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，展示了各种先进的设备和系统。而在工厂里，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、有轨道搬运设备。

这里不谈高大上的人工智能技术，而是首先总结这些视频中的各种搬运设备如何实现自身行走到正确位置并完成存取货物的过程。这可以看作是这些搬运设备的第一步智能。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存在的具体位置信息，这就需要将位置信息数字化。对于位置信息数字化，最熟悉的是全球定位系统GPS。

GPS系统将地球上的任何一处位置都可以分解成唯一数据组合：经度、纬度、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处位置。输入这三个数据组合给计算机后，它们就能指引出这个地点在物理世界中的实际位置。在百度地图中，每个地点名称背后其实对应着一个经纬度信息，我们不擅长记忆这些数据，但每次查询时输入地名时，计算机仍需将地名转换为经纬度再对应到地图上的实际位置。

GPS提供的是整个物理世界所有点位定位，而在仓储物流中心，大部分情况下，搬运只发生于固定的几个地点之间，如堆垛机前后方向上只有固定的库端站台或货架列；堆垛机上下方向上，只有固定的每层货架。此种有限离散性的定位通常通过给所有工作岗位设定固定的编号，并参考它们遵循一定规律定义比如按照层列排规律定义某个货格。如果计算机将此数据发送给自动化移动装置，那么该装置就会准确知道它所说的哪个地方。

确定了目标地址，那么解决的问题就是实时了解自己当前所在之处，即寻址问题。在任何拥有内外部物流工作的地方，都会遇到叉车这样的机械装备，有人说叉车最不聪明，最机械，其实从另一个角度看，可谓最聪明，因为它由人类操作才能执行货品移动任务。而驾驶员根据接到的命令分析判断即将做出的移除任务起始与终点，然后判断叉车当前与目的之间关系，在超前或朝后的基础上调整动向直至达到目的地。在整个驾驶过程中，不断判读叉车当前与目的间距离直至达目的之地，是由驾驶员利用眼睛视觉传感器，将目前状态发送至脑髓进行实时分析判断；手脚则是执行机构，从脑髓接受指令控制其前进、后退以及转向直至达最后目标。

AGV（自动导引小车）由于其柔性，可以轻松完成厂区内配送中心内部部署应用广泛。磁导引技术早期AGV采用，但限制其灵活性，因为AGV必须沿预设路线布置磁条或在地面埋入磁钉以供感应。一旦安装调试完毕，就只能沿原路径行走，如果增加新的生产线或者改变现有路径，则需重新安装磁条或打入新的地面钉子，因此灵活性较低。但随着导航技术发展，现在许多AGV采纳激光导航技术简单安装反光板即可完成部署。当激光扫描仪旋转360°扫描回射反光板距离得知，当且仅当3-4个反光板同时被激光照射，即可通过复杂算法确定精确坐标，以此方式避免重复和遗漏，从而保证精确运行路径。

Kiva式机器人采用惯性导航与二维码标签结合以控制正确运行，在Kiva工作范围内贴附二维码标签形成矩阵网，每张二维码含坐标代表网络中的特定点。当Kiva摄像头拍摄二维码时读取坐标，同时特殊边角用以调整行走角度保证正好找到目标区域，无误迈向指定途径而非偏差导致迷失途径的情况发生。这三种方法分别适用于不同的场景，对于那些更为传统稳妥但不可避免缺乏弹性的有轨道式便携工具，如高速堆垛器，他们依靠认址片作为固定信号源，以便通过检测变化来确认自身正在何处及其是否已经到了指定停留区域。此举有效保障了高度准确率，使得这一切成为可能，为现代工业提供了一系列高效又安全的手段处理大量商品输送需求。