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。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。
这里我们不讨论高级的人工智能技术，而是首先总结这些视频中的各种搬运设备如何实现自己行走到正确位置并完成存取货物的过程。这可以看作是搬运设备的第一步智能。自动化任务首先需要知道当前任务起始地址和终点地址。计算机系统需要识别物理世界存在的具体位置信息，那就需要将位置信息数字化成计算机能读懂的数字格式。对于位置信息数字化，我们最熟悉的是全球定位系统GPS。
GPS系统将地球上的任何地点都可以分解为唯一数据组合：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一个唯一的地理坐标点。当我们输入这个数据组合时，计算机能够指示出该地点在地球上的实际位置。而在百度地图中，每个名称背后其实对应着一个这样的经纬度信息，我们不擅长记忆这些数据，所以改用给每个地点起个名字，比如景点名、公园名、小区名或商场名。但每次查询时输入地面后，计算机仍然首先要将地名转换成经纬度数据再去对应到地图中的实际位置。
GPS提供的是全面的定位能力，可以精确定位到地球上的任何一点，但是在仓库内，大部分情况下，小型车辆（比如叉车）只会在固定的几个位置之间移动，如前后方向上只有固定的库端站台或者货架列；堆垛机只会在货架层间移动，不会在没有货格或者货格之间无效工作。这意味着这种定位定义就是有限离散性的定位。一种常见方法是给所有作业位置设置固定的编号，如果这些编号遵循一定规律，那么根据这些规律来定义每个地方即可，比如按照层列排法则来定义，每个货格都有一个唯一且固定不可变动的地理坐标，这样当把这个坐标发送给自动化搬运设备时，它们就能准确知道这是指哪一个地方。
确定了目标地点，最接下来要解决的问题就是实时了解自己当前所处何方，即寻址问题。在任何拥有厂内物流操作的地方，都会看到叉车这样一种装载器械，有人说它最不具备智能，但从另一个角度看，它却是最具创新的一种材料处理工具之一，因为它依赖于人类驾驶员才能有效运行，而人类被认为是一些领域中最高级别的心智体制。
驾驶员接收到执行任务命令之后，他们分析并判断即将进行之材料处理工作开始与结束于哪里。当他们得知目的地址后，他们首先判断叉车目前位于目的地址之前还是之后，然后调整驾驶方式以便达到目的。如果目的是前往前方，则驾驶员超前开启；如果目的是返回，则朝向后方开启。此外，在整个行进过程中，驾驶员不断评估叉车当前所处与目标相对于其关系直至达到目的地。在这整个行动过程中，将叉车引导至指定目的地是一个由人的超级聪明电脑——大脑完成的事务。大脑通过眼睛作为视觉感知器，将当前状态反馈给大脑的大脑，并通过手臂作为执行机构，对外部环境做出反应直至达成既定的目标。
AGV（自动导引小型车辆）的应用已经逐渐普及，无论是在制造业还是配送中心内皆可见到它们的小巧身影。AGV具有灵活性，可轻松适应不同的环境配置。而AGV自身拥有的导航定位技术也有很多种，其中包括：
磁导引
早期AGV采用磁导引技术实现其运动，只需预设磁条沿线或在地面布置磁钉，然后安装感应器，让AGV仅能沿着磁条运行。此方式保证了AGV一直按预设路径行走，同时使用编码器追踪自身行走距离，以确保精准抵达指定地点。
激光导航
随着科技发展，现在广泛应用激光导航技术于叉车类型AGVs中。在激光覆盖区域内，只需简单安装反射板即可完成部署工作。一旦激光扫描仪旋转扫描并打击事先安装好的反射板，就能得知其距离，从而利用复杂算法确定自己的具体位置。
二维码定位
亚马逊配送中心成功实施Kiva Robot项目，其创意独特且性能卓越，使得此类产品迅速风靡互联网国内企业也研发类似产品用于电商行业订单拣选场景。这涉及使用惯性测量单元结合二维码读取进行控制Kiva Robot正确运行。Kiva系统必须事先贴附二维码标签形成矩阵网，并赋予每一张二维码唯一ID代表其矩阵网络中的坐标。当Kiva Robot经过二维码图像捕捉时，它可以读取包含座标信息，从而确认目前所处何方同时利用图像特征调整Robot移动角度以保持准确路径探索能力。
以上述几种常见方式描述了一些现今广泛采用的自动导引小型汽车（Autonomous Guided Vehicle, AGV）及其主要功能以及关键技术细节，以及如何使它们能够安全、高效且精确进行自主操作，并提高生产力水平。此外，还有一些更为传统但历史悠久、应用广泛的人造轨道式机械，如高速堆垛机，它们依靠认址传感器配合轨道上的认址片共同协助机械师快速准确找到各自服务区域，从而减少错误率并优化整体工作效率和生产质量输出标准。
