仓储AGV前景广阔加码AI技术将成为关键增长点

AGV（Automated Guided Vehicle）即“自动导引运输车”，是指装备有电磁或光学等自动导引装置，它能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。世界上第一台AGV是1953年诞生的由一辆牵引式拖拉机改造而成的，和自行车一样带有车兜，在一间杂货仓库中沿着布置在空中的导线运输货物。随着AGV在欧美及日韩市场得到长足的发展，AGV于上世纪末被引入国内，这种自动导向车可以广泛应用于汽车、烟草、医药以及食品饮料等制造业场景，以及机场、码头等仓储物流行业场景，大大提升了现代化生产的人效比。

据IDC预计，到2019年，物流、医疗、公共事业和资源领域35%的领先机构将尝试利用机器人实现自动化运营。从国内市场来看，众多新行业对AGV机器人的需求量不断上升，特别是汽车，家电，烟草行业等制造领域市场需求稳定增长的同时，物流领域的自动化智能仓储改造会是AGV机器人的主要应用市场。据GGII数据表明，2017年中国市场AGV销量为12800台左右，同比增长56% ，而其中物流仓储AGV大约为10500台，同比增长50% ，物流仓储AGV占AGV总量的82% 。预计未来3-5年，中国智能仓储市场年增长率保持在20%-30%，到2020年市场规模有望达到1400亿元。

早在2012年，全球电商零售巨头亚马逊以7.75亿美元全资收购Kiva ，旨在提升内部物流效率，并宣布，自2019年起，Kiva不再为任何外部客户服务。对于亚马逊来说，收购Kiva不仅仅是出于自身市场战略化需要，还考虑到了升级AGV系统需要IT部门对接时的信息安全部分，而信息安全对于任何一家企业都极为重要。

加码AI技术助力传统AGV升级

AGV目前面临着同质化严重、价格战、市场混乱等问题，AGV需要在各个细分领域不断挖掘自己的市场，向着更稳定、更快速、更灵活的方向发展。随着工业4.0战略和《中国制造2025》规划的全面推进实施，尤其是AI技术的快速发展，加码AI技术成为传统AGV升级不可缺少的部分，智能化 (AGV) 已经成为未来新产业发展的大方向。

智能仓储

传统的物流行业严重依赖于人力，仓库建设缺乏长远规划，大多使用手工管理模式，导致仓库数据不准确，管理人员不能及时处理缺货、爆仓等情况，影响企业的正常生产运营。而随着AI技术的加入，通过数据分析、算法和业务流程的优化能够快速提升运营效率，比如销量订单预测和耗材优化结合，可以有效减少耗材的损耗，节约仓库用地的同时，为公司创造更多的利润。

智能搬运

物流自动化完成的每一道程序都会带来人力成本的下降和工作效率的提高，AGV在其中发挥了非常重要的作用，但随着包裹量的与日俱增，物流行业面临的搬运效率和成本也正经受挑战，如何利用AI技术助力AGV产业升级，进一步提升物流自动化效率，成为了亟待解决的一个重要问题。

传统AGV避障采用的单一方案，在实际应用中存在诸多问题，比如红外传感器容易受到自然光照影响，超声波传感器虽然可以准确感知玻璃，但却极易受到环境因素干扰，在实际使用过程中，单一的避障方案容易造成AGV小车的运行偏差，往往需要人工干预进行复位。

多传感器可以有效弥补单一传感器的不足，有效扩大监测范围，产生更为可信的数据，但因为开发难度、传感器选型和数据同步等问题，很少被落地到实际产品中。而随着AI技术的发展和引入，得以让多传感器协同、自学习和3D感知成为可能，AGV正迎来智能化的变革。

旷视艾瑞思机器人作为旷视在AGV领域的布局，率先将AI技术加码到传统AGV行业，是国内智能化AGV的排头兵和领导者。其采用的“激光+视觉”融合SLAM定位方案，对环境0改造，快速适应动态、复杂环境，极大减轻了部署难度；采用的360°立体避障方案，大幅降低了生产安全风险。

相比传统的激光SLAM方案，视觉的融入使得AGV小车得以进行3D环境感知，硬件方面采用了以“视觉+结构光+惯性导航”融合方案为核心的小觅双目摄像头，可使AGV小车在夜间、室外、路面崎岖的复杂环境运行，配合旷视自研的vSLAM技术，令vSLAM的各项数据有所提升，构建语义地图，定位精度更高，能够快速适应动态环境变化等。