在選擇無人化倉庫技術方案時（shí），以下是一（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（jiā）管理係統（tǒng）即可（kě）：智能（néng）輸送係（xì）統不僅需要設備具備智能性（xìng），還需要係統具備智能性，且要考慮（lǜ）管理係統的（de）兼容性，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，而是一個研究課題，包括學習（xí）、推理（lǐ）、規劃、感知、語言識（shí）別和機器人控製等任務。
認為機器（qì）學習代（dài）替了人工智能：機器學習是人工智能的一個（gè）分支，主要探索如何讓計（jì）算機通過經驗學（xué）習提高性能，而（ér）不（bú）是代替了人工智能。
覺得神經網絡是新型計算機或像大（dà）腦一樣工作：實際上，神經網絡（luò）大（dà）多運行在普通計算機架構上，且生物神經元的工作方式比神經網絡複雜得多。
認（rèn）為（wéi）深度學習代替了機器學習：深度學習是機器學習的一（yī）種特定形式，主（zhǔ）要用於訓練多層神經網絡，並沒有代替機器學習。
設備與係統（tǒng）選擇方麵（miàn）
在老係統和設備上更新：為了省錢而直接在老係統和（hé）設備上（shàng）更新，很多情況下無法搭建智能倉儲輸送係統，且設備的使用體驗也會受到（dào）影（yǐng）響。
忽視係統升級問題：企業原有的（de）傳統倉（cāng）庫輸送設備，增加智（zhì）能係統和智能網關等配件後，使用效果往往不理想，因為智（zhì）能設備本（běn）身不是更新而來的。
不考慮模塊化設計：一套優（yōu）秀的倉庫輸（shū）送設備通常是模塊化設計的（de），這樣在工作環境和要求更改（gǎi）後仍能使用，且能（néng）自動保留數據，便於按需升級。
實施與（yǔ）管理方麵
缺乏整體（tǐ）規（guī）劃：在選擇無人化倉庫技術方案時，沒有從整體（tǐ）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匹配，影響整個倉庫的運行效率。
忽視人員培訓：雖然無人（rén）化倉庫減少了人工操作，但仍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，熟悉無人化倉庫的設備和係統，否則會影響倉庫的正常運營。
不重視數據（jù）安全：無人化（huà）倉庫依賴於大量的數據傳輸和存儲，如（rú）不重視數據安全（quán），可能會（huì）導致數（shù）據泄露、丟失等問題，影（yǐng）響倉庫的正（zhèng）常（cháng）運作和企業的利益。
