人工智能（AI）可以改善AGV和AMR的许多操作，同时也可以提高员工的满意度。因此，人工智能必须成为机器人设计的基本组成部分，并应由管理层加以利用。

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自动化彻底改变了仓库、配送中心和制造组织完成任务的方式。尽管目前这种技术仍处于起步阶段，但据ABI Research推测，预计到2025年将会有400万个机器人会加入到物流行业中，其中主要就包括了自动导引车（AGV）和自动移动机器人（AMR）。尽管AMR与AGV相比更具有灵活性，但两者通常都是以相同的方式在运作。

那么，随着时间的推移，机器人需要做什么改进？

加入AI，会使机器人得到更强的能力，AI还可以根据机器人特定的数据来进行变换。这些数据可用于改善性能，增强实际性能，甚至适应未来的设计。

根据 2020年MHI年度行业报告显示，目前只有12％的企业在其仓库中使用了AI技术。但预计在不到六年的时间内，这一数字将达到60％以上。

如今，大多数的AGV和AMR的设计都没有考虑到AI这一点。相反，它们是根据繁复的要求而构建出来的，所以它们不可能解决所有在高度动态的环境中可能出现的极端情况。众所周知，仓库是复杂的生态系统，每天都有新的瓶颈，需求在不断地变化。

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另一方面，配备AI了的AMR与AGV可以在工作中边学习边适应这些变量，通过快速部署这些工具来实现核心仓库功能的自动化。车载引擎可以收集、分析，并从差旅和生产数据中收集到有用的数据。然后仓库运营团队还可以查看特定的数据，这样就可以方便改善工作流程以及日常任务的安排。它不仅可以提高部署速度、工作效率和吞吐量，而且该信息还可以帮助将来在设计新系统时了解情况。

但从更实际的角度来看，人工智能确实可以帮助解决手动设备不足的现实挑战。例如，大多数仓库包含了来自世界各地的不同类型的货盘。尽管大部分货盘都是标准规格，但不可能每个货盘都是相同的。因此在300,000个托盘位置的仓库中，您可能会有1,000到2,000个不同设计的货盘。

没有AI支持的AMR与AGV采用了多种设计，但如果其中有一项不符合标准化规格，就需要人工干预这些工作。但是，具有AI功能的AMR和AGV可以使用传感器以及过去的人工干预来学习挑选和处理这些新货盘的方法，它们可以持续学习，这样就可以让需要进行人为干预的工作逐步减少，效率提高。

随着这些机器人对环境更多的了解，它们执行起任务来就会更加简单。重复的任务将无需人为干预，员工就可以更专注于更高难度的工作。