2人工智能算法

前文提到，无人仓的实现并不仅仅是各种自动化物流设备的应用，更重要的是信息技术的应用。尤其是人工智能算法，它贯穿于无人仓整个物流作业的始末，从商品如何布局、拣选区如何分布、机器人如何调度和定位都需要有先进的算法。例如，基于海量的数据，通过算法分析、判断商品拣选区和存储区的布局，应该配备的商品以及配置的数量等；通过调度算法和定位算法为搬运机器人规划最优路径指导机器人高效地作业。此外，当成百上千台AGV智能搬运机器人同时作业时，如何依赖优化的算法避免拥堵和碰撞也是一大技术难点。

3精准的自动识别技术

由于无人仓的一切作业都需要依赖数据，因此商品信息的快速、准确识别和读取至关重要，但这也最难实现，特别是在海量商品的运动过程中准确读取。例如，一瓶普通的矿泉水，它有大、中、小不同型号，不同型号的条形码可能相差甚微，当商品条码出现污损、褶皱、光线反射等情况时，读取难度进一步加大。这样的局面与传统人工作业的优势正好相反：对于人工作业而言，商品的识别非常容易，难点在于搬运；机器人很好地解决了搬运问题，却难以准确读取信息。或许，依据现有的技术也可以做到海量商品的准确识别，但是其成本自然不低。如何以最低的成本达到同样的效果，成为无人仓实现的瓶颈所在。

京东表示，对海量商品的精准识别需要通过深度学习的方式，不断地对系统进行锻炼、迭代和优化升级。换句话说，需要庞大的商品规模进行支持。而这一点，也正是为何只有亚马逊、京东、菜鸟这样拥有庞大业务规模的企业能够在无人仓布局中先人一步的重要原因。

4标准化

事实上，除了以上三个无人仓面临的显著技术瓶颈外，要真正实现无人仓，还需要解决物料标准化问题。德马有关负责人表示，如今的商品包装千奇百怪，只有当所有进入无人仓的商品都是标准化的物件或包装时，无人仓才有可能实现并高效率地运行。

当然，与传统物流系统相比，尽管无人仓技术具备无可比拟的优势，但目前业内还并没有真正意义上的无人仓，短期内也较难实现。原因除了以上几方面突出的技术瓶颈之外，还在于无人仓建设高昂的成本。因为对于需求方而言，选择一套适合的自动化物流系统需要综合考虑并平衡效率、质量、成本三大方面。尽管无人仓技术在作业效率与质量方面独具优势，但从建设与运维成本来看，无人仓的高投入并不是一般企业能够负担得起的。