除此之外，还有输送线两侧的开箱、打包机器人等，这些新增加的智能设备都需要与输送系统进行有效衔接和配合。

4人工智能算法与自动感知识别技术

即无人仓的大脑与神经系统。前面多次强调机器人之间、机器人与整个物流系统之间、机器人与工人之间的紧密配合、协同作业，必须依靠功能强大的软件系统操纵与指挥。其中，数据感知技术和人工智能算法可谓重中之重。因为，在无人仓模式下，数据将是所有动作产生的依据，数据感知技术如同为机器安装了“眼睛”，通过将所有的商品、设备等信息进行采集和识别，并迅速将这些信息转化为准确有效的数据上传至系统，系统再通过人工智能算法、机器学习等生成决策和指令，指导各种设备自动完成物流作业。其中，基于数据的人工智能算法需要在货物的入库、上架、拣选、补货、出库等各个环节发挥作用，同时还要随着业务量及业务模式的变化不断调整优化作业。因此可以说算法是无人仓技术的核心与灵魂所在。

无人仓实现难点

国内最早公开无人仓细节的京东认为，与传统仓储或者仅在单个环节实现自动化的仓储模式相比，无人仓最大的特点在于机器人融入生产，改变生产模式，以及人工智能算法指导生产。

机器人的融入，毫无疑问使得传统仓储物流作业方式发生了巨大的变革，而人工智能算法则无疑使得这种变革更加智能、精准。但是，越有独特过人之处，越是说明其实现难度非比寻常。正因为此，机器人技术、人工智能算法、海量商品的精准识别成为实现无人仓的主要技术瓶颈。

1机器人技术

无论搬运机器人、码垛机器人还是拣选机器人、包装机器人，真正应用于无人仓时对机器人技术的要求均高于普通仓库。在完全无人化的环境下，不仅要求机器人完全代替人工进行高效的作业，还要保证精度和准确性，即作业质量。相比较而言，无人仓对于拣选机器人的挑战更大，既要保证读取信息的及时准确，又要适用于不同包装、不同大小、不同材质的海量商品，对机器人拣货技术而言不得不说是个巨大的挑战。在“CeMAT Asia 2016”展会现场，德马泰克展示的机器人虽然可以准确地识别商品进行拣货作业，但其针对的仅为硬表面包装商品。京东无人仓内的Delta拣货机器人虽然装载有针对不同规格商品的三个端拾器，但仍难以将所有商品类型囊括。单从这一点来看，要想以合适的成本解决机器人自动识别和准确抓取的技术，使其在无人仓内大规模应用，无疑还有一段路要走。