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    千(qiān)亿级市场机遇(yù),AGV加速物流行业(yè)变革

    2018/12/05机器人网411

    近(jìn)年来,机器人产业快速发展,并(bìng)不断扩展到各个应用领域。而移动(dòng)机(jī)器人(AGV)作为机器(qì)人领域的热(rè)点版块(kuài),其市场前景普(pǔ)遍被投资(zī)者看好,业内分析预计未(wèi)来二十年后其市场价值将达(dá)到1500亿美元。

    如今,物(wù)流行业正在(zài)发生一场(chǎng)巨大的变革,机器人等创新技(jì)术将改变行(háng)业的命运。越来越多的企业采用机器人代替(tì)人力劳(láo)动(dòng),物流(liú)搬运机器人将进入(rù)快速增长(zhǎng)期(qī),移动机器人和无人机将(jiāng)也将是物流(liú)机器人的(de)重点方向(xiàng)。

    随着物流行(háng)业(yè)自(zì)动化(huà)趋势的(de)发展(zhǎn),越来越多的智(zhì)能(néng)产品(pǐn)出现(xiàn),除了熟(shú)为人知道的(de)自动引(yǐn)导车,还有自(zì)动移动车量、移动采摘机器人、自动驾驶货车、无人(rén)货(huò)船等等,物流商(shāng)家(jiā)正在将最后一(yī)公里(lǐ)将(jiāng)交(jiāo)给地(dì)面机器人(rén)和(hé)无(wú)人机。

    物流(liú)机器人的发展

    物流行(háng)业的搬运设备已经从最传统的(de)叉车、推车发展到(dào)今天自动引导车、移动机器人、自动驾驶叉车等(děng)产(chǎn)品(pǐn)。其中,AGV已经是一种成熟的技(jì)术(shù),它可以将几千克到几吨的货物安(ān)全运输到目(mù)的地。

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    AGV机器人

    AGV产品突破发(fā)展(zhǎn)得(dé)益于(yú)导航技术的(de)进步,导航技术(shù)从低成本的(de)电线或磁带引导到日(rì)益(yì)流行(háng)的激光引导,设备商可以有多种选择(zé)。不过(guò),这些(xiē)导航方式需要安(ān)装磁带或者反光板等基础设施,而目前行业已经开始采用雷达等新器(qì)件,来帮助机器人(rén)摆脱束(shù)缚。

    下一代(dài)导航技术将是物流机器人行业竞争(zhēng)的核(hé)心,移动机器人(rén)通过雷达和视觉传感器等检测(cè)技(jì)术(shù),生(shēng)成(chéng)实时地图进行精确的(de)导航。新的导航方式在软(ruǎn)件方面有很大的发挥空间,包(bāo)括采(cǎi)用人工智能算法,同(tóng)时也将创造(zào)许多新的机会。

    预计,AGV的销售额将(jiāng)会在(zài)未来二十年中快速增长,并在达到(dào)高(gāo)峰后开始下降。随(suí)着物流需求(qiú)的(de)放大,各种(zhǒng)新机器人也会陆续出现,而自主移(yí)动机器人(AMR)将成为(wéi)AGV的代替品,新的(de)物流机器人产品将扩展到(dào)仓库和工厂之(zhī)外的更多场(chǎng)景。

    无人叉车

    叉车是(shì)货物搬(bān)运的主力,广泛应用(yòng)于物(wù)流、制造、仓储等领域。随着无人(rén)驾驶技术的发展,自(zì)动化叉车成(chéng)为了重要的方向,特(tè)别在人力成本快速上涨的趋势下,无人叉(chā)车(chē)可以提(tí)高(gāo)物料传输的效率,节省成本并降低(dī)人员工伤的(de)可能性,并表现出(chū)巨大的市场(chǎng)前景。

    物流行业希望将(jiāng)低价值(zhí)的劳动转(zhuǎn)移给机器,而人(rén)类(lèi)可以从事一(yī)些高收入(rù)的工作。物流(liú)搬运的(de)自动化程度会越(yuè)来越高,而AGV存在局限性,只占据(jù)了部分的市(shì)场。需要(yào)新的(de)产品(pǐn)来(lái)弥补不足,所以自动移动(dòng)机器(qì)人和无(wú)人叉车的出(chū)现,将很大程度上保(bǎo)持人力车辆的灵(líng)活性和多功能性。

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    无人叉车

    现(xiàn)阶段(duàn),无人叉车(chē)在全球物流搬运市场中可能占很小份(fèn)额,但在未(wèi)来某个时间段,将会进入快速增长期,并导致行业转型,无人叉车的采(cǎi)用水平(píng)也将大幅(fú)提高。


    自动驾驶卡车(chē)

    卡车运输(shū)行业是一个(gè)非常大的行业,特别是电商快速发(fā)展的今天(tiān),全球各地都在通过卡车运(yùn)输方式将货物转移到目的(de)地。在(zài)美国(guó),卡车运输(shū)行(háng)业的的收入已经超(chāo)过7千亿美元,远远(yuǎn)大于苹果、亚(yà)马(mǎ)逊、谷歌、微软(ruǎn)、IBM等企业的收入。根据美(měi)国劳工部门的统计,卡(kǎ)车运输(shū)领域工(gōng)作人员接近200万,所以通过无(wú)人卡车可(kě)以(yǐ)大幅减少人力(lì)的投入。

    长途运输(shū)过程中,司机容易疲劳和发生事(shì)故。那么,无(wú)人卡车将(jiāng)很好解决工伤(shāng)和意外的问题,并(bìng)能保证(zhèng)整个交通(tōng)系统的智能化管理。无(wú)人卡车可(kě)以(yǐ)支持(chí)全天24小(xiǎo)时运输,不需(xū)要中途休息,不会产生疲劳和视力下降(jiàng)等问题,所以,此项技术一旦成熟(shú),就能(néng)够大规模应用到物流(liú)货(huò)运行业。

    相比于普通(tōng)的载人汽车,卡(kǎ)车运输将是一个更容易实现的目(mù)标,因(yīn)为卡车大部(bù)分时间在城际(jì)道路上,不会像城市道(dào)路(lù)那样,存在拥挤、蜿蜒等各种(zhǒng)复杂条件(jiàn)。采用无人(rén)卡车时,驾驶员可以(yǐ)留在车(chē)辆中,卡车自动驾驶模式释放了司(sī)机双手,进一(yī)步提(tí)高驾驶员的生(shēng)产率和资产利用率。

    快递机器人(rén)

    网购已(yǐ)经成为现代人的(de)生活习惯(guàn),通过智能手机一键下(xià)单,就能够购买到所需的商品,并通(tōng)过快递员(yuán)送到家门口。送货到(dào)家是物流最后(hòu)一里(lǐ)路(lù),传统快递是(shì)由快递员进行定点送货,电子(zǐ)商(shāng)务公司追求当日或(huò)者次日将商(shāng)品送达,而这最(zuì)后一(yī)里路的成本(běn)却是十分昂贵事务,占据了物(wù)流很大的市场份额。

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    物流移(yí)动机器(qì)人

    自动移动交付机(jī)器人也(yě)叫快(kuài)递机(jī)器人(rén),它的(de)出(chū)现正是为了解(jiě)决(jué)物流(liú)快递的(de)最后一里路的问(wèn)题。目前的快递机器人是小型慢速移动机器,只能在人(rén)口稀少,结构合理的环(huán)境中运作,且(qiě)需要(yào)返回(huí)基地(dì)进(jìn)行充电,同时要在(zài)密(mì)切(qiē)监督下进行,对于场所有一定(dìng)的局限,例(lì)如大学校园或(huò)特(tè)殊(shū)社区等等。很多人(rén)认(rèn)为只是噱头,其实目(mù)前只是技术还(hái)没有成熟。

    未来(lái),移动机器人(rén)将通过传感器(qì)收集更多的数据,利用(yòng)人工智能算法进行数据处理,分析(xī)出最佳和路径(jìng),即使在GPS信号失(shī)效时,也能保(bǎo)证(zhèng)能够到(dào)达目标的(de),并(bìng)能够避免碰到障(zhàng)碍物。这(zhè)种机器人可以大大降(jiàng)低人力的投入,通过(guò)数(shù)据分析更好的(de)协调工作(zuò),能够(gòu)进一步提升整体的生产力。

    无人(rén)机

    在(zài)航(háng)拍领域(yù),无人机有大量的应用案例。而物流领(lǐng)域的(de)无人机,仍然处于探(tàn)索阶(jiē)段。无人机快递面临严峻(jun4)挑战(zhàn),首先是的生产力有限,只能携(xié)带小而轻的货物,其次是受到电池(chí)技术(shù)的约(yuē)束,无人机只能飞行(háng)30分钟(zhōng)左右。同时,由于重新充电和重(chóng)新加载(zǎi)货物时,需(xū)要较长的停机时间,进一步降低了其生产(chǎn)率(lǜ)。

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    物流(liú)快递无(wú)人机

    对(duì)于无(wú)人机来说,安全是一个潜在的障(zhàng)碍,许多事故(gù)都可能发生。目前,无人(rén)机(jī)快递交付模式仍处于(yú)起步阶段(duàn),短期的期望不能太大。然而,该技(jì)术具有长期的商业(yè)价(jià)值,特(tè)别是在物流自动化(huà)趋势(shì)的背景下。

    现阶段无(wú)人机(jī)在(zài)物流行业的销售还是比较有限的,无(wú)人机需求将(jiāng)在偏远或人口稀少的地区起(qǐ)飞,物流公司可(kě)能需要在当地建立无人机的编队。由于政策和安(ān)全等各(gè)种限(xiàn)制,无人机在物流领域的市场未(wèi)来可能也(yě)是占(zhàn)据很(hěn)少的一部分。


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