起重机在取代操作者感知、决策和执行过程中，需要自动感知吊物位置，自动识别吊物并进行校验，自动提取被吊物品，自选作业路线，自动优化作业路径，克服柔性提升系统的晃动，准确启停物料存放对应位置，自动记录作业过程；监测设备运行状况，自动进行故障诊断和报警。所以起重机人工智能还有待于一些关键技术的突破。

依据吊具的形状、包装、贮存和运输等方面的知识，笔者了解了起重设备常用的物品包括：卷材(钢卷，纸卷，薄膜卷)，箱板(钢板、钢胚、盾构件等)，箱体(钢胚，盾构件等)，捆(钢管，螺纹钢，轨道，型钢等)，盘(电缆，圆盘等)根盘(斗、包等)、钢条(轨道、工字钢、横梁等)。

对各类状态物品进行自动识别、检测和反馈，对其进行编码、采集、识别、管理、传输等进行标准化的手段，是智能起重机的工作基础。它涉及到物品信息数据的编码、采集、识别、管理、传输等过程。主要包括条码识别、RFID射频识别、语音识别、光字符识别、磁力识别等具体格式信息识别技术与图像、图形识别、生物特征识别等图像，图形格式信息识别技术。鉴定、检验后储存的物品信息需要具有通用性、稳定性。

虽然国内一些产品采用了三维定位技术，但定位水平受整机系统累积误差的制约，无法实现高精度定位。现在kbk起重机厂家广泛使用的定位方法有两种：一种是相对定位，一般使用旋转编码器，激光或雷达测距，视觉识别等方法实现；对于起重制造商小编了解的另一类是认址，通常使用位置限制开关、编码电缆(格雷母线)、线性编码器、BPS条码、链轮链和实时认址无线电、红外、无线射频、GPS等方法实现。随着无线通信技术的发展，蜂窝定位和室内无线定位技术如Wi-Fi、蓝牙、红外线、超宽带、RFID、超声等通信网络中的定位精度日益提高，已逐步应用于机械设备中。

吊车定位技术不仅涉及吊物外形监测、空位检测、实际存放位置的一维、二维、三维定位法，还涉及吊车(吊钩、货叉、吸盘、抓具、抓斗等)的一维、二维、三维认址和定位方法。