倉庫內密密麻麻分布著幾百個機器人，這些機器人“頭頂”托盤，有序穿梭，將5公斤以下的小件包裹，經過掃描、稱重、運送到指定位置，最后完成分揀，這樣的一幕是物流行業
倉儲管理智能化改造的“冰山一角”。據了解，申通快遞這項智能快遞機器人分揀系統，日均處理包裹量可達150萬件，是原來分揀流水線80名工作人員同時分揀快遞包裹量的三倍，可減少70%的人工。
現在，物流企業在
倉儲管理環節已開始智能化探索，
倉儲智能化發展可提升空間巨大。
隨著現代物流的高速發展，傳統的物流商業模式和基礎設施設備已難以支撐其發展，傳統
倉儲急需智慧化技術助力其升級。快遞企業的倉儲智能化水平最高。菜鳥網絡利用阿里在大數據方面的優勢，在全國斥資建倉，繼全自動化的機器人倉庫之后，還落地了AR智慧物流系統。
京東物流于2016年開發了無人倉，貨架穿梭車、Delta揀選機器人、搬運型AGV機器人、智能叉車、交叉皮帶分揀線等一系列智能物流機器人與技術在無人倉中，組成了較為完整的智慧物流場景。“無人倉”的技術研發和應用，關鍵環節之一是大量智能物流機器人進行協同與配合，這需要應用到人工智能、圖像智能識別、大數據等諸多先進技術。
中通引進的16.4米伸縮皮帶機，相比人工裝卸可節省50％的時間人力成本。另外，自動化分揀流水線，每小時可分揀1.8萬件包裹，分揀準確率高達99.99％。隨著倉儲智能化的進程，快遞公司的轉運中心倉庫流轉速度更快，貨物在庫內不用積壓，隨來隨走。
和快遞企業這種高度智能化倉儲相比，第三方物流企業的
倉儲智能化程度稍低。玫琳凱倉儲中心，整個倉庫只運作美國護膚品牌玫琳凱化妝品這一項產品，倉庫內的分揀系統已實現半自動化。商品入庫，工人完成揀貨后，商品可進入自動流水線，這時需要工人對商品進行稱重和校驗，當訂單箱產品實際重量與系統維護重量誤差大于正負30克時，皮帶秤將訂單箱打出，系統顯示錯誤信息，工人對箱內商品進行逐個掃描復核，直至訂單箱商品和重量準確無誤被送往自動封箱機。
隨著物流企業在
倉儲等環節智能化改造的需求越來越強烈，一些物流信息服務商也找到了新的業務拓展空間，基于云端的SaaS平臺搭建云倉，能夠根據物流企業需求，實時調整，靈活運用云倉庫存，實現動態庫存管理。
真正全面實現智慧化倉儲的物流企業幾乎沒有，有些知名企業只是少數幾個
倉儲實現了智能化升級。其實，包括這些知名企業在內的絕大部分企業的倉儲，離真正的智慧倉儲還有很遠的路要走。
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