2025人工智能在仓储领域中的应用状况研究报告（英文版）

发布日期：2026-01-04 15:42    点击次数：142

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报告共计：48页

2025人工智能在仓储领域的应用状况总结

2025年，MIT智能物流系统实验室与Mecalux联合开展的全球调研显示，人工智能与机器学习（AI/ML）在仓储领域的应用已迈入成熟阶段，成为重塑行业运营模式的核心力量。本次调研覆盖21个国家、2000余名供应链与仓储专业人士，涵盖多行业、不同规模企业，全面呈现了AI在仓储领域的应用现状与发展趋势。

AI/ML在仓储领域的渗透率显著提升，近90%的仓库自动化水平超越基础流程，57.5%的企业达到高级或完全自动化成熟度，仅11.7%仍以人工运营为主。AI已深度融入日常工作流，43.1%的企业将其应用于26%-50%的仓储流程，38.9%的企业应用覆盖超半数流程，在库存优化、自动拣选、路径规划等核心环节发挥重要作用。企业规模与运营复杂度越高，自动化成熟度也越高，大型高收入企业的完全自动化占比更突出。

投资方面，多数企业将11%-30%的仓储技术预算投向AI/ML，投资回报周期集中在2-3年，彰显出实实在在的运营与财务价值。成本节约、客户需求、劳动力供给等是主要投资驱动因素，投资回报主要体现在库存优化、吞吐量提升、人工成本降低等可量化指标上。

展开剩余82%

当前应用仍面临多重挑战，技术专业人才短缺（48.6%）、系统集成难度（47.7%）、数据质量问题（46.2%）和实施成本（46.1%）是主要障碍。而更好的工具平台、内部专业能力提升、充足预算等则是加速AI落地的关键赋能因素，企业内部能力与自动化成熟度形成正向循环。

AI对劳动力的影响整体积极，77.5%的企业报告生产力提升，75.4%的企业员工满意度上升，55.8%的企业 workforce 规模扩大。AI并未取代人力，而是催生了AI/ML工程师、自动化专家等新岗位，企业通过在职培训、外部课程等多元方式帮助员工提升技能，适应数据驱动的工作环境。

未来，AI应用将从预测向决策转型，92.1%的企业正在或计划实施AI项目，87%的企业拟在未来2-3年增加AI预算，效率提升（47.9%）和创新（31.1%）是核心投资目标。生成式AI成为最具价值的技术之一，在自动化文档生成、仓库布局优化等场景广泛应用，与预测性分析、计算机视觉等技术协同，推动仓储智能化升级。

不同商业模式的企业应用差异明显，全渠道（B2B+B2C）企业在自动化成熟度、AI渗透率和预算投入上均领先于单一渠道企业。区域间在应用成熟度、预算分配和面临障碍上存在差异，但系统集成、数据质量和人才储备是全球行业共同关注的关键议题。

总体而言，仓储行业正从自动化向智能化转型，AI已从可选创新变为必备竞争力。未来，随着技术整合深化、数据基础完善和人才储备加强，AI将在仓储领域实现更全面的价值释放。

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发布于：广东省