智能起重機是一種以人工智能代替人的體力勞動、替代或輔助人的腦力勞動的智能起重機。也就是將傳感器與智能決策軟件集成在一起，實現感知、分析、推理、決策和控制等功能，實現人、機、物的互動、融合，代替人工進行感知、決策和執行，使起重機能夠適應工作環境的變化。它的工作流程與普通起重機相同，但是加入的智能控制可以取代人的視覺、聽覺、嗅覺、肢體等感知器官，而不需要操作者的判斷做出相應的動作，完成對起重機工作過程的識別、感知、操作和管理等。

起重機在取代操作者感知、決策和執行過程中，需要自動感知吊物位置，自動識別吊物并進行校驗，自動提取被吊物品，自選作業路線，自動優化作業路徑，克服柔性提升系統的晃動，準確啟停物料存放對應位置，自動記錄作業過程；監測設備運行狀況，自動進行故障診斷和報警。所以起重機人工智能還有待于一些關鍵技術的突破。

依據吊具的形狀、包裝、貯存和運輸等方面的知識，筆者了解了起重設備常用的物品包括：卷材(鋼卷，紙卷，薄膜卷)，箱板(鋼板、鋼胚、盾構件等)，箱體(鋼胚，盾構件等)，捆(鋼管，螺紋鋼，軌道，型鋼等)，盤(電纜，圓盤等)根盤(斗、包等)、鋼條(軌道、工字鋼、橫梁等)。

對各類狀態物品進行自動識別、檢測和反饋，對其進行編碼、采集、識別、管理、傳輸等進行標準化的手段，是智能起重機的工作基礎。它涉及到物品信息數據的編碼、采集、識別、管理、傳輸等過程。主要包括條碼識別、RFID射頻識別、語音識別、光字符識別、磁力識別等具體格式信息識別技術與圖像、圖形識別、生物特征識別等圖像，圖形格式信息識別技術。鑒定、檢驗后儲存的物品信息需要具有通用性、穩定性和不可復制性。

雖然國內一些產品采用了三維定位技術，但定位水平受整機系統累積誤差的制約，無法實現高精度定位。現在kbk起重機廠家廣泛使用的定位方法有兩種：一種是相對定位，一般使用旋轉編碼器，激光或雷達測距，視覺識別等方法實現；對于起重制造商小編了解的另一類是**認址，通常使用位置限制開關、編碼電纜(格雷母線)、線性編碼器、BPS條碼、鏈輪鏈和實時**認址無線電、紅外、無線射頻、GPS等方法實現。隨著無線通信技術的發展，蜂窩定位和室內無線定位技術如Wi-Fi、藍牙、紅外線、超寬帶、RFID、超聲等通信網絡中的定位精度日益提高，已逐步應用于機械設備中。

吊車定位技術不僅涉及吊物外形監測、空位檢測、實際存放位置的一維、二維、三維定位法，還涉及吊車(吊鉤、貨叉、吸盤、抓具、抓斗等)的一維、二維、三維認址和定位方法。