报告概述

全球人工智能驱动的机器人拣货机市场在 2024 年创造23 亿美元，预计将从 2025 年的29 亿美元增长到 2034 年的约240 亿美元，复合年增长率为在整个预测期内26.7%。 2024 年，北美占据了主导市场地位，占据了37.6%以上的份额，收入8亿美元。

随着仓库和配送中心越来越多地使用自动化系统进行物品处理和订单拣选，人工智能驱动的机器人拣选机市场不断增长。增长与更高的在线销售活动、更大的存储设施以及更快的产品移动的需求有关。这些机器人现已广泛应用于零售、物流和制造供应链的存储、分拣和包装操作。

市场的增长这可归因于工人短缺、订单量增加以及提高拣货操作准确性的需要。手动拣货速度慢且容易出错，尤其是在需求高峰期。机器人拣选机有助于减少对人类劳动力的依赖，并在长时间的工作时间内保持稳定的产量。

在线零售仓库、第三方物流中心、杂货仓储设施、药品配送单位和工厂仓库的需求正在不断上升。处理数千种产品类型的设施依靠机器人拣选器来管理混合库存，并获得一致的结果。在线购物活动频繁和大规模仓库开发的地区需求最为强劲。

支持采用的关键技术包括图像识别摄像头、运动控制系统、物体检测软件、机械臂、抓取工具、仓库测绘软件和任务调度系统。视觉系统使机器人能够识别不同尺寸的物品并进行分类猿。控制软件指导拣选和分拣过程中的平稳移动和正确放置。

组织采用人工智能驱动的机器人拣选器来提高拣选速度、减少错误并降低对体力工人的依赖。这些机器人可以连续运行而不会疲劳，并且在所有班次中都保持相同的精度水平。它们还有助于减少因举重、弯曲和重复运动而造成的工伤。

机械臂开发、易碎货物抓取系统、移动采摘机器人、弱光条件下的视觉系统以及将机器人与仓库管理系统连接的软件平台方面存在投资机会。食品仓储、冷链物流、药品配送、大型电商仓储中心潜力巨大。

热门市场外卖

• 移动式机器人拣选机占主导地位，64.7%显示灵活自主拣选需求旺盛动态仓库环境中的系统。
• 与机械臂集成的 AMR 和 AGV 占比45.8%，反映了人们对将移动性与精确物品处理相结合的混合系统的日益青睐。
• 3D 视觉识别和姿势估计占比48.9%，证实先进感知现在是准确和无损拣选的核心。
• 零售和电子商务占比40.6%，驱动高订单量、快速履行预期和配送中心自动化程度不断提高。
• 在早期自动化采用和大型仓库基础设施的支持下，北美地区录得 37.6%。
• 美国市场在 2024 年达到7.1 亿美元，复合年增长率高达 22.5%，反映出对人工智能驱动的履行的快速投资自动化。

快速市场概况

关键绩效统计数据

• 人工智能支持的拣选系统的准确度超过99%，大幅减少了手动操作中的错误，每个错误的成本约为 22 美元。
• ABB 机器人物品拣选器等先进机器人系统每小时可多达 1,400 件物品，而人类工人平均每小时2,100 件拣选，但需要休息和班次限制。
• 自主移动机器人增加拣选率提高约 70%，并将人类与机器人的综合生产力提高高达 85%。
• 案例研究表明，机器人自动化后订单处理速度提高高达 40%。
• 劳动力成本节省通常为 30% 到 50%，，一些公司在短短两个月内就实现了投资回报。
• 仓库全面自动化后，零售商将运营成本削减了65%。
• 劳动力短缺依然严重，仓库73%使用运营商报告称，在全面配备人员运营方面存在困难，使自动化成为结构性必要性。

行业采用和市场趋势

• 到 2033 年，全球人工智能机器人市场规模预计将从 2023 年的123 亿美元增长到1468 亿美元左右，复合年增长率为在 2024 年至 2033 年的预测期内，这一数字将达到 28.12%。
• 亚马逊目前在其配送中心运营着超过 100 万 个机器人，有助于将拣选和包装时间缩短 75%。
• 近 50% 的物流公司计划在 2020 年底之前部署基于人工智能的自主仓库系统2024 年。
• 计算机视觉和机器学习使机器人能够适应不断变化的仓库布局，并处理塑料袋、纸箱和电子产品等混合物品，而无需进行重大重新编程。
• 这种操作灵活性现在是加速发展的最强大驱动因素之一。推动大规模采用人工智能驱动的机器人拣选机。

按类型

移动类型细分占据最大份额，为64.7%，表明仓库强烈喜欢可以在地板上自由移动的机器人。这些机器人在通道、货架和拣选区之间导航，没有固定轨道。这种移动性使操作员能够根据库存变化轻松调整布局。它还支持全天候操作，只需最少的设置更改。

移动机器人的主导地位反映了日常仓库工作对灵活性的需求。这些系统有助于减少工人的步行时间并提高订单移动速度。它们能够在现有仓库空间中运行，因此适合新旧设施。

通过拣选对象类型

AMR/AGV 与机械臂集成拣选机器人相结合领先，45.8% 共享，融合移动性和精确性，实现高效的物品处理。这些系统让移动底座将手臂运输到货架上，在那里它使用夹具或吸力抓取物品，非常适合电子商务仓库中的混合尺寸货物。该装置通过最大限度地减少人员移动，同时保持狭小空间内的准确性，从而加快订单履行速度。这种集成可以有效地处理从盒子到易碎包装的所有物品。​

这种组合在货到人的工作流程中表现出色，机器人将货架直接交付给拣货员进行快速选择。人工智能控制增强了手臂的灵活性，减少了错误，并支持从服装到电子产品的多种库存类型。仓库经理报告说，在高需求时期操作更加顺畅，因为这些机器人无需不断重新编程即可适应实时库存变化。它们的崛起反映了人们对自动化的推动，感觉直观且省力。

作​​者：Perception 和 AlgOrithm 技术

3D 视觉识别与姿势估计相结合，占据了48.9%的市场份额，使机器人能够以杂乱或不同的方向查看和抓取物品。 3D 相机可创建详细的深度图，而姿势算法可计算最佳抓握点，即使对于袋子或瓶子等不规则形状也是如此。这项技术在平面 2D 视觉无法满足的快节奏拣选中大放异彩，确保在不同照明或堆叠条件下具有可靠的性能。它模仿人类对复杂选择的判断。​

处理速度的改进使得这对组合对于高吞吐量环境、减少误选和缩短周期时间不可或缺。与机器学习的集成可以不断改进操作数据，随着时间的推移适应新的产品类型。使用这些系统的设施注意到更少的损坏和更长的正常运行时间，因为机器人可以自信地处理动态货架排列。注重实时准确性助长了他们在现代自动化设置中的主导地位。

按应用

零售和电子商务推动了40.6%的需求，这得益于需要全天候快速、准确拣选的在线订单激增。人工智能支持的拣货员可应对可变的 SKU 和峰值数量，从而简化从分拣到包装的履行过程，而不会降低速度。他们通过自动化重复性任务来解决劳动力短缺问题，让员工专注于监督和客户服务。该应用程序改变了商店管理库存的方式，以实现当日送达承诺。​

电子商务的增长加大了对这些机器人有效处理退货、补货和个性化订单的需求。他们的区域拣选或直接包装路线的速度符合消费者对快速运输的期望。运营商在销售活动期间看到吞吐量的明显增长，使该细分市场成为竞争性零售物流的基石。可扩展部署随着销量的增加，成本得以控制。

按地区

北美占据了37.6%的市场份额，以先进的仓库和大量的电子商务活动为基础。这里对自动化的投资优先考虑速度和集成，支持为城市消费者服务的大规模分销网络。该地区的技术生态系统促进了人工智能导航和针对当地物流挑战的夹具的创新。强劲的采用源于效率和劳动力优化方面经过验证的回报。​

在订单履行中心扩张和劳动力动态的推动下，美国以7.1 亿美元价值和强劲的22.5%复合年增长率脱颖而出。移动拣货解决方案的快速推出满足了在线巨头不断增长的需求，强调了不同库存场景的可靠性。专注于可持续运营和快速投资回报率使美国设施成为部署大规模的 SE 技术。不断的改进确保它们随着市场的变化而发展。

新兴趋势

人工智能驱动的机器人拣选器市场的一个新兴趋势是越来越关注能够以更高的准确性处理更广泛的物品的系统。仓库越来越多地处理混合库存，包括易碎品、不规则形状和软包装。新的机器人拾取器使用先进的视觉工具和学习模型，帮助他们了解物体的大小、位置和方向。这使他们能够更安全地挑选物品并减少失败尝试的次数。

另一个趋势是协作挑选设置的兴起。现在，许多设施将人类工人与人工智能引导机器人结合起来，以平衡速度和精度。机器人承担重复性或繁重的任务，而工人则专注于更复杂的挑选或质量检查。这种混合方法有助于仓库在不完全取代人力参与的情况下增加产量水泥。它还允许公司在了解机器人在日常运营中的表现时逐步扩大自动化规模。

增长因素

一个主要的增长因素是在线零售的持续扩张。随着订单数量和种类的增加，仓库面临着缩短履行时间和减少错误的压力。人工智能驱动的机器人拣选员通过稳定工作、处理大量货物并减少高峰期对体力劳动的依赖来满足这一需求。这种功能使它们对于寻求更快的交付性能和更可预测的运营的公司来说很有价值。

另一个增长因素来自物流中心劳动力短缺的加剧。许多地区报告称，招聘和留住仓库工人很困难，尤其是拣选和分类等重复性任务。机器人拣选员通过承担体力要求较高的工作来帮助填补这些空白。这减轻了现有员工的压力并帮助仓库保持一致性

主要细分市场

按类型

• 固定式
• 移动式

按拣选物体类型

• AMR/AGV + 机械臂集成拣选机器人
• 固定机械臂拣选工作站
• 协作机械臂

感知与算法技术

• 3D视觉识别+姿态估计
• 2D视觉+条码识别
• 视觉+力控融合型

应用

• 零售和电子商务
• 医疗保健
• 消费电子
• 汽车
• 仓储与物流
• 其他

区域分析和覆盖

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 其他拉丁语国家美洲
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 其他地区MEA

驱动因素分析

人工智能驱动的机器人拣选器市场的主要驱动力是对更快、更准确的订单履行的需求不断增长。随着仓库处理大量在线订单，它们依赖于能够以稳定的速度分拣商品并减少错误的系统。

人工智能引导的机器人可以以一致的精度识别、抓取和分类产品，从而在繁忙的设施中支持更高的吞吐量。日常绩效的改善鼓励公司采取自动化拣选解决方案。

另一个驱动因素来自机器视觉的进步。机器人现在可以更可靠地识别不同的物体类型、形状和位置。这使他们能够处理混合库存，而不仅仅是统一的物品。因此，更多行业发现这些系统适合其运营，从而增强了市场需求。

约束分析

一个关键的约束是部署机器人拣选器所需的较高初始投资。硬件、传感器、软件和存储布局调整的成本可能很高。对于中小型设施来说，这些费用可能很难证明是合理的，特别是在订单量并不持续很高的情况下。这种财务障碍减缓了某些领域的采用。

另一个限制涉及与现有系统的集成。许多仓库使用旧的库存工具或手动流程。将新机器人连接到这些系统需要规划、测试和临时操作l 扰乱。这种转变的复杂性可能会阻碍一些组织转向自动化。

机会分析

支持全天候仓库运营的机会很大。机器人拣选员不需要休息或轮班，这使得设施可以在不增加劳动力需求的情况下运行更长的时间。对于旨在提供更快的交付选项并应对旺季激增的企业来说，此功能非常有价值。

另一个机会存在于产品尺寸和形状差异较大的行业。传统的自动化常常难以处理不规则的物品。人工智能驱动的机器人可以适应不同的产品，为时尚、电子和一般零售等行业的采用打开了大门。这种灵活性为更广泛的市场扩张创造了空间。

挑战分析

一个重大挑战是保持拣选准确性现实世界的仓库环境。照明变化、物品拥挤和包装损坏会降低视觉质量并导致错误挑选。需要持续监控和调整才能保持性能随着时间的推移保持稳定。这增加了仓库团队的运营工作量。

另一个挑战与劳动力调整有关。随着机器人承担更多任务，员工的角色转向监督和维护。培训员工承担这些新职责需要时间和资源。没有为这一转变做好准备的设施可能难以顺利采用机器人系统。

竞争分析

Nomagic、Covariant、ABB 和西门子凭借先进的视觉引导机器人和自适应抓取技术引领人工智能驱动的机器人拣选市场。他们的系统可实现高速单件拣选、混合 SKU 处理以及动态仓库环境中的持续学习。这些公司专注于提高产品质量糟糕的准确性、吞吐量和可靠性。电子商务和履行中心不断增长的需求继续巩固其在大规模自动化部署方面的领导地位。

Pickr.AI、KNAPP、inVia Robotics 和 Mecalux 通过模块化机器人拣选单元和软件驱动的编排增强了竞争格局。他们的平台支持货到人工作流程、快速 SKU 转换和实时库存调整。这些提供商强调快速部署、可扩展设计和无缝 WMS 集成。日益严重的劳动力短缺和订单量波动继续推动其解决方案的采用。

Inther Group、SSI Schaefer、Swisslog、Vanderlande、Dematic、Honeywell、Quicktron 和 Geekplus 通过集成拣选机器人、AMR 和完整的内部物流自动化套件拓宽了市场。他们的解决方案旨在高密度存储、快速订单整合和多机器人协调。这些公司专注于系统级优化和全球部署更换能力。零售、服装和杂货领域不断扩大的仓库自动化继续支持强劲的市场增长。

市场主要参与者

• Nomagic
• Covariant
• ABB
• Siemens AG
• Pickr.AI
• KNAPP AG
• inVia Robotics， Inc.
• Mecalux, S.A.
• 英腾集团
• SSI Schaefer
• Swisslog Holding AG
• Vanderlande Industries B.V.
• 德马泰克
• 霍尼韦尔国际公司
• Quicktron
• Geekplus Technology Co.,
• 其他

近期进展

• 2025年3月——ABB为其机器人物品拣选系列推出人工智能功能模块，包括时尚感应器和包裹感应器，在动态仓库中实现超过99.5%的拣选准确率设置。​
• 2025 年 3 月 – 西门子推出了 Simatic Robot Pick AI Pro，这是一款视觉软件，可实现机器人使用真空夹具拾取未知物体，加快电子商务的单件订单履行速度。​