在選擇（zé）無人化倉庫技（jì）術方案時，以下是一些常見的（de）誤（wù）區需要避免：
技術認知方麵
誤認為倉儲設備添加（jiā）管理係統即可：智（zhì）能輸送係統不僅需要設備具（jù）備智能性，還需要係（xì）統具備智能性，且要考慮管理（lǐ）係統的兼容性，不能單純（chún）地為設備增加係統。
將人工智能與特定技術混淆（xiáo）：人工智能不是一個特定的技術，而（ér）是一個（gè）研究課題，包括學習、推理、規劃、感知、語（yǔ）言識別（bié）和（hé）機器人控製等任務。
認為機（jī）器學習代替了人工（gōng）智（zhì）能：機器學習是人工智能的一個分支，主要探索如何讓計算機通過經驗學習提高性能，而不是代替了人工智能。
覺得神經（jīng）網絡（luò）是新型計算機或像大腦（nǎo）一樣工作：實際上，神經（jīng）網（wǎng）絡大多運行在普通計（jì）算機架構上（shàng），且生物神經元的工作方式比神經網絡複雜得（dé）多。
認為深度（dù）學（xué）習代替了機器學（xué）習：深度學習是機器學習的一種特定形式，主要用於訓練多層神經網絡（luò），並沒有代替機器學習。
設備與係統選（xuǎn）擇方麵
在老係統和（hé）設備上更（gèng）新：為了省錢而直接在老係統和設備上更新，很多情況下無法搭建（jiàn）智能倉儲輸送係統，且設備的使用體驗也會受到影響。
忽視係統升級問題：企業原有的傳統倉庫輸送設備，增加智能係統（tǒng）和智能網關等配件後，使用（yòng）效果往往不（bú）理想，因為智能（néng）設（shè）備本身不是（shì）更新而來（lái）的。
不（bú）考慮模塊化設計：一套優秀的倉庫輸送設備通常是模塊化設計的，這樣在（zài）工作環境和要求更（gèng）改後仍能使用，且能自動保留數（shù）據，便於按需升級。
實施與（yǔ）管理方麵
缺乏整體規劃：在選（xuǎn）擇無人化倉庫技（jì）術方（fāng）案時，沒有從整體上考慮倉庫的布局、設備的選型、係統的集成等，導致各個環節之間不（bú）匹（pǐ）配，影響整個倉庫的運行效率。
忽視人員培訓（xùn）：雖然（rán）無人化倉庫減（jiǎn）少了人工（gōng）操作，但仍需配備一定數量（liàng）的技術人員（yuán）和管理人員，且這些人員需要經過專業培訓，熟悉無人化（huà）倉庫的設備和係統，否則（zé）會影響（xiǎng）倉庫的（de）正（zhèng）常運營。
不重視數據安全：無人化倉庫依賴於大量的數據傳輸和存儲，如不重視（shì）數（shù）據（jù）安全，可能會導致數據泄露、丟失等問題，影響倉（cāng）庫的正常（cháng）運作和企業的利（lì）益。
