【EMBA智慧物流與供應鏈管理講堂】
隨著全球物流需求的激增以及企業對效率提升的追求，智慧倉儲和自動搬運設備成為物流行業的焦點。智慧倉儲運用藉由物聯網、大數據、人工智能等技術，實現倉儲管理自動化、智能化。自動搬運設備作為智慧倉儲的重要組成部分，主要包括自動導引車（AGV）、機器人、自動輸送系統等，用於高效、精準地搬運物品。
自動駕駛技術是智能倉儲和物流自動化中的一個重要組成部分。這項技術的核心在於感知、決策和執行三個層面。感知層涉及收集環境數據，如使用GPS、LIDAR、相機和超聲波傳感器等技術來檢測周圍環境。決策層則根據感知數據進行分析和計算，制定出最佳的移動路徑和行動計劃。執行層負責控制車輛或設備，按照決策層的指令進行操作。隨著技術的進步，這些系統變得越來越精密，能夠處理更複雜的場景和環境。當前的挑戰包括如何提高感知層的準確性，如何在決策層實現更快的計算速度，以及如何使執行層的操作更加穩定可靠。
其中感知技術和自主導航技術在自動駕駛和智慧倉儲中的應用尤為重要。感知技術主要包括使用各種傳感器來獲取環境信息，通過計算機視覺和人工智能算法進行處理，以獲取精確的空間定位和環境理解。自主導航技術則依賴於感知技術的準確性，使用深度學習和強化學習等AI技術來實現自主移動和導航，應用於AGV系統、自動化物料搬運設備等，能在複雜的倉儲環境中安全高效地運行。隨著技術的不斷發展，感知技術與自主導航技術的融合將進一步提升自動化設備的智能化水平，使其能夠在動態環境中適應，做出更智能的決策。
在智慧倉儲和自動駕駛技術中，AI視覺識別技術面臨著諸多挑戰。這些挑戰主要來自於複雜的環境和多變的工作場景。例如，雙層貨櫃的堆疊要求下層貨櫃的定位非常精準，否則會導致上層貨櫃接觸面積過小，增加傾覆的風險。AI視覺識別技術需要解決這些問題，並在不同環境中保持高效穩定的運行。因此如何提高AI系統的識別精度和反應速度，使其能夠應對更多元的應用場景相當重要。此外，如何使視覺識別技術與其他自動化技術結合，成為未來智慧倉儲需面對的挑戰與趨勢。