数来定义自动化目标。
- 理顺数据。 检查仓库管理系统中库位、库存、订单和人员数据的一致性。如果存在人工维护的电子表格，应先将其与系统打通；优化算法给出的结果只会和输入的数据一样准确。
- 从经过验证的软件场景入手。 Gartner举例的劳动力预测和库位优化，可以在不进行任何机器人投资的情况下在现有流程中试行。
- 将重复性的办公室工作自动化。 订单与送货单匹配、承运商通知和例外情况报告等基于屏幕和单据的任务，很适合采用软件机器人和工作流自动化。
- 将作业程序数字化。 在人工审批的前提下，使用生成式人工智能保持工作指导书和例外管理文本的更新；每一份下发到现场的指导书都应有明确的负责人。
- 让智能体从建议权开始。 在任务分配或资源配置中，先让智能体只提供建议；以书面形式规定审批阈值和例外规则。
- 通过试点验证机器人。 转向实体自动化时，在全面投资之前先在有限区域内开展试点；如有可能，事先通过数字孪生和仿真测试布局。优先选择能在同一平台上管理不同类型机器人的架构，而不是单一用途系统。
- 持续监测结果。 比较试点前后的生产率、差错率、正常运行时间和例外数量；将是否扩大规模的决定与这些衡量结果挂钩。
结论
Gartner的数据显示，仓库中的人工智能和自动化正开始从试验阶段走向实际运营，而欧洲和土耳其的统计数据表明，该行业的大部分企业仍处于这条道路的起点。这一图景意味着，大规模机器人投资已不再是第一步。经过衡量的瓶颈、井然有序的数据、软件层面经过验证的场景，以及在人工监督下工作的智能体，能让企业在更坚实的基础上转向实体自动化。
为什么物流经验对仓库自动化很重要。 上述步骤始于运营本身必须回答的问题：瓶颈究竟在哪里，库位和库存数据是否可信，试点将如何衡量。我们的一位顾问拥有30多年运营、物流和供应链经验：在一家大型科技分销企业，他全面负责物流、仓储、技术服务和行政运营，组建并领导100多人的团队，并通过KPI驱动的项目实现了持久的提升。他还曾在领先的零售、物流和分销机构管理全国性仓储和运输业务、大型分销网络以及网络与产能规划。作为一名工业工程师，他如今通过人工智能和自动化将这种供应链管理纪律带给中小企业。认识我们的顾问。
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