仓库等工业工作场所需要这种效率，这就是为什么机器人叉车不可避免地会出现的原因。当然，自50年代左右以来，自动化系统已成为日常活动的一部分 - 例如自动导引车（AGV）。

AGV已经不需要人工干预，并且可以在没有帮助的情况下将库存和此类物品移动到仓库周围。它们可以在不需要人工干预的情况下装载和卸载材料，并且可以完成水平和垂直运动。这些类型的车辆可以在极其复杂的环境中工作，并采用高度工程化的解决方案来智能地移动移动设备。它们起源很长，有些甚至还有使用激光技术取回托盘的叉车附件。

但是我们会看到无人驾驶叉车的发展吗？

嗯，显然，我们不希望看到叉车司机工作可能过时的世界; 走了录音带，软盘和个人寻呼机的方式。但是，该技术已经开发出来。

匹兹堡的一家公司Seegrid开创了一种视觉技术，该技术每秒拍摄3张照片，以开发其路线的综合地图，并在其记忆中存储长达25英里的旅行路径。该技术可应用于工业移动设备，以自动化材料的水平传输。

这将使成本降低，但只能管理相对低复杂度的重复水平移动。通过订单拣选流程或库存管理，人力叉车司机必须执行垂直放置，因此仍然存在与机器的高度人机交互。

还有一些其他问题正在面临。

由于需要高水平的人机，机器，软件和无线通信集成和交互，可能会出现后勤问题。确保整个过程以100％的效率和安全工作可能是棘手的。

寻找一种解决方案，使多辆车在运行中在同一通道上相互通过是很困难的，并且在某些情况下当前的仓库测量可能不允许这样做。同样，如果车辆需要相互通过而不能通过，则需要设置人工超控系统。

使用您实现的任何系统，您可能会遇到一些延迟。但这可以看出生产力下降。仅仅5秒的延迟就可能导致生产率下降约20％。因此，即使您可以通过实施该系统来降低成本，但从长远来看，最终可能会花费更多。需要建立无延迟的绝对确定性。

总而言之，AGV和无人驾驶叉车之间显然存在很大差异，虽然这项技术还很新，但似乎很有希望。这项技术的伟大之处在于，即使“机器人叉车”确实成为新常态，仍然需要接受培训来控制它们的人才能获得工作 - 只是不要驾驶它们。