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我们希望把这些技术影响商业创新的案例分享给你们。

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今天我们给你讲的是，目前工业机器人领域最流行的AMR技术是什么？

当物流行业走向迅猛发展的增速期，市场正在向物流环节提出多、快、好、省的全新要求。

总的来说，高柔性、高可靠性、高性价比是所有物流环节机器人企业不得不应对的挑战。

而AMR模式正在帮助粗放、扩张性的初级物流环节过渡到精细化、高效化、柔性化的物流运作模式。

日前，凯乐士科技集团副总裁白红星进行了题为《AMR如何用AI实现高柔性、高可靠性及高性价比？》的线上分享。

在本场线上分享中，凯乐士科技集团副总裁白红星围绕三大问题进行了分享延展：

“什么是AMR？AMR运用了那些AI技术？”

“当前的物流行业痛点有哪些？为什么要实现高柔性、高可靠性及高性价比？”

“AMR的AI技术如何帮助客户打造高柔性、高可靠性及高性价比的物流模式？”

白红星提到，市场的变化要求机器人实现快速部署和迁移，超大规模调度，人机高效协同，当AGV不再足够适用于全新的物流业务需求，AMR技术应运而生。

他提到，当下AMR技术正在结合着AI技术实现新的进步，智能优化算法调度技术、感知识别技术、大数据挖掘技术、数字孪生技术、万物互联的技术正在为AMR机器人赋能。

以下：

01 AGV为什么会被AMR替代？

AMR是从AGV技术发展而来的。

传统AGV的部署方式，机器在提供服务之前就已被定义好了，多机协同的规模往往容易受到调度系统限制。

在AMR的场景中，地面上的二维码不见了，机型丰富了起来，并且机器之间也是可以进行协作的，每种机器可以实现多种功能的使用，比如做托盘的存取、搬运、货到人、货到机械手、人机协同等等。

AMR根据业务需要还可以灵活变换货到人、订单到人等不同功能。

AGV为什么变成了AMR？这背后其实是市场在产生各种变化。

首先，市场变化上，物品种类越来越多，客户定制化、订单碎片化越来越普遍，物流业务的形态越来越丰富且不确定性。

这些不确定性带来的结果是，机器人在刚刚投产的时候曾预设好的功能、订单结构和业务流程很可能随着后期客户的业务发展发生新的变化。

这就要求物流设备系统具备高柔性，越来越灵活，能够快速适应各种不同需求。

其次，配送效率要求越来越高。

原先的批发模式和分销模式是以周为单位的，但是到了电商模式下，配送效率开始以日为要求，而社区电商前置仓的要求甚至会以小时、分钟来计算。

这就要求物流信息系统越来越智能、设备系统运行效率越来越高，且不能停摆。

最后，另外市场竞争日益激烈，虽然人工越来越贵，但在激烈的竞争态势下，每个物流运营方都希望自己的运营成本越来越低。

这就要求物流设备具备高柔性，越来越灵活，能够适应各种不同的需求，另外还要形成规模化，且自动化程度越来越高，前期投资和后期运行要求极致高性价比。

总的来看，市场的变化对AGV系统提出了更高的要求——

要求机器人实现快速部署和迁移，超大规模调度，人机高效协同。

为了呼应市场这三大需求，AMR机器人应运而生。

AMR和AGV最大的区别是什么？

我们可以从二者在实时部署、调度规模和人机协同三个方面进行对比。

实施部署方面，AGV对场地实施部署要求高，并且不容易随时调整。

AMR不需要贴码，场地适应性高，可以在一天内完成部署，并且如果场地发生变化，AMR能够灵活变换和进行增减。

调度规模方面， AGV主要通过控制系统实现实时的集中调度，随着AGV的数量变多，整个调度系统的计算复杂度将指数倍增，并且由于现场是需要实时调度的，对通信网络的要求非常高，一旦无法跟中央服务器通讯，AGV就只能呆在原地并报警，让人去解决问题。

而AMR可以做到分布式调度，理论上是无规模上限的。

人机协同方面，传统的AGV要尽量减少人和AGV的交叉领域，这需要AGV在交互点设计安全围栏、电子围栏等等，但AMR可以随时随地进行人机的交互。

02 AI技术是怎样赋能AMR机器人的？

AMR的发展也同样在依靠着AI技术在进步，AMR上集结了感知识别技术、大数据挖掘技术、数字孪生技术、万物互联的技术。

把这些技术进行分类，我们会发现，人工智能技术在AMR的应用上主要存在于三个层次。

第一个层次——计算智能。

计算机通过借鉴人的经验、自然规律等，实施这种禁忌搜索、模拟退火、粒子群、蚁群、遗传等智能优化算法，更智能地处理任务调度、路径规划、模式识别、数据挖掘等复杂计算工作。

第二个层次——感知智能。

通过摄像头、雷达、麦克风等各类传感器，获取外界的环境信息，再通过图像识别、信号处理、数据融合等技术，将感知到的信息加工处理形成结果（如识别、定位等），成为后续操作执行的依据。

第三个层次——综合智能。

在感知智能的基础上，与业务需求紧密配合，实时调整各类AMR（包括潜伏式AMR、料箱存取AMR、复合机械手AMR、叉车AMR等等）的具体动作，实现这种高性能、高效率、高并发、低风险、低成本的物流执行。

在不同层次上，我们也做了很多具体的工作。

计算智能上，我们通过AI智能算法让AMR实现更高性能和更快速的路径规划。

比如我们改进A＊算法，传统A＊算法没有太考虑多台AMR之间的相互影响，我们改进后使它可以动态的根据区域内的车辆运行实时车身情况，进行车辆路径的规划，实现路径方向的动态变换，实时动态避障，减少转弯数量、最小化路径冲突数量及整体并行的执行时间。

计算智能用于AMR调度系统会为机器人带来三大方面的帮助。

首先是实现广泛兼容。

在同一个地图中，兼容不同品牌、种类的机器人；

另外还支持二维码车型、SLAM车型、托盘车型、料箱车型等多机型协同统一调度。

其次是超高性能。

在路径规划、负载均衡、最优任务匹配、作业优化等方面智慧协同；

支持1000台以上的各类机器人的高效协同。

最后是快速部署。

我们采用这种模块化、标准化的系统产品，提供规划、实施、运维一站式系统解决方案；

另外在部署的时候，只需要通过更新地图就能够让项目快速落地。

感知智能用于AMR调度系统带来的帮助也很明显。

感知智能最典型的是SLAM导航，包括激光SLAM和视觉SLAM。

综合智能应用于AMR调度系统的最终的目的，是实现高柔性、高可靠性、高性价比的AMR解决方案。

高柔性方面，主要是可以适应各种场地和布局，快速部署和调整；兼容不同业务需求。满足多种模式混跑；区域、设备、流程等均可快速柔性扩展。

高可靠性方面，主要是实现了环境感知、柔性适应和降低故障率；系统远程采集设备健康度，并推送维养方案；热插拔互备，单机故障不影响整体系统运行。

高性价比方面，主要是智能调度、人机协同提高系统整体性能；快速部署与高可靠性降低实施、运维成本；功能灵活调整，降低发展切换成本。

互动问答

Q：未来机器人的价格能打到多低？

A：随着高柔性、高可靠性、高性价比的AMR技术发展，一些主流车型将普及。当年产量和销量达到数十万甚至数百万台时，价格门槛将进一步降低。

Q：您认为远期看机器人行业会是一家独大还是细分为王？

A：不会一家独大，熟悉物流装备行业的都知道，叉车行业发展了这么多年，也没有实现一家独大。

AMR中，有处理托盘的、处理料箱的、主打存取的、主打搬运的等等，另外也有不同地域属性和行业属性。所以说，一家独大是不太可能的。

但是，大众车型和小众车型的分支中，大众车型往往更容易诞生一批巨头。

在一些细分领域一定会有一些做得特别好、利润也不错的企业打出一片天地。当然，这些小众车型总销售额不会太大，最后的巨头应该还是主打大众车型的企业。

Q：您认为现在国内AGV机器人发展最大的阻碍是什么？

A：AGV交付成本非常高，有很多的非标定制，针对单个项目有软件开发、现场部署和调试成本。

随着AMR的到来，更加智能，柔性更强，也可以用更少的车型去满足应用场景需求，这样一来就减少非标定制的成本，同时在这个人工智能技术的应用后，软件开发不需要单独定制，软件可以更加产品化和通用化。AMR将来一定会成为像扫地机器人一样开箱即用。

Q：在官网上看到凯乐士做了12个场景，你们是怎么让自己的机器人快速适应新场景的？

A：去抽象和提炼出他们的共性。

比如说处理的物料类型，主要还是托盘箱式的和零货啊，然后这些物料的物动量的特征。比如有高频的A类，中频的B类，低频的C类，机器人的功能主要就是存取、搬运、分拣。

提炼出来之后就能够发现不同场景之间的共性，再加上我们使用人工智能技术本身具备高柔性，在规划设计方案的时候，考虑不同行业、不同场景的差异，就能够完美匹配。

Q：您认为在什么情况下 AMR存取机器人可以替代穿梭车和堆垛机方案？

A：智能的穿梭车也是一种AMR，只不过是在轨道上行驶的。

AMR是否可以替代有轨道的AMR呢？我觉得不会完全替代，二者一定是并存的。

有轨道的情况下，速度会更快，高流量、高吞吐量以及存取密度比较高的时候，还是穿梭车会更适合，但是在这个比较矮的楼层，流量要求比较低的情况下，AMR的柔性更好。

就像现在汽车普及了，但是我们还是需要地铁和高铁。

Q：您觉得AMR的未来真正的核心竞争力在哪里？不单单只是和AGV相比，在整个物流领域而言的话？

A：AMR代表的是一种智能的物流装备，最大的竞争力在于具有强通用性。

过去讲的是自动化物流装备，现在是智能化物流装备。

自动化物流装备时代，很多时候是专机专用，比如输送机只管输送，分拣机只管分拣，堆垛机负责存取。

那AMR的通用性让它可以跨越存取、搬运、分拣的功能阻隔，可以用更好的产品去适应更多的场景，更高柔性、更高可靠性、更高性价比，这是它的竞争力所在。

Q：凯乐士在垂直行业方案的复用性程度？比如应用在A电商物流的方案，可以百分之多少复制到下一家同类客户？凯乐士如何为非标场景提供相对标准化的产品或方案？

A：我们特别重视规划设计方案，基本上不会拿方案去套用，因为每家客户的库存特征、订单结构都有区别，因此我们会基于严格的数据分析进行方案设计。这一过程也在不断的完善我们的调度系统，使得我们软件产品的通用性更强。

Q：都说AMR属于第四代移动机器人，您认为未来会有哪些新的技术融合到移动机器人里面？有没有一些行业的技术方向苗头？

A：人工智能正在不断融合进来，我们可以重点关注如何去实现一些大众车型的移动机器人。除了当前的爆款以外，应该用第一性原理思考，比如如何实现底盘和上装分离、快换，尽快形成每年数百万台产量的规模。

Q：本体机器厂商在市面上也有一些专注于机器人控制器等单个环节的技术方案提供商，这类企业的出现是否有可能大幅降低机器人的成本？

A：单环节的技术方案供应商倒不是降低机器人的成本，而是降低了机器人供应商的门槛，但是在降低成本方面并不明显。

以控制器为例，想适应更多的客户，就不得不做得更具备通用性，反而可能会增加成本。但对于本体厂商厂家自己做的控制器来说，用在某一款机型上，只需要必要的功能和接口，反而成本会更低。

要大幅降低机器人的成本，最关键的还是在于通用的车型或者是通用的底盘，降低成本的关键还是在于规模。

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