仓储物流机器人是用于仓库和配送中心内部物料搬运、拣选、分拣、运输、搬运到位等任务的自主或半自主机器人系统。它们通常集成导航系统（如 LiDAR、视觉 SLAM）、定位与避障模块、机械驱动系统、控制软件与调度系统，以在动态仓储环境中高效协作。该类机器人可极大提升拣货效率、降低人工成本、减小出错率，并适应电商、第三方物流、快递中心与零售中心的高频需求。
据QYResearch调研团队最新报告“全球仓储物流机器人市场报告2025-2031”显示，预计2031年全球仓储物流机器人市场规模将达到19.7亿美元，未来几年年复合增长率CAGR为4.4%。
图00001. 仓储物流机器人，全球市场总体规模
在市场调查报告方面，QYResearch研究团队深入挖掘市场数据，通过科学的方法和严谨的分析，为客户提供准确、全面的市场现状和趋势信息，帮助企业了解目标市场的规模、增长潜力、竞争格局等关键要素。市场研究报告则更加注重对特定行业或细分市场的深度剖析，从宏观经济环境、政策法规、技术创新等多个维度进行综合分析，为企业制定发展战略提供有力支持。
图00002. 全球仓储物流机器人市场前11强生产商排名及市场占有率（基于2023年调研数据；目前最新数据以本公司最新调研数据为准）
根据QYResearch头部企业研究中心调研，全球范围内仓储物流机器人生产商主要包括Amazon Robotics、Locus Robotics、GreyOrange、Fetch Robotics (Zebra Technologies)、Clearpath Robotics (Rockwell Automation)等。2024年，全球前五大厂商占有大约63.0%的市场份额。
主要驱动因素:
电商与新零售快速增长：全球电商交易额持续上升，订单碎片化和即时配送的趋势推动仓储中心对自动化、柔性化的物流机器人需求。尤其在中国、美国和欧洲，电商平台及第三方物流企业正在大规模部署。
劳动力成本上升与用工短缺：仓储环节劳动强度大、流动性强，在欧美、日本等发达地区存在长期“用工荒”；在中国，劳动力成本上升也倒逼企业采用自动化机器人以降低人力依赖。
人工智能与机器人技术进步：视觉识别、深度学习、SLAM导航、多机器人调度系统等的成熟，使机器人具备更高的柔性与自适应能力，适应多SKU、多场景的复杂仓储作业需求。
主要阻碍因素:
高昂的初始投入与ROI不确定性：虽然长期能降低运营成本，但仓储物流机器人涉及硬件、软件、系统集成与场地改造，初始投入巨大，中小企业往往难以承受，且回报周期受业务规模影响较大。
技术与系统复杂性：多机器人协作调度、复杂SKU识别、异构系统集成仍存在难点；不同品牌设备和软件平台的兼容性差，导致部署周期长，实施风险高。
应用场景适应性不足：部分仓库存在通道狭窄、货架高度不一、作业流程复杂等情况，机器人标准化适配难度大，影响规模化推广。
行业发展机遇:
技术突破与成本下降：视觉识别、激光导航、多机调度、AI算法等持续优化，核心零部件成本下降，使机器人更加灵活高效，降低了中小企业的采用门槛。
绿色与可持续发展趋势：低能耗机器人与新能源驱动系统顺应绿色物流趋势，有助于企业实现碳减排目标，获得政策与资本支持。
政策与资本加持：多国出台智能物流与智能制造相关政策，资本市场积极投资物流自动化初创公司，为行业带来发展动力。
