在选择无人化仓库技术方案时，以下是一些常见的误区需要避免：
技术认知方面
误认为仓储设备添加管理系统即可：智能输送系统不仅需要设备具备智能性，还需要系统具备智能性，且要考虑管理系统的兼容性，不能单纯地为设备增加系统。
将人工智能与特定技术混淆：人工智能不是一个特定的技术，而是一个研究课题，包括学习、推理、规划、感知、语言识别和机器人控制等任务。
认为机器学习代替了人工智能：机器学习是人工智能的一个分支，主要探索如何让计算机通过经验学习提高性能，而不是代替了人工智能。
觉得神经网络是新型计算机或像大脑一样工作：实际上，神经网络大多运行在普通计算机架构上，且生物神经元的工作方式比神经网络复杂得多。
认为深度学习代替了机器学习：深度学习是机器学习的一种特定形式，主要用于训练多层神经网络，并没有代替机器学习。
设备与系统选择方面
在老系统和设备上更新：为了省钱而直接在老系统和设备上更新，很多情况下无法搭建智能仓储输送系统，且设备的使用体验也会受到影响。
忽视系统升级问题：企业原有的传统仓库输送设备，增加智能系统和智能网关等配件后，使用效果往往不理想，因为智能设备本身不是更新而来的。
不考虑模块化设计：一套优秀的仓库输送设备通常是模块化设计的，这样在工作环境和要求更改后仍能使用，且能自动保留数据，便于按需升级。
实施与管理方面
缺乏整体规划：在选择无人化仓库技术方案时，没有从整体上考虑仓库的布局、设备的选型、系统的集成等，导致各个环节之间不匹配，影响整个仓库的运行效率。
忽视人员培训：虽然无人化仓库减少了人工操作，但仍需配备一定数量的技术人员和管理人员，且这些人员需要经过专业培训，熟悉无人化仓库的设备和系统，否则会影响仓库的正常运营。
不重视数据安全：无人化仓库依赖于大量的数据传输和存储，如不重视数据安全，可能会导致数据泄露、丢失等问题，影响仓库的正常运作和企业的利益。
