最近这两年里，身边越来越多的人谈论人工智能。仓储物流行业也越来越多地提及智能仓储和智慧物流。在网上流传的各大电商仓储物流中心的宣传视频中，我们可以看到各种先进的技术设备和系统。在工厂里，也有许多智能化搬运设备在不同工位之间进行物料转运作业，常见的有连续搬运设备如输送带等，以及非连续性的离散搬运设备，如柔性无轨搬运类设备和有轨道搬运设备。

首先，让我们不讨论高级的人工智能技术，而是总结一下这些视频中的各种搬运设备是如何实现自己到达正确位置并完成存取货物的？这种自动化任务需要知道当前任务起始地址和终点地址。计算机系统必须能够识别物理世界中存在的地理位置，并将这些信息数字化。这涉及到对位置信息进行编码，使其成为计算机能理解的数字形式。GPS（全球定位系统）就是这样一个例子，它将地球上的任何地点分解成唯一数据组合：经度、纬度、海拔高度。

在百度地图中，每个地点都对应着一个精确的地理坐标。而我们人类通常无法记住这些复杂数据，因此给每个地点起了名字。但每次查询时输入名称后，计算机仍然会将地名转换成经纬度数据，以便于在地图上找到实际位置。

GPS提供了全面的定位服务，可以覆盖整个地球表面，但在仓库或配送中心内，大部分情况下，搬运设备只需在有限几个固定位置之间移动，比如堆垛机只能在前后方向上的固定的库端站台以及货架列间移动，在上下方向上，只能停留在固定的每层货架处。不管堆垛机面前的货架数量多少列多少层，只要它运行时只会停留在每个货格处，不会无效作业。

这样的定位方式属于有限离散型定位。通常，将所有工作位置赋予固定的编号，如果这些位置遵循一定规律，那么它们就可以根据规律定义，比如按照层列排法定义某个具体位置。如果计算机将这个数据组合发送给自动化搬运设备，该設備就会准确知晓这个数据组合指的是哪个具体地方。

然而，这只是解决了确定目的地址的问题。寻址定位问题则是另一个挑战。在任何拥有内部物流操作的地方，都必然见到叉车这样的装备有人说叉车是最不具备智能性，最机械性的工具。但从另一种角度看，叉车是一种最具创新性的移动系统，因为它依赖于人类驾驶员才能有效工作，而人类正是这个星球上的一些方面之所以特别聪明的一个原因。当驾驶员接收到新的装卸命令后，他们分析并判断即将执行任务所需的起点和终点。此时，他们得知实际目的地址，并且判断叉车目前与目的地址之间关系——如果目的位于前方，则驾驶员向前行驶；如果位于后方，则向后行驶。此外，在整个过程中，驾驶员不断调整叉车当前与目标相对于关系直至达到目标。这一过程中的寻址是在由驾驶员超级灵敏电脑，即大脑完成的大脑处理。

AGV（自动导引小车）同样采用多种不同的导航定位技术。一种常见方法叫做磁导引，它要求沿着AGV可能走过的地方安装磁条或者在地面预埋磁钉。AGV内置具有感应功能的小型传感器可实时跟踪磁条变化，从而保证AGV一直沿着特定的线路运动。这解决了寻址第一个步骤，但为了确定AGV当前所处何处，还需要使用编码器来记录行走距离。一旦设置好起始点，有了固定路径，有了行走距离值，就可以轻松确定AGV当前所在地点。

另外还有激光导航技术，这种方法允许更大的灵活性，因为除了预设路径外，无需额外布局设施。大多数现代工业应用已经开始采用激光扫描仪，这些扫描仪旋转360°以生成周围环境模型，然后通过复杂算法结合反射回来的激光信号来确定自身绝对或相对空间坐标。

最后，还有一种二维码定位方式，由亚马逊Kiva项目广泛采纳。在Kiva项目中，每个存放商品的小盒子都被贴上了独特二维码标签，这些标签构成了网络矩阵网，每块二维码包含唯一信息代表其矩阵网中的坐标。当Kiva小型载重机械人经过这些二维码时，它们通过摄像头读取出该区域所有二维码信息，从而精确了解自己的状态，同时利用图像识别算法调整其偏移量以保持准确运动路径。

以上介绍了一些用于工业场景下的主要类型，一般来说，对于那些既不是完全基于GPS也不适用其他直接检测方法的情况，如那些仅限于特定轨道或路径移动的事务处理单位，其设计通常包括一些特殊传感器及其相关机构，以便当单元按既定的模式穿过特征区域时，可以从变动信号推断出单元是否已抵达指定地点。

例如，对水平方向控制较为重要但又要求高度精密控制能力的情况，如高速堆栈式库存管理用的垂直提升平台，其配置方案往往包括至少两个独立认证模块，其中之一负责监测平台是否正在经过“认证片”，另一模块则负责检查平台是否已经达到“认证片”附近。如果这两个条件同时满足，那么平台被认为已经成功完成一次完整循环，并且已经进入下一次循环准备阶段，此过程持续进行直至结束程序。

简而言之，我们探讨了几种常见用于工业场景中的自动化交通工具部署策略，以及它们如何利用一系列硬件装置、软件算法以及人的独创思维去实现真正意义上的自主决策与行动能力。这是一个跨学科领域，不仅涉及工程学，还包括心理学、数学、物理学等众多领域，是科技发展史上的重大突破之一，而且随着时间推移还会继续进步演变，为未来的生产力提供更多可能性。