縱觀機器人發(fā)展歷史，1953年，世界上第一臺AGV（Automated Guided Vehicle，自動引導車）誕生，可以在倉庫中沿著布置在空中的導線運輸貨物；隨著導航技術的進步，AGV開始沿著更加自主化的方向發(fā)展，誕生了AMR（Automated Mobile Robot，自主移動機器人）的概念，可以利用軟件提前導入工廠建筑物圖紙實現(xiàn)導航，讓搬運的柔性化大大提升。作為全球領先的人工智能產品和解決方案公司，曠視進入供應鏈物聯(lián)網領域后便聚焦智慧物流及工業(yè)機器人業(yè)務，2020年初，機器人產品部更是獨立成為曠視的產品中臺之一，專注于機器人產品和關鍵物流設備的研發(fā)。

進入智能制造、智慧物流的新時代，未來的移動機器人又有哪些發(fā)展趨勢？曠視指出，移動機器人未來的主要技術發(fā)展趨勢可以概括為單體智能和群體智能，通過AI賦能，單個機器人和機器人系統(tǒng)的智能化程度將不斷提升，為客戶實現(xiàn)降本增效。具體來看，曠視提出了的機器人技術發(fā)展的五大趨勢：

第一，基于SLAM技術的AMR正逐漸成為業(yè)界的主流趨勢。傳統(tǒng)AGV多采用磁條、電磁及二維碼等導航方式，AMR則更多采用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構建）技術，搭載激光雷達或視覺傳感器，讓機器人在無信標的情況下也能實現(xiàn)定位導航。例如今年10月份曠視發(fā)布的具有深度智能環(huán)境感知和識別能力、能夠立體避障的激光SLAM導航AMR，和具有快速平面搬運能力的SLAM導航堆垛智能無人叉車就是如此，其具有易部署、柔性等特點，更加適合在運行環(huán)境復雜、業(yè)務經常變動的場景下應用。

圖：曠視MegBot－叉車系列

第二，視覺SLAM是未來主要方向，同時需要多傳感器融合的導航方式。在工業(yè)物流領域，根據(jù)傳感器不同主要分為激光SLAM和視覺SLAM兩種機器人自主導航。曠視表示，視覺傳感器成本低，感知信息量大，隨著視覺算法技術的成熟，視覺SLAM導航機器人將會替代激光SLAM導航機器人成為市場應用的主流。與此同時，機器人自主導航還需要融合諸如慣導（IMU）、GPS等其他導航方式，以應對魯棒性要求非常高的現(xiàn)實應用場景，讓機器人能夠更加穩(wěn)定有效地運行。

第三，深度學習將廣泛應用，加強機器人對周圍環(huán)境的理解。曠視認為，AI中的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，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(yōu)化過程中，構建帶物體標簽的地圖，實現(xiàn)機器人對周圍環(huán)境內容的理解。中國移動機器人（AGV／AMR）產業(yè)聯(lián)盟《2020－2021工業(yè)制造領域自然導航AGV／AMR產業(yè)發(fā)展研究報告》也指出，物聯(lián)網、AI、5G等新一代信息技術與機器人技術相互結合，能夠讓設備高效交互，數(shù)據(jù)更加自由流動，并通過算法指揮硬件發(fā)揮最大效能。

第四，機器人規(guī)�；�集群作業(yè)成為發(fā)展必然，需要更高效的多機協(xié)作方式。在曠視看來，機器人規(guī)�；�集群作業(yè)不僅要求調度系統(tǒng)能夠接入各種類型的機器人，在統(tǒng)一的環(huán)境下完成作業(yè)調度，還需要多機器人調度算法，找到全局最優(yōu)方案，使多機器人共同工作時的總效率最高。其中，AI算法能讓整個系統(tǒng)不斷優(yōu)化，群體智能化程度越來越高。

第五，同構仿真、數(shù)字孿生，為客戶提供高效評估手段。數(shù)字孿生的關鍵在于仿真，而仿真的關鍵是同構仿真。一套功能完備的同構仿真系統(tǒng)可以避免客戶做智能化、自動化改造過程中的人為偏差，極大提高評估效率。以曠視自主打造的機器人網絡操作系統(tǒng)河圖（HETU）為例，系統(tǒng)可以提供規(guī)劃、仿真、實施、運營等一站式解決方案，實現(xiàn)同構仿真和數(shù)字孿生，極大減少機器人項目規(guī)劃風險，提高運維效率，并且隨著軟件的更新迭代可以無限逼近現(xiàn)實場景，帶來更大的價值。

根據(jù)中國移動機器人產業(yè)聯(lián)盟、新戰(zhàn)略機器人產業(yè)研究所數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2019年度，中國移動機器人（AGV／AMR）市場規(guī)模達到61．75億元，同比增長45．2％。隨著行業(yè)需求的增多、技術成熟及成本的降低，機器人的應用范圍還會進一步擴大，市場也將越來越廣闊。未來，曠視也將順應時代發(fā)展趨勢，創(chuàng)造更多AI賦能的智能物流設備，繼續(xù)堅持軟硬一體化的產品布局，助力物流行業(yè)進行數(shù)智化升級。