前言：

近年來，AMR/AGV移動機器人行業(yè)發(fā)展迅猛，受到了國家的高度重視。國家相關部門陸續(xù)出臺了《“機器人+”應用行動實施方案》《“十四五”機器人產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》等一系列政策支持行業(yè)發(fā)展。移動機器人行業(yè)政策為企業(yè)提供了良好的生產經營環(huán)境。在政策的助推下，移動機器人獲得發(fā)展，各項指標呈增長走勢。

本文深入剖析了AGV/AMR機器人的全產業(yè)鏈結構，從上游核心控制板廠商，到中游AI算法，再到下游豐富應用場景，旨在使讀者能夠、多角度地了解AGV/AMR機器人，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策與技術創(chuàng)新提供有力支持。

AGV/AMR移動機器人總產業(yè)鏈解讀

AGV（Automated Guided Vehicle，自動導引運輸車）與AMR（Autonomous Mobile Robot，自主移動機器人）屬于移動機器人的一種，主要包括AGV搬運機器人，AGV牽引機器人，AGV叉車機器人，移動充電機器人。其產業(yè)鏈涵蓋了從上游原材料及零部件供應、中游機器人本體制造到下游系統集成與應用的多個環(huán)節(jié)。

AMR/AGV是一種以電池為動力，裝備有控制主板、電磁、視覺和激光等自動導航模塊，能夠根據后臺機器人控制系統的指令進行自主行駛或沿規(guī)劃路線自主行駛，到達地點，完成搬運、分揀、裝配等作業(yè)任務的移動機器人。

AGV和AMR的區(qū)別

AGV起步時間早于AMR。AGV可以沿著預設路線依照預設指令完成任務，但在任務執(zhí)行過程中無法根據現場環(huán)境的變化而改變行為。AMR具備智能感知、自主路徑規(guī)劃、靈活避障、可安全地人機協作等能力，能夠應對復雜的現場環(huán)境變化，更智能、柔性、安全和高效。因此，移動機器人領域的市場頭部玩家已經從AGV逐漸向AMR發(fā)展。

據GGII統計，2022年移動機器人市場規(guī)模約為285億元，增速超30%，預計至2026年市場規(guī)模將超過1,000億元。

AMR/AGV移動機器人的產業(yè)鏈涵蓋了從上游原材料及零部件供應、中游機器人本體制造到下游系統集成與應用的多個環(huán)節(jié)。其中，上游原材料及零部件供應商，是整個產業(yè)鏈的核心，直接影響AGV/AMR移動機器人的性能。

AGV產業(yè)鏈上游國產化趨勢顯著，國產零部件憑借價格優(yōu)勢迅速占領市場，滿足中下游企業(yè)對高性價比產品的需求。政府政策支持與下業(yè)需求的增長，進一步加速了國產化進程。

AGV產業(yè)鏈中游企業(yè)需提供高性價比和個性化服務以滿足下游多樣化需求，推動產業(yè)快速發(fā)展。

AGV產業(yè)鏈下游在汽車汽配、光伏、鋰電等行業(yè)的蓬勃發(fā)展尤為顯著。隨著技術的持續(xù)精進與產品的日益多樣化，AGV正逐步滲透到更多元化的應用場景中。

AGV/AMR移動機器人上游-控制主板廠商現狀

基于ARM架構的核心板或嵌入式主板正逐漸成為AGV/AMR移動機器人行業(yè)的主流趨勢。這類控制器不僅支持Linux系統，而且展現出優(yōu)異的算法適配性和寬溫穩(wěn)定性。

相比傳統的工控機和PLC，基于ARM架構的核心板或嵌入式主板在性價比和定制化程度上更具優(yōu)勢。AGV/AMR移動機器人開發(fā)企業(yè)可以根據自身需求，靈活選擇裝載嵌入式實時操作系統，并利用多核異構的核心板或嵌入式主板開發(fā)出強大的多任務計算機，甚至支持AI神經網絡計算能力的主控制板進行二次開發(fā)。

一般來說，適用于AMR/AGV移動機器人的主控制板需要關注以下特點，包括硬件層面的工作溫度范圍、濕度范圍、IP防護等級以及防爆、防腐蝕等認證要求；嵌入式層面的芯片、編譯器、操作系統的穩(wěn)定性要求；算法層面則需要經過大量應用場景驗證AI算法的可靠性；系統層面則需具備強大的容錯能力和冗余技術指標能力，以增加控制器的整體可靠性。

在此背景下，國產企業(yè)的崛起正逢其時，據MIR，國產化率已經達到50%左右。國產控制器一般是基于ARM、X86等芯片或者核心板進行外圍電路的開發(fā)，采用高性能的芯片，并結合外圍器件，硬件成本相對較低。

拓展閱讀：國產AIoT嵌入式開發(fā)平臺大盤點-瑞芯微系列

AGV/AMR移動機器人控制器廠商列表

東勝物聯專注于嵌入式主板的研發(fā)與生產，為AGV/AMR機器人量身定制AI賦能嵌入式主板。該主板以Rockchip RK3588/J、NXP I.MX8M Plus為核心，具備強大的計算能力和的AI算法深度融合能力。同時，支持快速二次開發(fā)，助力客戶產品迅速上市。

AGV/AMR移動機器人中的AI算法集成與應用

激光SLAM技術

SLAM算法是AGV機器人實現自主導航和環(huán)境感知的核心技術之一，它能夠使AGV機器人在未知環(huán)境中一邊移動一邊實時構建地圖，并同時根據構建的地圖進行定位。在AGV機器人中，SLAM算法通常結合激光雷達、攝像頭等傳感器數據，實現高精度的環(huán)境建模和定位。

路徑規(guī)劃與視覺導航技術：

AGV小車需要根據任務需求和地圖信息，規(guī)劃路徑，避免障礙物和優(yōu)化行駛距離，路徑規(guī)劃算法可以通過遺傳算法、A-Star算法等方法，實現路徑規(guī)劃。根據規(guī)劃出的路徑，控制機器人按照預定路線行駛。這需要結合機器人的動力學模型、傳感器數據融合等技術。

機器學習算法：

AGV小車需要根據實時環(huán)境信息和任務需求，進行智能決策和控制，機器學習算法可以通過對歷史數據的學習和分析，實現智能決策和控制。