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千億級(jí)的市場(chǎng)機(jī)遇,AGV加速物流行業(yè)的變革

發(fā)布時(shí)間: 2018-12-06 09:12:06 來(lái)源:新戰(zhàn)略機(jī)器人全媒體

核心提示: 近年來(lái),機(jī)器人產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,并不斷擴(kuò)展到各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。而移動(dòng)機(jī)器人(AGV)作為機(jī)器人領(lǐng)域的熱點(diǎn)版塊,其市場(chǎng)前景普遍被投資者看好,業(yè)內(nèi)分析預(yù)計(jì)未來(lái)二十年后其市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到1500億美元。

近年來(lái),機(jī)器人產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,并不斷擴(kuò)展到各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。而移動(dòng)機(jī)器人(AGV)作為機(jī)器人領(lǐng)域的熱點(diǎn)版塊,其市場(chǎng)前景普遍被投資者看好,業(yè)內(nèi)分析預(yù)計(jì)未來(lái)二十年后其市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到1500億美元。

如今,物流行業(yè)正在發(fā)生一場(chǎng)巨大的變革,機(jī)器人等創(chuàng)新技術(shù)將改變行業(yè)的命運(yùn)。越來(lái)越多的企業(yè)采用機(jī)器人代替人力勞動(dòng),物流搬運(yùn)機(jī)器人將進(jìn)入快速增長(zhǎng)期,移動(dòng)機(jī)器人和無(wú)人機(jī)將也將是物流機(jī)器人的重點(diǎn)方向。

隨著物流行業(yè)自動(dòng)化趨勢(shì)的發(fā)展,越來(lái)越多的智能產(chǎn)品出現(xiàn),除了熟為人知道的自動(dòng)引導(dǎo)車,還有自動(dòng)移動(dòng)車量、移動(dòng)采摘機(jī)器人、自動(dòng)駕駛貨車、無(wú)人貨船等等,物流商家正在將最后一公里將交給地面機(jī)器人和無(wú)人機(jī)。

物流機(jī)器人的發(fā)展

物流行業(yè)的搬運(yùn)設(shè)備已經(jīng)從最傳統(tǒng)的叉車、推車發(fā)展到今天自動(dòng)引導(dǎo)車、移動(dòng)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛叉車等產(chǎn)品。其中,AGV已經(jīng)是一種成熟的技術(shù),它可以將幾千克到幾噸的貨物安全運(yùn)輸?shù)侥康牡亍?/p>

AGV機(jī)器人

AGV產(chǎn)品突破發(fā)展得益于導(dǎo)航技術(shù)的進(jìn)步,導(dǎo)航技術(shù)從低成本的電線或磁帶引導(dǎo)到日益流行的激光引導(dǎo),設(shè)備商可以有多種選擇。不過(guò),這些導(dǎo)航方式需要安裝磁帶或者反光板等基礎(chǔ)設(shè)施,而目前行業(yè)已經(jīng)開(kāi)始采用雷達(dá)等新器件,來(lái)幫助機(jī)器人擺脫束縛。


下一代導(dǎo)航技術(shù)將是物流機(jī)器人行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心,移動(dòng)機(jī)器人通過(guò)雷達(dá)和視覺(jué)傳感器等檢測(cè)技術(shù),生成實(shí)時(shí)地圖進(jìn)行精確的導(dǎo)航。新的導(dǎo)航方式在軟件方面有很大的發(fā)揮空間,包括采用人工智能算法,同時(shí)也將創(chuàng)造許多新的機(jī)會(huì)。

預(yù)計(jì),AGV的銷售額將會(huì)在未來(lái)二十年中快速增長(zhǎng),并在達(dá)到高峰后開(kāi)始下降。隨著物流需求的放大,各種新機(jī)器人也會(huì)陸續(xù)出現(xiàn),新的物流機(jī)器人產(chǎn)品將擴(kuò)展到倉(cāng)庫(kù)和工廠之外的更多場(chǎng)景。

無(wú)人叉車

叉車是貨物搬運(yùn)的主力,廣泛應(yīng)用于物流、制造、倉(cāng)儲(chǔ)等領(lǐng)域。隨著無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展,自動(dòng)化叉車成為了重要的方向。

現(xiàn)階段,無(wú)人叉車在全球物流搬運(yùn)市場(chǎng)中可能占很小份額,但在未來(lái)某個(gè)時(shí)間段,將會(huì)進(jìn)入快速增長(zhǎng)期,并導(dǎo)致行業(yè)轉(zhuǎn)型,無(wú)人叉車的采用水平也將大幅提高。


自動(dòng)駕駛卡車

卡車運(yùn)輸行業(yè)是一個(gè)非常大的行業(yè),特別是電商快速發(fā)展的今天,全球各地都在通過(guò)卡車運(yùn)輸方式將貨物轉(zhuǎn)移到目的地。在美國(guó),卡車運(yùn)輸行業(yè)的的收入已經(jīng)超過(guò)7千億美元,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于蘋果、亞馬遜、谷歌、微軟、IBM等企業(yè)的收入。根據(jù)美國(guó)勞工部門的統(tǒng)計(jì),卡車運(yùn)輸領(lǐng)域工作人員接近200萬(wàn),所以通過(guò)無(wú)人卡車可以大幅減少人力的投入。

長(zhǎng)途運(yùn)輸過(guò)程中,司機(jī)容易疲勞和發(fā)生事故。那么,無(wú)人卡車將很好解決工傷和意外的問(wèn)題,并能保證整個(gè)交通系統(tǒng)的智能化管理。無(wú)人卡車可以支持全天24小時(shí)運(yùn)輸,不需要中途休息,不會(huì)產(chǎn)生疲勞和視力下降等問(wèn)題,所以,此項(xiàng)技術(shù)一旦成熟,就能夠大規(guī)模應(yīng)用到物流貨運(yùn)行業(yè)。

相比于普通的載人汽車,卡車運(yùn)輸將是一個(gè)更容易實(shí)現(xiàn)的目標(biāo),因?yàn)榭ㄜ嚧蟛糠謺r(shí)間在城際道路上,不會(huì)像城市道路那樣,存在擁擠、蜿蜒等各種復(fù)雜條件。采用無(wú)人卡車時(shí),駕駛員可以留在車輛中,卡車自動(dòng)駕駛模式釋放了司機(jī)雙手,進(jìn)一步提高駕駛員的生產(chǎn)率和資產(chǎn)利用率。

快遞機(jī)器人

網(wǎng)購(gòu)已經(jīng)成為現(xiàn)代人的生活習(xí)慣,通過(guò)智能手機(jī)一鍵下單,就能夠購(gòu)買到所需的商品,并通過(guò)快遞員送到家門口。送貨到家是物流最后一里路,傳統(tǒng)快遞是由快遞員進(jìn)行定點(diǎn)送貨,電子商務(wù)公司追求當(dāng)日或者次日將商品送達(dá),而這最后一里路的成本卻是十分昂貴事務(wù),占據(jù)了物流很大的市場(chǎng)份額。

自動(dòng)移動(dòng)交付機(jī)器人也叫快遞機(jī)器人,它的出現(xiàn)正是為了解決物流快遞的最后一里路的問(wèn)題。目前的快遞機(jī)器人是小型慢速移動(dòng)機(jī)器,只能在人口稀少,結(jié)構(gòu)合理的環(huán)境中運(yùn)作,且需要返回基地進(jìn)行充電,同時(shí)要在密切監(jiān)督下進(jìn)行,對(duì)于場(chǎng)所有一定的局限,例如大學(xué)校園或特殊社區(qū)等等。很多人認(rèn)為只是噱頭,其實(shí)目前只是技術(shù)還沒(méi)有成熟。


未來(lái),移動(dòng)機(jī)器人將通過(guò)傳感器收集更多的數(shù)據(jù),利用人工智能算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,分析出最佳和路徑,即使在GPS信號(hào)失效時(shí),也能保證能夠到達(dá)目標(biāo)的,并能夠避免碰到障礙物。這種機(jī)器人可以大大降低人力的投入,通過(guò)數(shù)據(jù)分析更好的協(xié)調(diào)工作,能夠進(jìn)一步提升整體的生產(chǎn)力。

無(wú)人機(jī)

在航拍領(lǐng)域,無(wú)人機(jī)有大量的應(yīng)用案例。而物流領(lǐng)域的無(wú)人機(jī),仍然處于探索階段。無(wú)人機(jī)快遞面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn),首先是的生產(chǎn)力有限,只能攜帶小而輕的貨物,其次是受到電池技術(shù)的約束,無(wú)人機(jī)只能飛行30分鐘左右。同時(shí),由于重新充電和重新加載貨物時(shí),需要較長(zhǎng)的停機(jī)時(shí)間,進(jìn)一步降低了其生產(chǎn)率。


對(duì)于無(wú)人機(jī)來(lái)說(shuō),安全是一個(gè)潛在的障礙,許多事故都可能發(fā)生。目前,無(wú)人機(jī)快遞交付模式仍處于起步階段,短期的期望不能太大。然而,該技術(shù)具有長(zhǎng)期的商業(yè)價(jià)值,特別是在物流自動(dòng)化趨勢(shì)的背景下。

現(xiàn)階段無(wú)人機(jī)在物流行業(yè)的銷售還是比較有限的,無(wú)人機(jī)需求將在偏遠(yuǎn)或人口稀少的地區(qū)起飛,物流公司可能需要在當(dāng)?shù)亟o(wú)人機(jī)的編隊(duì)。由于政策和安全等各種限制,無(wú)人機(jī)在物流領(lǐng)域的市場(chǎng)未來(lái)可能也是占據(jù)很少的一部分。

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