隐形瓶颈：为什么最后一公里始于仓库货架

仓库中最昂贵的体力劳动：为什么没有人工智能，物流将很快无法进行。

当日送达已不再是奢侈品，而是绝对标准。然而，尽管顾客期望订单以最快的速度送达家门口，物流行业却在幕后苦苦挣扎，面临着前所未有的熟练工人结构性短缺。这种目标冲突的瓶颈往往在于自动化此前已达到极限的环节：拣货，也就是著名的“最后一步”。而新一代学习型人工智能机器人正有望在此带来突破。这些智能系统无需昂贵的全面改造，即可适应现有的仓库基础设施，在每次拣货过程中自主学习，并在不取代人工的情况下缓解人员短缺问题。了解为什么僵化的系统已经过时，这项技术如何在实践中带来收益，以及智能拣货机器人将如何决定未来物流领域的竞争力。.

您的拣货流程能否满足不断增长的需求？

到2026年，当日送达将不再是差异化优势，而是新的预期。在美国，超过80%的生鲜电商订单都能当日送达，其中，三小时内送达的订单比例在一个季度内从略高于一半增长到接近三分之二。这一时期的市场增长全部来自一小时内送达的订单。与此同时，一小时内送达的超快速配送订单已占所有配送订单的18%，以及送货上门订单的10%。.

这种加速将价值链中的瓶颈转移到了最不易察觉但影响最大的环节：拣货区。前端交付时间的每一次缩短都会立即给仓库内部流程带来更大的压力，尤其是在所谓的“最后一步”，即从集装箱中取出单个商品并进行包装发货。对于生鲜电商和物流公司而言，这意味着订单量增加、产品种类增多、交货周期越来越短，而容错率却几乎为零。.

结构荷载而非临时瓶颈

仓储物流行业技术工人短缺已不再是季节性现象，而是该行业的结构性问题。据IAB统计，到2025年，德国将有超过6万个仓储物流职位空缺，与往年相比显著增加。相比之下，2024年第四季度，约45%的受访仓储企业表示，其业务运营目前受到技术工人短缺的阻碍，而2009年初这项调查开始时，这一比例还不到10%。尽管短缺情况已从近期高峰略有缓解，但仍处于历史高位。.

这主要是由于多种因素共同作用造成的，而这些因素在短期内难以解决。大约三分之一的物流从业人员年龄已超过50岁，而年轻的从业人员则越来越倾向于选择学术研究而非仓储或货运代理方面的职业培训。此外，体力劳动强度大、需要轮班工作以及与其他行业相比工资较低，这些因素进一步降低了仓储工作的吸引力。虽然63.3%的物流专业人士认为，其他行业的从业人员转行至少可以部分缓解人员短缺，但这本身不足以弥合结构性缺口。.

需求不断增长而人手却日益减少，这种矛盾恰恰造成了许多运营经理都深有体会的目标冲突：人们期望提高生产效率和准确率，但实现这些目标所需的资源却日益匮乏。例如，由于病假、员工流动率高或季节性高峰等原因导致的拣货效率波动，最终会造成延误，直接影响客户体验。.

机器人技术是解决流程问题的一种方案，而不是最终目的。

新一代人工智能拣选机器人应运而生，与以往僵化的自动化解决方案有着本质区别。以往的拣选机器人需要复杂的编程，并且每种新产品都需要固定的抓取点，这使得它们难以应对生鲜电商行业常见的品类繁多的局面。而现代系统则采用三维图像处理技术，结合预训练的深度学习算法，无需针对每种产品进行单独训练，即可识别并抓取形状、大小、透明度或表面纹理各异的商品。.

瑞士五金配件专家 OPO Oeschger 提供了一个引人注目的例子。该公司在集成人工智能辅助拣货解决方案时，特意选择了截然相反的做法：他们没有为了适应机器人而改造仓库，而是让机器人适应现有的仓库。拣货机器人直接集成到现有的订单拣选工作站中，并接管了之前由人工完成的工作步骤：从目的地容器中移除防滑垫，从源容器中取出所需物品，并在现有传送系统接管后续物料流转之前，将其放入运输纸箱。人工智能能够独立识别物品，并决定产品在目的地容器中的放置和堆垛方式。.

这种集成方式在经济上至关重要，因为它驳斥了自动化必然需要对仓库基础设施进行彻底改造的普遍假设。机器人系统可以越来越多地集成到现有的拣货工作站、输送技术和存储系统（例如 AutoStore）中，而无需对设施进行完全重新设计。这显著降低了投资门槛，使运营商能够逐步而非突然地引入自动化。.

该技术在实践中是如何被证明的

这些系统的优势在大规模运营部署中体现得最为明显。运营在线食品平台 Knuspr 和 Gurkerl 的 Rohlik 集团，继在柏林舍内费尔德物流中心引入一台机器人后，已将其人工智能控制的拣选机器人部署规模扩大至 24 台。这些机器人目前在柏林和维也纳的配送中心负责订单拣选，未来几个月还将推广至法兰克福等其他地点。该公司甚至计划长期将机器人数量扩展至三位数。这些机器人将取代仓库运营中最后剩下的人工环节之一：在冷藏和非冷藏环境下精准抓取和包装单个产品。.

Rohlik集团自动化与拓展负责人强调，这项机器人项目从零开始研发，旨在从根本上变革食品配送，其在多个市场的同步扩展，为未来生鲜电商领域的自动化物流奠定了基础。类似的效果在食品行业之外也同样可见。在一个采用人工智能驱动的内部物流流程的按需配置制造工厂中，整体交付周期缩短了84%，订单到发货周期缩短了77%。在另一个有据可查的案例中，错误率降低了68%，生产效率提高了两位数，整个拣货流程在一周内就完成了转型。.

来自机械工程领域的成熟自动化供应商也纷纷进军这一领域。西门子与内部物流专家Mecalux合作开发了名为Simatic Robot Pick AI的AI辅助图像处理软件，该软件使机器人能够抓取任何形状和尺寸的物品，从而实现全天候24小时不间断运行、每小时高达1000次拣选操作的高吞吐量系统。在另一项合作中，西门子、优傲机器人和相机制造商Zivid整合了各自的技术，能够可靠地检测透明和半透明物体，这在以前是一个重大的技术挑战，尤其是在玻璃或透明薄膜包装方面。.

LTW内部物流——流程工程师——图片：LTW内部物流有限公司

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从刚性自动机到学习系统

从经济角度来看，这一代技术的决定性进步不仅在于自动化本身，更在于从基于规则的自动化向学习型自动化的转变。行业分类目前将拣货自动化划分为几个发展阶段，从采用固定图像处理和条形码扫描的简单半自动系统，到高度自主的机器人，再到目前被认为是最先进的智能学习型机器人拣货。在这一最高阶段，机器人持续自我改进的能力至关重要，它使系统不仅能够自主运行，还能自适应和自我优化。.

这种学习组件解决了前几代自动化系统的一个关键经济难题：当产品范围发生变化或扩大时，其可扩展性不足。由于系统已具备预训练的人工智能能力，因此无需再对新产品进行单独训练，因为其底层能力已涵盖广泛的对象。这对于产品范围高度动态的行业尤为重要，例如制药、时尚、电子商务和退货处理。一款自主移动机器人能够像人一样推着购物车在仓库通道中穿梭，拣选并合并订单，它已经完成了超过十亿次的拣货训练。机器学习使其每次拣货都更加精准，而配套的“货到人”拣货站则用于处理重型或难以触及的物品，从而确保了100%的拣货可靠性。.

此外，此类系统无需货架或传送带等固定基础设施，可与标准货架和容器配合使用，从而实现快速部署和端到端供应链自动化，而无需从根本上改变现有的物流流程。这种轻量级基础设施方案与需要固定网格结构的立方体存储系统或穿梭车解决方案截然不同，因此为运营商提供了更大的灵活性，使其能够逐步实现现有设施的自动化。.

人为因素仍然至关重要。

尽管技术取得了令人瞩目的进步，但人工智能机器人的应用绝不意味着仓库中人类劳动力的完全消失。相反，一种混合​​模式正在兴起：机器人能够可靠且轻松地处理标准化、重复性或对人体工程学要求较高的拣货任务，而员工则可以从这些工作中解放出来，专注于特殊情况处理、质量控制或整体流程管理。鉴于目前熟练劳动力短缺的现状，这种劳动分工尤为重要，因为它能够将现有的人力资源集中投入到真正需要人类判断的任务中。.

从经济角度来看，这一发展也可被视为对人口结构变化的应对。鉴于劳动力市场中三分之一的员工已超过50岁，而进入劳动力市场的年轻人数量日益减少，体力劳动强度大、重复性高的工作自动化与其说是对就业的威胁，不如说是对结构性瓶颈的必要补偿，而这种瓶颈仅靠招聘无法解决。供应商也明确认识到这一点：人工智能控制的拣货机器人可以缓解劳动力短缺的影响，同时提高仓库的运营效率。.

投资与收益的经济评估

引入此类系统时，核心业务问题并非技术可行性（目前该问题已基本解决），而是每个具体案例的经济效益评估。至关重要的是，现代人工智能机器人解决方案可以集成到现有的拣货工作站中，而无需构建全新的系统，与传统的自动化存储系统大规模投资相比，这大大缩短了投资回报期。对于已拥有输送机技术或AutoStore系统的运营商而言，这意味着可以在不中断现有物料流的情况下，对之前需要人工操作的最后一步进行改造。.

与此同时，已记录的效率提升也展现了显著的经济效益。实施仅一周内，错误率就降低了68%，生产率也实现了两位数的增长，这种规模的提升几乎是传统流程优化方法无法实现的。此外，在全天候24小时不间断运行的情况下，每小时高达1000单的拣货吞吐量表明，这些系统不仅可以弥补人员短缺，还能创造额外的产能，这对于应对当日达和超快速达的高峰需求至关重要。.

然而，值得注意的是，并非所有产品系列和仓库结构都同样适合机器人化。依赖固定抓取点和预设结构的系统，其灵活性远不及自适应、学习型解决方案。因此，选择合适的自动化级别取决于具体的产品系列、订单量和现有基础设施。过早投资不合适的系统，不仅无法实现预期的效率提升，反而会增加流程的复杂性。.

未来几年的实现格局

熟练工人结构性短缺、运营成本不断上涨，以及客户期望日益趋向当日达甚至次日达，这些因素共同使得订单拣选自动化成为未来几年物流行业最紧迫的投资决策之一。物流领域的人工智能正从单纯的自动化项目发展成为一套全面的、人工智能驱动的流程体系，它将安全性、数据质量和流程合规性整合到自动化过程中，而非各自独立运行。弗劳恩霍夫物料流与物流研究所等研究机构也强调，基于人工智能的存储位置优化、货物自动识别以及将模拟机器人流程应用于实际环境，这些技术正日益紧密地结合，以实现主动规划并释放更多效率潜力。.

对于目前正在考虑是否投资人工智能拣货机器人的运营商而言，市场已经提供了可靠的基准：从针对单个拣货工作站的集成，到扩展到跨多个国家部署数百台甚至多台机器人的集群。因此，关键问题不再是人工智能是否会改变订单拣选流程，而是各个公司如何才能在与已经实现自动化的竞争对手之间的差距过大之前，迅速利用这一变革。.

Konrad Wolfenstein

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高架仓库和自动化存储系统的完整解决方案的咨询、规划和实施 - 图片：Xpert.Digital

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