在選擇無人化倉庫技術方案時，以下是（shì）一些常見的誤區需要避免：
技術認知方麵
誤認為倉儲設備添加管理係（xì）統（tǒng）即可：智（zhì）能輸送係統不（bú）僅（jǐn）需要設備具備智能性，還需要係統具備智能性，且要考慮管理係統的兼（jiān）容性，不能單純地為設備增加（jiā）係統。
將人工智能與特定技術（shù）混淆（xiáo）：人工智能不是一個特定（dìng）的技（jì）術，而是一個研（yán）究課題，包括學習、推理、規劃、感知、語言識別和機器人（rén）控製等任務。
認為機（jī）器學習代替了人工智（zhì）能：機（jī）器學習是人工智能的一個（gè）分支，主要探索如何讓計算機（jī）通過（guò）經驗學習提高性能，而不是代替了人工智能。
覺得神經網絡是新型（xíng）計算機或像大腦一樣工作：實際上，神經網絡大多運行在普通計算機架構上，且生物神經元的工（gōng）作方（fāng）式比（bǐ）神經網（wǎng）絡複（fù）雜得多。
認（rèn）為深度學習代替了（le）機器學習：深度學習是機器學習的（de）一種特定形式，主要用於訓練（liàn）多層神（shén）經網絡，並沒有代替機器學習。
設備與係統選擇方麵（miàn）
在老（lǎo）係統和設備上更新：為了省錢而直（zhí）接在老係統和設備上更（gèng）新（xīn），很多情況下（xià）無法搭建智能倉儲（chǔ）輸送係統（tǒng），且設備的使用體驗也（yě）會受到影響。
忽（hū）視係統升級（jí）問題：企業原有的傳統（tǒng）倉庫輸送設備，增加智能係統和智能網關等配件後，使用效果往往不理想，因為智能設備本身不是更（gèng）新而（ér）來的。
不考（kǎo）慮模塊化設計：一套優秀的倉庫輸送設（shè）備通常是模（mó）塊化設計的，這樣在工（gōng）作環境和要求更（gèng）改後仍（réng）能使用，且能自動保留數據，便於（yú）按需升級。
實施與管理方麵
缺乏整體規劃：在選擇無人化倉庫（kù）技術方案時，沒有從整體上考慮倉庫的布局、設（shè）備的（de）選型、係統的集成等，導致各個環（huán）節之（zhī）間（jiān）不匹配，影響整（zhěng）個倉（cāng）庫的運行效率。
忽視人員培訓：雖（suī）然無人化倉庫減少了人工操作，但仍（réng）需配備一定數量的技術人員和管理人員，且這些人員需要經過專業培訓，熟悉無（wú）人（rén）化倉庫的設備和係統，否則會影響倉（cāng）庫的正（zhèng）常運營。
不重視數據安（ān）全：無人化倉庫依（yī）賴於大量的數據傳（chuán）輸和存儲，如不重視數據安全（quán），可能會導致數據泄露、丟失等問題，影響倉庫的正常運作和企業的利（lì）益。
