最近这两年里，越来越多的人在讨论人工智能。仓储物流行业也在逐渐采用智能化技术，如智慧仓储和智能物流。在网上流传的各种宣传视频中，可以看到各大电商仓储物流中心使用的各种高科技设备和系统。而在工厂内部，也有许多智能化搬运设备用于不同工位之间的物料转运工作，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，我们不谈高级别的人工智能技术，而是要总结一下这些视频中的各种搬运设备是如何实现自己行走到正确位置并完成存取货物的？这种自动搬运任务，首先需要知道当前任务的起始地址和终点地址。计算机系统要能识别物理世界存在的具体位置地址，那就需要将位置信息转化成计算机能读懂的数字信息。对于位置信息数字化，大众最熟悉的是全球定位系统GPS。

GPS系统可以将地球上的任何一处位置分解成唯一数据组合：经度、纬度、海拔高度。比如东经45°，北纬32°，海拔1000米，这三个数据组合就对应了地球上唯一的一个地点。而给计算机输入这三个数据组合后，它们就能够指引出这个实际地点。在百度地图里，每个地名都对应着一个这样的经纬度信息，而我们不擅长记忆这些数据组合，只需给每个地方起一个名字，比如景点名、公园名、小区名或商场名。但当我们查询时输入地面名称后，计算机仍然会首先将地面名称转换为经纬度数据，然后再去匹配到地图中的实际地点。

GPS提供了整个物理世界所有位置点的地理定位能力。而在仓储物流中心，大部分情况下，搬运设备只会在固定的几个位置之间来回移动，比如堆垛机仅在前后方向上只有固定的库端站台位置，以及前后每列货架；堆垛机仅沿着固定的每层货架进行作业，不会无效运行于没有货格或货格之间的地方。这类似于有限离散性的定位方式，其中通常通过设置固定编号来定义所有作业位置。如果这些位置遵循一定规律，那么根据这些规律可以进行定义，比如按照层列排序法定义。此外，对于堆垛机来说，如果某个特定的二维坐标（2,3,4）代表着某个特定的货架，则此二维坐标即可用以确保堆垛机会准确找到该地区域。

然而，在任何拥有厂内物流工作的地方，都必然会出现叉车这种类型的自动导航小车（AGV）。有人说叉车是最不具备智能性，最机械化的一种装备，但从另一种角度看，这些叉车其实非常聪明，因为它们依赖人的驾驶才能执行其功能，而人类被认为是在星球上的某些方面最具创造力的生物之一。驾驶员接收到移动指令之后，就必须分析并判断即将进行的手动操作所涉及到的起始与终止目的地。当驾驶员了解了目的地址之后，他/她首先判断叉车当前所处与目标目的地址间关系，并根据这一关系调整方向——如果目标位于前方则超前行进；如果位于背后，则朝向相反方向行进。此外，在驾驶过程中，驾驶员不断评估叉车目前的情况与目标目的间距离，以直至达到最后一刻达到的目的之所以能够精确完成其任务，是因为他们利用自身视觉感知器（眼睛）实时获取当前环境状态，并通过复杂的大脑处理程序确定正确路径，同时利用手部控制机构执行必要动作以调整叉车运动方向直至达尽命题目之所求之处。

AGV由于其特殊性，可以轻松部署于厂房和配送中心内，其应用正在国内各行业工业单位以及配送中心范围内日益增加。一种常见方法是基于磁导引技术，即提前布置磁条或者在地面预埋磁钉，将AGV限制于特定路线上。一旦安装调试完毕，该AGV只能沿原设定路径运行。如果需要改变路线或者添加新站台，就必须重新安装磁条或者在地面打入新的磁钉，这使得该方法具有较低灵活性。不过，有其他更为现代且灵活的一种方法就是激光导航技术。在激光导航条件下，只需简单安放若干激光反射板即可完成AGV部署工作。一旦安装好相关硬件装置，无论是在室内还是室外环境中，只要保证至少三四块反射板同时有效，便可以通过复杂算法确定当前AGV实时状况及其相对于参考框架构建的地理空间分布，从而精确指导它前往指定区域或目标对象。

Kiva robot system，由亚马逊推广，其主要用于电商行业订单拣选场景。这套系统结合惯性导航、二维码识别以及摄像头扫描等多种技术手段，以优雅而有效解决问题，使得Kiva robots能够准确、高效且安全地执行其设计意图。本质上，每次Kiva robot都会采集来自摄像头捕捉的地面的二维码图片，并从中解析出独特编码值表示该图片所包含矩阵网络中的坐标值，从而决定自身目前正站在何处。此过程充分体现了AI领域典型应用之一，即由软件算法直接驱动机械臂行动，以实现自动寻址探索周围环境，并据此做出适当决策以满足用户需求。”

以上描述了几种目前市场普遍使用的一些基础级别自动化解决方案，其中包括但不限于基于传感器、GPS、激光扫描、二维码识别等技术手段实现自主寻址定位功能。但考虑到现实操作环境差异，一些可能还未完全适应最新发展水平的情境，或许还有很多待研究的问题及挑战尚未得到妥善解决。