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，展示了各种先进的技术设备和系统。而在工厂中，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，包括连续搬运设备如输送机以及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，我们不讨论高级的人工智能技术，而是要总结这些视频中的各种搬运设备是如何实现自主行走到正确位置并完成存取货物任务的？自动搬运任务首先需要知道当前任务的起始地址和终点地址。计算机系统需要识别物理世界中的具体位置信息，这就要求将位置信息数字化。对于位置信息数字化，最常见的是全球定位系统GPS。

GPS系统能够将地球上的任何一处位置分解成唯一的数据组合：经度、纬度、海拔高度。例如东经45°，北纬32°，海拔1000米，这三个数据组合就对应了地球上的一个唯一地点。这样给计算机输入这三个数据组合，计算机会指示出这个地点在物理世界中的实际位置。

在百度地图中，每个地名后面都隐藏着一个精确的地理坐标，而我们习惯于使用地名查询时，由于输入的地名会被转换为相应的地理坐标再匹配到地图上的实际地点。

然而，在仓储物流中心，大部分情况下，搬運設備通常是在固定的几个位置间进行移动，比如堆垛機只會在前後方向上有固定的库端站台位置，以及前後每列貨架間；堆垛機只會在上下方向上，只有固定的每層貨架間進行作業，不會無效行走於無貨格或貨格之間的地方。

這種有限離散性的定位方式，是將所有工作點設置為固定編號，如果這些點遵循一定規律，那麼定位可以根據這些規律來定義，比如貨架中的每個點可以按照層次排列來定義，即（2,3,4）即為第2層第3列第4排。而這個點是固定且唯一的，如果計算機將此數據組發送給自動化移動設備，那麼該設備就能準確識別出哪個數據組對應著哪個點。

接下来要解决的问题就是实时确定自己当前所在地，即寻址问题。这也是叉车作为最“不聪明”的机械手段，却又表现得最为“聪明”的原因之一。在叉车操作过程中，其寻址与目的地址关系分析判断由驾驶员通过视觉感知环境变化以及内心计算完成，而非依赖外部硬件辅助。如果说AGV等自动导引小车利用磁导引、二维码或者激光导航等技术实现其寻址，则叉车依靠人类司机以超级智能算法——人脑处理这一问题。这体现了人类对环境理解能力与执行力的一种极致结合，使得叉车虽然简单，但却能有效解决寻址问题，从而保证货物准确、高效交换或存放。

最后，对于AGV来说，它们采用不同的导航定位技术，如磁导引、激光导航、二维码扫描等，以确保它们能够准确找到路线，并根据预设路径前往指定地点。此外，还有一些基于传感器检测轨道片状机构配合认址片安装沿着轨道运行以保持水平方向稳定性的现代高速堆垛机，这种方法同样用于精确定位货栈及其相邻区域之间移动路径，以便更快捷高效地管理库存并满足客户需求。在这种情况下，他们通过特定的传感器读取来自预设机构（例如“认址片”）信号，从而确定自身位于何处，并据此调整动作以达到目标点或加载/卸载货品至指定层次货架间隔之处。但无论采取何种形式，无疑都展现了工业自动化领域不断追求完美结合创新与实用性的一步巨大飞跃。