| 自动驾驶车辆

　　自主引导车辆（AGV） 已在仓库中使用 30 年。在未来 10 年内，仓库 AGV的使用将呈指数级增长。这种趋势背后有几个驱动因素。

　　首先，对仓储灵活性的需求日益增加。流程、产品范围或分销渠道的变化都影响着仓库的要求。传统的螺栓式自动化输送系统无法适应这些变化。AGV 提供了所需的灵活性。

　　另一个驱动因素是 AGV 的成本同时降低和性能的提高，因为核心组件越来越支持消费产品，如机器人吸尘器和自动割草机。消费品的规模经济比仓库技术要大，而且可以降低AGV使用的传感器和导航系统等基础技术的成本。支持自动驾驶汽车的技术也会产生类似的影响。

　　在早期的AGV仍然依赖于固定基础设施（如反射器、地板标记或标签）的情况下，该技术如今允许AGV借助车载雷达和摄像机系统进行导航。智能软件和自学功能可以解释图像并指示车辆去哪里。这使得系统能够进行即插即用，因此易于部署和灵活性。

　　用灵活的AGV取代大型输送系统可能需要数百或数千个小型AGV一起操作。这在过去是不可能的，但今天，当然在2030年，点对点通信、更快的无线网络和基于云的处理能力相结合，实现了协调运行。随着技术的进步，传感器和电子技术的进步将使AGV能够更快地移动，即使与人互动也是如此。

　　| 移动机器人

　　在这种情况下，移动机器人是一个AGV上面放一个机器人。这允许机器人通过仓库驱动到存储产品的位置并取回货物。为了有效地工作，这些机器人需要强大的导航、视觉系统和多功能抓手。还需要一定程度的人工智能来处理几乎所有类别的产品、货架配置和产品放置。所有这些支持技术都在迅速发展。

　　| IoT 连接

　　随着机器和流程中安装了更多传感器，因此有机会将机器组或整个设施连接到 IoT 网络，从而提供产品移动的可见性，并启用预测等功能维护。工业物联网网络将很快成为高效仓库管理的重要组成部分，因为它们提供智能仓库所依赖的连接和数据。

　　| 大数据

　　大数据计划已经塑造了从营销到预测的一切。它们还将推动物流领域的关键进展，例如前面讨论的预测性运输模型，并可实现机器学习，因为实时和历史数据的集成使机器能够根据过去的情况不断改进其操作行动。