自主移动机器人（AMR）是机器人和自动化领域最令人兴奋的技术之一。用于仓库和工业作业的 AMR 部署正在激增，预计在可预见的未来，这种增长还将继续。根据 Next Move Strategy Consulting 发布的一份市场报告，2021 年全球 AMR 市场收入为 16.1 亿美元，预计到 2030 年将达到 221.5 亿美元，从 2022 年到 2030 年的复合年增长率为 34.3%。

缺乏愿意承担非增值任务的可用劳动力是采用 AMR 的主要驱动力。通过承担仓库中的许多重复性任务，AMR 可以提供从订单拣选到搬运托盘和大型有效载荷的所有服务。随着技术的进步，工程师们正在为 AMR 实施新的软件功能，使其能够在不同的环境中成功导航。

硬件和软件之间的集成有多重要？人工智能将如何影响下一代 AMR？中国AGV网（www.chinaagv.com）摘录美国科技媒体《Tech Briefs 》向五位行业专家提出了这些问题，以了解他们对 AMR 现状和未来前景的看法。

参加圆桌会议的有MiR产品副总裁 Kevin Dumas、Locus Robotics 销售工程副总裁 Steve Branch、OTTO Motors 产品副总裁 Jay Judkowitz、KUKA Robotics 北美行业管理副总裁 Ed Volcic 和 ABB 美国移动机器人主管 Joshua Alphonse。

Kevin Dumas MiR

《Tech Briefs 》：AGV 在市场上已经存在了很长时间。AMR 有何不同，会如何改变自动化的影响？

Kevin Dumas：AGV 技术传统上需要某种嵌入地面的物理引导，如胶带或磁铁，AGV 始终遵循这些引导。AMR 是一种智能技术，它有一个 "规划 "路线，但可以通过 "重新映射 "和改变分配来改变路线。AMR 还具有适应性或灵活性，因为它们可以识别计划外或意料之外的障碍物，并绕过它们。这是 AGV 无法做到的。AMR 的典型任务包括以牵引方式拖动材料架、分拣材料架或产品、为关键生产作业补货，以及清除垃圾等简单任务。

Steve Branch Locus Robotics

Steve Branch：虽然 AGV 已使用多年，但它们通常遵循预先确定的路线，缺乏 AMR 所提供的灵活性和自主性。冗长、预定的 AGV 路线导致效率低下和资产利用率低。例如，如果 AGV 遇到障碍物，它通常会等待直到障碍物被清除。而 AMR 可以绕过障碍物自主导航，或规划通往目的地的替代路径。AMR 更灵活，适应性更强，也更安全，能够独立导航动态变化的环境，并安全地与人类并肩工作。

Jay Judkowitz OTTO Motors

Jay Judkowitz：我们的很多同行都喜欢将 AGV 与 AMR 进行比较，但 OTTO Motors 认为这是一个连续的过程。从历史上看，AGV 非常善于遵循物理导向，并保持在完美的路径上，就像火车保持在轨道上一样。如果你看一下 AGV 的部署情况，你就会发现在混凝土上留下的车辙是在完全相同的路径上反复行驶造成的。AGV 是可预测的，并不智能。大规模驾驶的智能必须来自车队管理者，他们的工作就像空中交通管制员一样，准确地告诉机器人该走哪条路，何时减速和让行等。这在可预测的环境中非常有效，因为这种环境是同质的，没有行人或人工驾驶的车辆在同一空间内工作。

AMR 走的是另一个极端。就像越野全地形车一样，它们可以随时随地行驶。它们心中有一个终点，并会想方设法到达那里。它们可以走任何适合自己的道路，无论多么令人惊讶。它们不会放弃。它们可以避开本地障碍，如果完全受阻，还可以在全球范围内重新扫描。当工作定义或设施布局可能发生变化时，这种方法非常适合部署。由于没有物理导向装置，而且机器人能够自行找出路径，因此重新编程变得轻而易举。但是，机器人的不可预测性可能导致其行为令旁观者大吃一惊，而且在没有空中交通控制员的情况下，每个机器人都能自行做出决定，这可能会造成交通堵塞问题。

但是，正如我所说的，现在出现了一种趋同现象。AGV 正在进行更多的 "虚拟线路跟踪"，不再需要物理基础设施。有些 AGV 会进行局部避障。有些 AMR 会进行虚拟线路跟踪，而不是像全地形车那样自由漫游。此外，在管理和标准领域，两者之间的差距正在缩小。历史悠久的 AGV 标准（如 VDA5050）正开始纳入 AMR 概念，以便最终能够对这两种移动机器人技术进行统一管理。

Ed Volcic KUKA Robotics

Ed Volcic：AGV 在市场上已经存在了很长时间，通常用于重复性任务，例如使用磁带或磁性引导等方法将材料从一个地点运送到另一个地点，以遵循特定的路径。AMR 的不同之处在于它们更加灵活，能够适应环境的变化，而无需对其程序或基础设施进行重大修改。AMR 通常配备先进的传感器（如激光扫描仪和激光雷达）和算法，能够实时导航复杂环境并避开障碍物。

AMR 对自动化的影响是巨大的，因为它们有可能改变材料运输和加工的方式。AMR 既能自主运行，又能与人类协作，因此还能提高工作场所的生产率和安全性。AMR 还可以与一个或多个关节型机器人配对使用。这样，一个关节臂就可以负责不同的工作站，如数控机床、3D 打印机、半导体自动材料运输和机器维护等，从而大大降低了成本。

Jay Judkowitz：AGV 早在 20 世纪 70 年代初就已进入市场，并在制造业中得到应用。这些系统包括一个设置在固定轨道上执行物流任务的车辆。这个轨道通常是一个磁条或 QR 码，它定义了一条固定的路径。当车辆遇到障碍物时，必须等待路径畅通后才能继续运行。AMR 并不固定在一条固定的路径上，它可以自主绕过障碍物。AMR 的技术使环境更加灵活，适应性更强，可以快速修改上、下客地点，无论工作环境如何变化，车辆都能继续行驶，从而更有效地执行任务。

《Tech Briefs 》：有哪些新技术正在被引入，以促进AMR 的轻松实施和安全性？人工智能将如何影响下一代AMR？

Kevin Dumas：5G 是促进 AMR 的一项新技术。如今的移动机器人不需要太多基础设施，因此公司可以很容易地从一个机器人开始。但是，一旦设备增加了机器人，就必须有办法连接和管理它们。至少现在，这取决于 Wi-Fi。遗憾的是，大多数 Wi-Fi 基础设施并不是为这种级别的数据共享而建造的。一旦 5G 无线网络得到广泛部署，其更强大、更稳健的 IT 基础设施将改变 AMR 的游戏规则，使公司能够高效地部署和管理数十甚至数百个机器人。

软件对于 AMR 也至关重要。对于单个机器人而言，传感器技术的改进和 5G 等连接技术的进步将有助于为 AMR 的规划算法和软件提供数据。这些数据在设施周围导航时至关重要，可使机器人看到周围或上方的任何物体。直到最近，即使只有两三个 AMR 也被认为是先进的设置。现在，随着设施部署了大量的 AMR，更需要通过单一的内部物流系统来协调、控制和管理机群。通过基于网络的界面，机群管理软件提高了 AMR 的运行效率，使机器人（包括带有不同顶部模块、挂钩或其他配件的机器人）的编程和控制变得简单。

至于人工智能，虽然机器人还需要一段时间才能在训练之外进行推断，但新一代的算法使机器人能够更有效地从它们的经验中学习，以便在新的情况下更好地检测和做出智能选择。如今，先进的 AMR 依靠人工智能来实现各种功能，如更精确地识别物体和提供导航信息，以便在繁忙的设施中安全穿行，而且所有这些功能的功耗都更低。虽然人工智能的能力还有待大幅提升，但 AMR 的自主行为--即如何在不真正了解周围情况的情况下从一个点到达另一个点--将继续得到改善。

Steve Branch：先进的传感器、机器学习算法和云计算等技术已被用于提高自动驾驶汽车的执行能力和安全性。集成人工智能是 AMR 发展的关键所在，它能赋予 AMR 预测分析、高级决策和自适应学习等能力，帮助 AMR 更高效、更自主、更安全地与人类并肩工作。许多 AMR 解决方案中使用的激光雷达等传感器不断改进，可提供更远距离和更精确的环境可见度。AMR 现在可以执行更先进的决策，改进并更早地避开障碍物，总体上运行效率更高，更像人类。此外，SLAM（同步定位和绘图）技术的不断进步现在可以自动更新地图并捕捉仓库环境的变化。由于仓库环境是非常动态的，这有助于在发生变化时提供连续的 AMR 操作，将停机时间减少到最低程度，甚至不停机。

Jay Judkowitz：从可用性和易于实施的角度来看，OTTO Motors 感到非常放心，因为我们已经引入了所需的技术，使机器人尽可能易于独立实施。但是，机器人并不是在真空中工作。它们的工作通常由更高级别的 ERP、WMS 或 MES 系统调用。机器人及其附件需要连接到工厂端点。这两个集成点都需要编程，可以使用 REST、OPC-UA 或 PLC 编程。每个机器人供应商的编程方式都不同。随着时间的推移，这种集成会越来越容易。我认为，ERP、WMS 和 MES 供应商将需要与 AMR 开箱即用，这样每个客户就无需重新实施集成。第三方软件供应商在简化终端和附件集成方面做得很好。第三方软件供应商也开始开发用于管理多个机器人供应商的单玻璃面板。而且，通过扩展标准和开放源代码，这项工作将变得更加容易。

人工智能在驾驶智能、车队优化和客户教育方面的潜在用途是无限的。尽管如此，人工智能近期最明显的用途是计算机视觉。这是一个很好理解的领域，如果你的机器人能够理解它们所看到的周围事物，它们就能做出更好的驾驶决策，从而限制减速和拥堵，减少时间，提高投资回报率。

Ed Volcic：目前正在引入几项新技术，以促进 AMR 的轻松实施和安全性。其中一项技术是激光雷达（LiDAR）传感器，它利用激光绘制环境的三维地图，并能实时探测物体，使 AMR 能够绕着物体导航。另一种技术是 SLAM，它允许 AMR 绘制环境地图，并在地图内实时定位。为了确保安全，AMR 配备了传感器，可以探测到路径上的人类和其他障碍物，并可以调整速度和方向以避免碰撞。

此外，开放标准正被用于开发车队管理系统，该系统可管理和协调由不同制造商生产的 AMR 组成的混合车队。客户越来越多地要求车队管理解决方案能够运行大型和多样化的车队。这些解决方案可以提供有关 AMR 位置、状态和性能的实时数据，使运营商能够优化机队性能和效率。这就实现了不同类型 AMR 之间的互操作性，使它们能够无缝协作。

人工智能有望影响下一代 AMR，使其能够做出更智能的决策并适应不断变化的环境。例如，人工智能算法可用于根据环境中的实时数据优化 AMR 的路径和速度。通过分析 AMR 传感器和其他来源的数据，人工智能可用于预测和预防潜在的碰撞或事故。此外，人工智能还可用于优化制造流程中的物料流和管理库存。总之，未来人工智能将在提高 AMR 的效率、安全性和灵活性方面发挥重要作用。

Joshua Alphonse ：用于 AMR 的最新导航技术之一是视觉 SLAM 导航。与目前主要用于探测和防止碰撞的基于激光雷达的传感器相比，这项技术是一个质的飞跃。视觉 SLAM 或 VSLAM 使用摄像头来查看和绘制 AMR 的运行环境。通过可视化，AMR 能够准确地确定自己的位置，查看和探测障碍物，并做出明智的决策，例如在不断变化的环境中绕过障碍物时修改速度以优化行驶时间。视觉 SLAM 结合了人工智能和三维视觉技术，可确保 AMR 的性能优于其他制导技术。与磁带、QR 码和传统的二维 SLAM（需要额外的基础设施才能运行）等其他导航形式相比，可视 SLAM AMR 具有明显的优势，正在被企业广泛采用，以处理范围不断扩大的生产和配送任务。

《Tech Briefs 》：人们普遍认为机器人将取代人的工作。您对希望实施AMR 的运营团队有什么建议，尤其是在让工人接受自动化操作方面？

Kevin Dumas：机器人不会取代工作。事实上，我们的机器人可以替代或补充人们不再愿意从事的 "枯燥、肮脏和危险 "的工作。至于对希望实施 AMR 的运营团队的建议，我们建议您及时传达您的自动化计划；让您的员工参与到这一过程中，是使您即将到来的自动化之路更加顺畅的最佳途径；让您的员工享受这一过程。AMR 可以承担最重复、最繁重的任务，让员工专注于高价值的活动。帮助员工认识到，机器人是他们更好地完成工作的工具。让你的员工知道，未来的工作不是机器人取代他们，而是帮助人们并与他们并肩工作、提高效率和安全性的工具。例如，AMR 接手了通常因工伤而缺勤率较高的体力劳动。向你的员工展示，机器人将帮助他们获得更好的健康和工作成果。

Steve Branch：早在 AMR 到达仓库之前，Locus 就与现场仓库团队密切合作，进行变更管理。要想成功整合 AMR，就必须与员工沟通，让他们认识到自动化作为一种资源，在帮助提高生产率的同时，还能让工作本身变得更轻松。AMR 不是取代工作，而是通过完成重复性、体力要求高的任务来增强工人的工作能力。AMR 可以让工人腾出时间，专注于更具战略性、更有价值的任务。此外，它还能留住工人，提高工作场所的整体质量。

Jay Judkowitz：现在的情况根本不是这样，而且在很长一段时间内也不会是这样。目前，北美有 200 万个制造业岗位空缺。机器人可以填补这些空缺。而且，在驾驶员被取代的情况下，我们的客户不会解雇这个人。他们正在培训这些人，让他们从事技术含量更高、更有成就感、薪酬更高的工作。此外，在物料装卸附近工作但本身不是物料装卸工的所有其他工人都会发现，他们现在有了一个更安全、更无伤害的环境，从而提高了舒适度和工作满意度。

Joshua Alphonse ABB

Ed Volcic：值得区分自动化在宏观层面和微观层面对工作的影响。虽然包括 AMR 在内的机器人使用率逐年快速上升，但失业率却在持续下降。而在微观层面，工人只会考虑自动化对自己工作的影响。因此，"机器人会取代工作 "是工人们担心的问题，而团队在实施 AMR 时必须解决这个问题。以下建议有助于让工人接受自动化：让工人参与实施过程；宣传 AMR 的益处；强调工人在新系统中的作用；提供提升技能的机会；消除对工作岗位被取代的担忧。总之，运营团队必须让工人参与实施过程，宣传自动化监测和报告的好处，并消除他们对工作岗位被取代的担忧，从而使工人在运营中接受自动化。

Joshua Alphonse ：没有机器人可以取代人。但人们往往被迫从事危险或重复性的工作，而机器人却可以胜任。AMR 可以处理对人体工程学造成压力的任务，将人们从枯燥、肮脏、危险和重复性的工作中解放出来，使他们能够在特定的组织内发展自己的技能，从事更有意义的工作。员工们很快就会明白这一点，接受机器人支持也就水到渠成了。随着劳动力市场的紧张，许多公司都在部署机器人来处理人工无法胜任的工作。他们努力留住有价值的员工，让他们从事更有发展潜力的工作。实施 AMR 有一系列好处，包括提供更安全的工作环境、更可预测的生产线供应，以及重新调整资源以执行任务，从而提高生产空间或仓储环境的生产率。组织效益是广泛的。

《Tech Briefs 》：影响AMR 未来的三大技术趋势是什么？

Kevin Dumas：如前所述，5G、车队管理软件和互操作性的进步以及人工智能这三项关键技术将有助于塑造 AMR 的未来。5G 无线网络专为更快速、更准确地传输更多数据而构建，随着企业过渡到 5G 无线网络，AMR 的性能也将实现巨大飞跃，能够更快、更准确地决定它们在设施内的路径。由于设施现在部署了大量的 AMR，带有单一内部物流系统的车队管理软件对于协调、控制和管理车队就显得更加重要。通过基于网络的界面，机群管理软件提高了 AMR 的运行效率，使机器人（包括带有不同顶部模块、挂钩或其他配件的机器人）的编程和控制更加简便。随着人工智能的发展，它将继续使机器人更有效地学习它们的经验，以便在新情况下更好地检测和做出智能选择。AMR 的自主行为只会不断改进。

Steve Branch：影响未来 AMR 的三大趋势包括：增强人工智能能力，实现自主决策；整合物联网，实现实时数据交换和协调；以及采用先进的机器学习技术，提高适应能力并从环境中学习。Locus 致力于利用人工智能改善运营，这从一开始就是公司基因的核心部分。随着人工智能技术的不断改进，Locus 将充分利用这些资源，继续推进仓库 AMR 技术的发展。Locus 还致力于实现与其他系统的互操作性。AMR 需要与输送机、分拣系统、机械臂等其他常见类型的仓库自动化系统对接，才能发挥有效作用。

Jay Judkowitz：我们看到的三个主要趋势是传感器技术的改进：目前，唯一经济实惠的安全等级技术是二维平面激光雷达。一旦我们拥有了高性价比的安全等级 3D 传感器，就能以合理的价格实现最高级别的安全和定位；数字双胞胎和仿真技术的全面改进：目前，模拟技术往往是 AMR 供应商提供的附加服务。但是，随着仿真技术在质量和可用性方面的改进，它可以被整合为机队管理的标准组成部分，使客户能够不断优化其部署，提高工厂效率和机器人的投资回报率；采用云技术进行数据和分析：基于云的机器人数据存储和分析产品可进一步帮助客户了解如何优化物料处理。

Ed Volcic：有几个关键技术趋势将塑造 AMR 的未来，使其变得更加智能、灵活和高效，并能在更广泛的环境中与人类一起安全操作。三个关键技术趋势包括人工智能将在未来 AMR 中发挥重要作用，使其能够做出更智能的决策并适应不断变化的环境；激光雷达、3D 摄像机和超声波传感器等先进传感器将继续提高 AMR 的导航和感知能力。这些传感器将使 AMR 能够实时探测物体和障碍物，绕过它们并安全地与人类并肩工作；云计算将使 AMR 能够从云端访问实时数据和分析，使它们能够做出更明智的决策并更高效地运行；5G 网络技术通过支持更快的数据传输、更低的延迟（或数据传输延迟），预计将对未来的 AMR 产生重大影响。5G 技术还提高了可靠性和网络覆盖范围，使 AMR 能够在工厂和仓库等具有挑战性的环境中更可靠地运行。

Joshua Alphonse ：人工智能在导航和路线管理优化方面的进步、传感器和摄像头成本的降低以及软件工具的改进将继续提高自主机器人的实施效率。