在選擇無人化倉庫技術方案（àn）時（shí），以下（xià）是一（yī）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（lǐ）係（xì）統即可：智能輸送係統不僅需要（yào）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（tǒng）的兼容（róng）性，不能單純地為設備增加係統。
將人工智能與特定技術混淆：人工智能不是一個特定的技術，而是一個研（yán）究課題，包括學習、推理、規劃、感知、語言識（shí）別和機器人控製等任務。
認為機器（qì）學（xué）習代替了人工智能：機器學習是人工（gōng）智能（néng）的一個分支，主要探索如何讓計算機通過經（jīng）驗學習提（tí）高性能，而不是（shì）代替了人工智能（néng）。
覺得神經網絡是新（xīn）型計（jì）算機或像大腦一樣工作：實際上，神經網絡大多運行在（zài）普通（tōng）計（jì）算機架構（gòu）上，且生物神經元的工作方式比神經網絡複雜得多。
認為深度學習代替了機器學習：深度學習是機器學（xué）習的一種特定形式，主（zhǔ）要用（yòng）於訓（xùn）練多層神經網絡，並沒有代替機器學習。
設備與（yǔ）係統選擇（zé）方麵
在老係統和（hé）設備上更新：為了省錢而直接在老係統和設備上更新，很多情況下（xià）無法（fǎ）搭建智能倉儲輸送係統，且設備（bèi）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（zēng）加智能係統和智能網關等配件後，使用效果往（wǎng）往不理想，因為智能設備本身（shēn）不（bú）是更新而來的。
不考慮模塊化設計：一（yī）套優秀的倉庫輸送設備通常是模塊化設計（jì）的，這樣（yàng）在工（gōng）作環境（jìng）和要求更改後仍（réng）能使用，且能自動保留數據，便於按需升級。
實施與（yǔ）管理方麵
缺（quē）乏整體規劃：在選擇無人化倉（cāng）庫技術方案時，沒有從整體上考慮倉（cāng）庫的布局、設備的選型、係統的集（jí）成等，導致各個環節之間不匹（pǐ）配，影響整個倉庫（kù）的運行（háng）效率。
忽視人員培訓：雖然無（wú）人化倉庫減少了人工操（cāo）作，但仍需配備一定數量的技術人員和管（guǎn）理人員（yuán），且這些人員需要經過專業培（péi）訓，熟悉（xī）無人化倉庫的設備和係統，否則會（huì）影響（xiǎng）倉庫的正常運營。
不重（chóng）視數據安全：無人化倉庫依賴於大量的（de）數據傳輸和存儲，如不重視數據安全，可能會導致數據泄露、丟失等問題（tí），影響倉庫的正常運作（zuò）和企業的利益。
