一、移動機器人市場：蓬勃發展

當前，消費者需求日趨個性化、多樣化，產品更新迭代速度加快，企業需要以更加精益、高效、靈活的方式生產，自動化、智能化改造有助于企業提高工作彈性和效率，增加自身競爭力。與此同時，勞動成本的上升，熟練工人的短缺，以及人工對安全、健康工作環境的追求，也推動企業加大應用機器人替代人工。2020年的疫情也進一步加速了企業開展自動化、智能化改造的計劃。

在這一背景下，移動機器人市場蓬勃發展。根據Interact Analysis預測，全球移動機器人（AGV/AMR）市場在2024年將超過125億美元；制造業對機器人技術的投資將持續增長，移動機器人在制造業的投資將在2024年達到約50億美元的峰值。

中國移動機器人產業聯盟、新戰略機器人產業研究所數據顯示，2019年度，中國移動機器人（AGV/AMR）市場規模達到61.75億元，同比增長45.2%。2019年移動機器人所有品類產品新增量33400臺（不含小黃人類別），同比增長約12.8%。

作為移動機器人最主要的應用場景，智能倉儲及物流的市場也呈現持續高速增長的態勢。網經社《2019年度中國物流科技行業數據報告》顯示，近十年來中國智慧物流市場平均增速高于20%。在智能制造以及工業4.0建設持續推進的背景下，企業都在尋求應用機器人、AI、5G等新技術實現降本、增效、提質，提升自身競爭優勢，對移動機器人的需求明顯增加。

二、移動機器人發展趨勢：更加智能

移動機器人主要需要解決定位、規劃、控制等問題，目前重點的研究領域包括環境感知與建模、定位與導航、環境理解、多機器人協調等。人工智能、大數據、物聯網等技術的成熟和應用，促進移動機器人的感知、決策能力大幅提升，設備之間交互更加高效，數據流動更加自由，軟硬件協同效能更大。

移動機器人的未來發展趨勢可以概括為單體智能和群體智能。

1. 單體智能

單體智能是指單個機器人的智能化程度，即單個機器人的感知能力、理解能力以及自主決策能力的大小。移動機器人未來會擁有更多AI元素。其中，基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構建）技術、尤其是視覺SLAM技術的多傳感器融合導航方式，以及基于深度學習的環境理解，是支撐單體智能化程度不斷升級的重要技術方向。具體而言，有以下主要趨勢：

（1）導航技術定義產品形態，基于SLAM的AMR將成為主流

移動機器人的導航技術經歷了有軌方式（如磁帶牽引方式）、信標方式（如二維碼）、無信標方式（如SLAM）的不同階段。二維碼導航機器人需要在現場張貼二維碼，對二維碼粘貼精度要求高，且易損壞。SLAM技術可以讓機器人在無信標的情況下實現定位導航，具有易部署、柔性等特點，更加適合在運行環境復雜、業務經常變動的場景下應用，因此受到越來越多客戶青睞，正在成為機器人領域的主流趨勢。

隨著導航技術發展，工廠內的設備形態從最初傳統企業使用的自動導引車即AGV（Automated Guided Vehicle），逐漸過渡到智能化、自主化程度都更高的自主移動機器人AMR（Automated Mobile Robot）。2020年可以說是SLAM機器人的應用元年，越來越多大型企業采購和部署AMR，基于SLAM技術的AMR正在受到越來越多的客戶青睞，將成為業界主流趨勢。

（2）新技術降低感知成本，視覺SLAM是未來方向

在工業物流領域，基于SLAM技術實現的機器人自主導航，根據傳感器不同主要分為激光SLAM和視覺SLAM。目前，激光SLAM技術相對更加成熟，是市場應用的主流。但視覺SLAM也開始興起。這得益于機器人單體主處理器處理能力的提升，特別是一些帶GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）、NPU（Neural-network Processing Unit，嵌入式神經網絡處理器）的處理器的應用，機器人視覺處理能力得到極大提升，以深度學習技術為核心的視覺處理可以在機器人上實現。

目前，視覺技術已經逐漸被應用到機器人立體視覺避障（人/ 物區分識別），以及視覺導航和末端高精定位上。隨著視覺算法技術的成熟，傳感器成本低、感知信息量大的視覺SLAM導航機器人，將會成為未來方向。

（3）深度學習技術廣泛應用，大幅增強移動機器人的“理解力”

深度學習是本輪人工智能爆發的關鍵技術，推動AI在計算機視覺、自然語言理解等領域取得了突破進展。深度學習的廣泛應用，也大大提升了機器人的理解力，使得機器人在交互、執行的過程中安全性、準確性更強。

深度學習技術在計算機視覺中的應用主要有物體識別、目標檢測與跟蹤、語義分割、實例分割等，具體到機器人場景中，語義SLAM能把物體識別與視覺SLAM結合起來，將標簽信息引入優化過程中，構建帶物體標簽的地圖，實現機器人對周圍環境內容的理解。

2. 群體智能

群體智能是指整個系統的智能化程度，即系統在集群作業中是否能夠不斷實現最優調度的能力。物流倉儲等領域面臨的最大挑戰是海量設備與系統獨立運行，無法協同運行導致效率難以提升，因此實現群體智能既是技術趨勢，又是市場剛需。詳情如下：

（1）規模化集群作業成必然，人工智能算法實現最優調度

機器人在實際應用中，通常是以集群的方式協同完成特定的任務。如：月臺的托盤搬運集貨，原材料的料箱存儲和揀選，產線之間的物料搬運；托盤可以使用無人叉車搬運，原材料的存儲揀選可以使用二維碼類KIVA機器人，產線之間物料搬運可以使用SLAM機器人。

隨著工廠和倉庫自動化水平的不斷提高，機器人（AGV/AMR）、無人叉車、穿梭車、堆垛機、機械臂、分揀機等智能設備越來越多，需要通過集群的方式協同完成特定任務。曠視看到，成百上千臺多種類型設備的規模化集群作業已成必然，要保證整個群體協作的效率，并根據業務需求動態調整策略，需要讓整個系統能夠不斷學習、不斷修正自身策略；在這個過程中，人工智能將發揮巨大作用，幫助整個系統不斷優化。

（2）同構仿真、數字孿生，為客戶提供一站式服務

智能化、自動化改造的過程，會經過漫長的決策鏈，從方案設想，到方案設計和實際投入，這個決策過程此前基本依賴人的經驗，這一過程可能會導致規劃結果與實際需求產生較大偏差，浪費人力物力。因此，一套高效、精準的同構仿真系統，能夠極大提高評估效率。

同構仿真是數字孿生中的一項關鍵技術。目前物流行業中，大多數仿真系統和執行系統是分開的，是異構仿真。只有在同構仿真的方式下，才能更加體系化地進行仿真，隨著軟件的不斷更新迭代可以無限逼近現實場景，更好地制定最優策略。

曠視河圖數字孿生

三、AI賦能機器人的曠視實踐：成效初現

曠視是一家世界級的新興AI公司，有自主研發的深度學習框架和全球規模領先的計算機視覺研究院，在歷次計算機視覺領域的世界頂級賽事中累計贏得40項世界冠軍。依托于曠視研究院在三維視覺技術的長期積累，曠視在SLAM和3D感知等技術上創造了多項行業領先的技術創新，獲得了世界計算機視覺領域頂級會議CVPR2020 SLAM挑戰賽的雙料冠軍。

曠視擁有全球規模領先的計算機視覺研究院

從2017年開始，曠視就嘗試將AI能力注入移動機器人及物流領域：自研了多款AI賦能的移動機器人和智能物流裝備，率先推出了AI賦能的機器人網絡操作系統“河圖（HETU）”，并與客戶和合作伙伴攜手共創AI賦能的工業應用案例。

1. AI賦能的單體智能：讓設備有眼睛、會思考

目前，曠視自研SLAM技術已應用于MegBot-S800、MegBot-S800V等多款智能物流設備中。該技術賦能的機器人，主要具有以下特點：

（1）智能避障：制造工廠人機混雜，SLAM機器人能夠自動識別物體、規避障礙物，有助于保障作業中的人、貨和設備安全。

（2）高精到點：在機器人與產線或工作站對接時，SLAM機器人能夠實現極高精度，還能做到重復到點的精度，避免對接失敗、產線中斷等生產事故，確保作業的穩定、可靠。

（3）重定位：在無人看管和干預的情況下，曠視SLAM機器人能夠基于深度學習的視覺場景識別技術，隨時隨地自動開機、重啟，投入工作。

（4）柔性導航：結合高精度地圖，曠視SLAM機器人實現了更加靈活、安全和高效的智能導航。

（5）激光-視覺融合：不同于激光SLAM技術通常用于平面信息的識別，視覺SLAM技術可以感知三維空間的信息。曠視MegBot-S800V能夠智能過濾動態物體，更加從容地應對復雜場景。它能夠進行人-物智能識別區分，具備低矮障礙物以及高處懸浮物的立體視覺避障功能，如一只口紅掉到地上，機器人也可以識別并繞開。

曠視 MegBot-S800V 視覺建圖及視覺導航演示

除了機器人之外，AI還能讓傳統物流裝備有“眼睛”、可以簡單“思考”，提高生產的安全性與效率。曠視人工智能堆垛機通過裝載的五面掃描探照、3D攝像頭，檢測破損、異物、數量等異常情況，在提升作業效率的同時，保障盤點的準確率。到目前為止，經過1萬多箱型的測試，人工智能堆垛機數量清點與真實情況還沒有出現過差異。曠視已經在浙江某“黑燈工廠”部署了全球第一臺人工智能堆垛機。

曠視金隅實驗倉

2. AI賦能的群體智能：使系統最優化，實現更高效的多機協作

面對越來越多的智能設備和子系統，曠視推出的智慧物流操作系統河圖，將機器人等智能物流裝備與物流、生產業務快速集成，提供規劃、仿真、實施、運營等一站式解決方案，以曠視核心的AI能力通過物聯網技術連接物流各個環節。

曠視河圖能夠將不同類型的智能設備集合在一起統一調度，具有極大挑戰。以移動機器人和電梯通訊為例，這需要與電梯廠家合作開放接口，將兩者真正打通。尤其重要的是，物流系統當中，目前還沒有其他家把仿真系統和運營系統做到一起，曠視正在往這個方向推進，因為這樣才能幫助整個系統實現效率最優化。

AI 在曠視機器人產品中的應用

曠視正在為一家世界500強企業打造全球領先的柔性服裝類智能倉，依托河圖連接并調度10類近4000臺智能物流裝備，包括700余臺移動機器人，對作業效率、多類型機器人協同、大集群機器人管控等綜合能力提出了近乎苛刻的要求。

在徐福記智造工廠，在河圖的統一調度下，幾十臺物料搬運機器人實現了“車間-公共月臺-發貨月臺”之間的自動化搬運，現場搬運作業人員減少100%，物料搬運及時率和準確率達到100%，其自動躲避障礙物的功能，也大大降低了車間的安全風險。

徐福記智造工廠中曠視河圖調度機器人進行無人化物料搬運

在成都一汽富維車間，曠視通過河圖系統，讓車間內的機械臂、輸送機、搬運型設備、提升機、堆垛機等設備形成聯動與協同，整體提升3倍利用率，助力企業完成了全流程的智能化改造。

未來，曠視機器人產品部會繼續完善機器人產品體系，搭建具有AI賦能的全機器人產品體系；研發市場需要的中高端物流設備，如基于移動機器人技術的新型穿梭車和智能叉車等有一定AI技術含量的產品。在研發和產品應用過程中，曠視希望與行業同仁相互分享經驗，共同推動行業發展。