人工智能（AI）可以改善AGV和AMR的許多操作，同時也可以提高員工的滿意度。因此，人工智能必須成為機器人設計的基本組成部分，并應由管理層加以利用。

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自動化徹底改變了倉庫、配送中心和制造組織完成任務的方式。盡管目前這種技術仍處于起步階段，但據ABI Research推測，預計到2025年將會有400萬個機器人會加入到物流行業中，其中主要就包括了自動導引車（AGV）和自動移動機器人（AMR）。盡管AMR與AGV相比更具有靈活性，但兩者通常都是以相同的方式在運作。

那么，隨著時間的推移，機器人需要做什么改進？

加入AI，會使機器人得到更強的能力，AI還可以根據機器人特定的數據來進行變換。這些數據可用于改善性能，增強實際性能，甚至適應未來的設計。

根據 2020年MHI年度行業報告顯示，目前只有12％的企業在其倉庫中使用了AI技術。但預計在不到六年的時間內，這一數字將達到60％以上。

如今，大多數的AGV和AMR的設計都沒有考慮到AI這一點。相反，它們是根據繁復的要求而構建出來的，所以它們不可能解決所有在高度動態的環境中可能出現的極端情況。眾所周知，倉庫是復雜的生態系統，每天都有新的瓶頸，需求在不斷地變化。

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另一方面，配備AI了的AMR與AGV可以在工作中邊學習邊適應這些變量，通過快速部署這些工具來實現核心倉庫功能的自動化。車載引擎可以收集、分析，并從差旅和生產數據中收集到有用的數據。然后倉庫運營團隊還可以查看特定的數據，這樣就可以方便改善工作流程以及日常任務的安排。它不僅可以提高部署速度、工作效率和吞吐量，而且該信息還可以幫助將來在設計新系統時了解情況。

但從更實際的角度來看，人工智能確實可以幫助解決手動設備不足的現實挑戰。例如，大多數倉庫包含了來自世界各地的不同類型的貨盤。盡管大部分貨盤都是標準規格，但不可能每個貨盤都是相同的。因此在300,000個托盤位置的倉庫中，您可能會有1,000到2,000個不同設計的貨盤。

沒有AI支持的AMR與AGV采用了多種設計，但如果其中有一項不符合標準化規格，就需要人工干預這些工作。但是，具有AI功能的AMR和AGV可以使用傳感器以及過去的人工干預來學習挑選和處理這些新貨盤的方法，它們可以持續學習，這樣就可以讓需要進行人為干預的工作逐步減少，效率提高。

隨著這些機器人對環境更多的了解，它們執行起任務來就會更加簡單。重復的任務將無需人為干預，員工就可以更專注于更高難度的工作。