隨著AI、3D掃描與機器視覺技術的成熟，倉儲物流領域正迎來一次與制造業差距縮小的重要變革。專家指出，物流環境較制造更復雜，但神經網絡處理、硬件平臺、軟件工具的進步正讓物流也能擁抱高端視覺識別能力。

長期以來，機器視覺技術主要在制造業占據主導，但其應用環境相對“結構化”，如流水線傳輸穩定、物料擺放統一等。相比之下，倉儲物流場景充滿雜亂與變化：從整托板到散貨，不同包裝、包裝方向各異，對視覺系統的柔性識別能力提出更高要求。

近年來，兩個關鍵趨勢推動其跨界：其一是神經網絡處理芯片的普及，以及3D傳感器成本下降與可用性提升；其二是AI算法成熟度提升，使得視覺系統能夠在非結構化環境中實現快速識別、深度理解與智能決策。現在的機器視覺系統，不但能檢測瑕疵，也能實現箱碼識讀、包裹三維尺寸量測與機器人引導。

美國Cognex、日本Keyence、德國Balluff等公司緊密跟進，將其制造業視覺解決方案完整打包、優化后投向倉儲場景。例如，3D相機結合AI算法，可準備將機器人引入分揀線，實現自動上料與委托揀選。北歐挪威初創**Zivid（總部奧斯陸）**推出的Zivid 2+系列3D彩色相機，以超高分辨力和速度，成為Binpicking、托盤去垛等物流任務中的月塞方案。

據MarketsandMarkets數據顯示，全球物流自動化市場2024年約350億美元，預計2029年將增至525億美元，年復合增長率達8.4%，AI與機器視覺是其中新興加速器。

實地應用數據顯示：部署視覺系統后，分揀精度提升15–25%，誤分率下降30%，人工效率平均提升20%；在一些快遞中心，通過3D視覺分析，機器人可完成高速批量揀選與物品計量，實現連續作業能力。

然而，物流受光線變化、包裝材質反光、疊放密度差異影響較制造更復雜，3D彩色點云與深度圖像成為主流，有助克服2D視覺識別盲區。Zivid等廠商憑借0.2–0.5 mm精度，可實現復雜場景中提取物體幾何信息，推動實時定位。

物流企業應從三個維度評估視覺系統：硬件的3D+RGB融合感知能力，軟件的快速訓練與部署接口，以及AI模型對變化場景的自適應能力。例如系統能否在10分鐘內識別新產品并生成檢測模型，是決定落地速度的關鍵指標。

中東和非洲等區域亦快速跟進。當地區物流企業在工業倉儲引入智能視覺系統時，能夠顯著應對人工成本上漲與質量要求提升問題。

未來趨勢明確：從點式質量檢驗到面向揀選與裝載的全面視覺系統再到機器人引導系統，物流將在未來3年成為機器視覺密集部署領域。結合AGV、AMR等自動搬運系統后，真正形成以視覺驅動的“智慧倉儲”。

對國內物流企業而言，可借鑒路徑包括：引進歐洲北美成熟的3D視覺技術與AI算法，建設預訓練與遷移學習平臺；與視覺廠商共建試點倉，實現物料上架、分揀、打包等關鍵節點的視覺+機器人一體化；并借助云邊協同實現視覺數據與WMS、TMS對接，為后端數據分析與計劃優化提供支持。

總體來看，機器視覺與3D識別技術正從制造領域向物流全面滲透，成為提升效率、安全與品質的底層支撐。未來的倉儲中心，將不再是以人工為核心，而是以感知與智能驅動作業的“視覺中樞”，開啟物流自動化新紀元。