2.   人工智能對叉車行業(yè)的影響

人工智能（AI）自1956年在一次會議上首次提出以來，正在飛速發(fā)展。從那時起，組件變得更小，更有效，更實惠。計算技術(shù)已經(jīng)以令人震驚的速度提高。

人工智能正在與AMR集成，使其更適應(yīng)與人合作。它們可以檢測倉庫中的交通模式，并學習如何避開交通繁忙的區(qū)域。它們可以學習并選擇最有效的路線，從A點到B點。

AMRs可以在不依賴電線或地面標記的情況下完成這一切。這意味著它們可以立即部署，而無需對工作空間進行廣泛的修改。它們比AGVs或ALTs更靈活，適應(yīng)性更強。

人工智能似乎是主要供應(yīng)商的叉車自動化的下一個階段。目前，世界上最大的叉車制造商--豐田，正在進行四個人工智能開發(fā)項目。他們計劃推出無人pallet drone, mid-lifter, ultra-lifter,，以及類似于亞馬遜的橙色AGV的車隊，稱為 "swarm"。

圖：豐田“AITeamLogistics”無人托盤叉車群概念

未來的AI倉庫叉車

這比他們的 "智能叉車 "更上一層樓，后者自2018年以來一直在生產(chǎn)。像智能叉車一樣，新一代的車輛將產(chǎn)生關(guān)于效率、沖擊監(jiān)測和性能的數(shù)據(jù)。然后管理人員可以利用這些信息來簡化操作，改善風險評估。

人工智能叉車也將有助于預(yù)防事故。每年，大約有1000起與工作有關(guān)的傷害報告給HSA。其中大部分來自農(nóng)業(yè)、建筑、運輸和倉儲部門。這還不包括每年十幾起的死亡事故。

人工智能應(yīng)該可以減少這些數(shù)字。配備了自適應(yīng)智能技術(shù)、近距離警告和比人類更快的反應(yīng)時間，人工智能叉車可以更快地對潛在的危險做出反應(yīng)。

此外，自主人工智能叉車是在傳統(tǒng)載人叉車無法適應(yīng)的狹窄空間工作的理想選擇。缺少面積或可操作區(qū)域的緊湊型倉庫對人工智能叉車來說不構(gòu)成任何問題。

在將人工智能技術(shù)整合到物料搬運設(shè)備環(huán)境中時，出錯的可能性是最小的。人工智能叉車幾乎消除了過快的速度和操作員的疲勞，有助于最大限度地減少工作場所的事故和傷害。此外，隨著時間的推移，減少停機時間和用戶錯誤所節(jié)省的成本可能是非常大的。

人工智能叉車還可以處理對有血有肉的工人構(gòu)成威脅的危險材料或極端環(huán)境條件。然后還有一個簡單的問題，就是在倉庫地板上沒有那么多的人。

對于許多組織來說，人工智能叉車接管潛在的危險任務(wù)或幫助減少人員傷亡的能力是非常值得的。即使在極端天氣條件下，或在非高峰期減少工作人員，組織也可以繼續(xù)運送產(chǎn)品。問題不是它們是否會出現(xiàn)在工作場所，而是何時出現(xiàn)。

現(xiàn)在，人工智能叉車并不普及。它們很昂貴，需要更多的測試，并且可以使用廣泛的公關(guān)宣傳活動。最后，自動化叉車有時會被工人們以懷疑的態(tài)度對待。

為了獲得更多的接受，工人和管理人員必須接受教育。他們需要學習如何與自主的人工智能叉車互動，學習他們的能力，并將其視為工具而不是競爭。

請放心，人工智能叉車正在到來，而且很快就會到來。然而，他們不會立即取代他們的人類同行。盡管自主叉車很先進，但它們?nèi)狈θ祟愃季S的解釋能力。人工智能叉車還需要加油、維修和其他維護，這些都是它們自己無法完成的。

由于這些限制，人工智能叉車仍將需要人類工人在場。即使是最好的人工智能技術(shù)也不能完全取代滿是工作人員的倉庫。如果有的話，更多的工作將來自于這些人工智能叉車在定期使用和老化時需要的持續(xù)維護和修理。

與AGV不同，配備人工智能的叉車不需要一個標記系統(tǒng)就能走動。因此，如果它們被投入到戶外工作，就不需要先安裝這種基礎(chǔ)設(shè)施。與其他車輛一樣，人工智能叉車將需要修改以應(yīng)對戶外條件。