在整个欧洲范围，劳动力资源的萎缩对物流业造成了沉重打击。由于货运卡车司机、仓库拣货员和叉车操作员都供不应求，供应链中断已成为许多企业面临的严重问题。

虽然 Covid-19 以及随之而来的经济和社会动荡是当前劳动力危机的部分原因，其他因素包括“黄金年龄”工人的数量下降，表明问题不仅仅是一时的，而是物流行业必须长期应对的问题。

在欧洲最大的经济体德国，人口老龄化和低出生率最近促使联邦劳工局警告说，该国必须每年至少吸引 40 万技术移民。

联邦劳工局主席 Detlef Scheele 表示：“事实是德国的工人已经用完了，从护士到后勤人员，到处都会出现工人短缺的情况。”

即使在西班牙等失业率较高的国家（目前失业率徘徊在 14% 左右），由于从事这些工作的合格人员供应不足，对仓库员工和叉车操作员的需求也很大。

在英国的贸易协会 Logistics UK 最近进行的一项调查中，13% 的受访者表示仓库人员严重短缺，叉车司机的可用人数大幅下降是一个主要问题。

鉴于人力已经是与运营仓库相关的最重要成本之一，现在需要吸引叉车操作员或其他仓库工作人员。但是如果增加更多的人员，也会为公司的财务方面带来压力。

对于许多企业来说，转向自动化是一种不错的方式，越来越多的欧洲仓库和配送中心运营商认为无人驾驶叉车技术代表了他们面临的招聘和就业成本挑战的最佳解决方案。

无人驾驶叉车承担了传统手动操作叉车所应承担的每一种任务--包括车辆装卸、标准和极窄巷道货架配置中的托盘放置和检索，以及整个仓库中的托盘和货物搬运。

除了无人驾驶叉车带来的明显的劳动力成本节约外，其他好处还包括：减少对货物、货架和卡车的损坏；提高拣选的准确性；以及更有效地利用可用的存储空间。

在全球范围内，雀巢、DHL 和沃尔玛等知名企业已经采用了无人驾驶叉车系统，而无数中小型叉车用户也从该解决方案中受益。

简单来说，无人驾驶叉车的核心“基于视觉”的导航技术使用车载摄像头来感知车辆运行的环境。有关部署卡车的设施的结构设计和存储系统布局的信息被存储为离线地图，视觉导航系统与从摄像头接收的实时图像相匹配，以便在仓库周围高效安全地导航叉车。通过系统控制多台叉车，叉车通过最短、最快和最安全的路线被引导到下一个位置，以实现最佳的吞吐量性能。

视觉导航技术不仅效率高，而且安装快捷方便，投资回报快。高度灵活的技术允许采用无人驾驶工业车辆，而对站点现有的内部物流流程的干扰最小，并且通常在 18-24 个月后实现投资回报。

绝大多数仓库和配送中心运营都依赖叉车来高效运行其内部物流流程，而在运营叉车车队时，叉车司短缺通常是最大的问题。

当无人驾驶叉车带来的成本节约再加上无人驾驶叉车消除了因合格的叉车司机短缺而造成的人员配置问题时，越来越多的公司采用自动化叉车技术来优化其仓库内部物流流程的效率就不奇怪了。