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资讯导读：
       近年来，随着工业自动化与智能制造成为主流趋势，AGV行业迎来了重要的发展机遇。目前为止，AGV已逐渐普及化，在工厂搬运、仓储物流等诸多领域实现了深度应用。不仅如此，在技术持续升级、应用不断成熟的情况下，AGV还将获得更大的发展空间。
       工厂内的物料转运或是作为装备移动平台，是AGV最早的“工作”之一。在许多工厂里，由于需要重复性搬运物料或是产品，因而AGV就有了“用武之地”。在这些工作中，AGV基本功能是从A点到B、C、D点等间的往复输送，以节省人工与时间成本，并提升搬运效率。
       未来，AGV有望实现全面提速，不仅能提高精准度，还能更为快速地在各种任务间进行切换，同时对于装载物的识别能力也将增强，并有可能具备自主记忆、自主学习的拟人功能。
仓储物流：物流自动化的“新主力”
       分拣工作是内部物流最复杂的一环，往往人工工时耗费最多，2012年3月，亚马逊收购了自动化机器人公司Kiva Systems，大大提升分拣流程的智能化水平。Kiva Systems主要生产Kiva机器人，是典型的货架分拣式AGV，使用Kiva机器人只需机器人主操作系统，选定进行分拣包装的产品类型，下达命令后，机器人能够通过最优路线找到其所需的产品所在的货架，然后将货架整体移动到机器人主所在的工作台，方便机器人主进行扫码分拣包装工作，“货到人”模式有效提升分拣效率。目前，AGV在仓储物流领域主要应用于货物的分拣和搬运。国内这一领域应用AGV“一炮而红”的就是申通的“小黄人”。此前，采用人工分拣的方式，仓储中心往往需要配备大量的员工，而且分拣效率难以提高，遇到重要活动期时，往往忙不过来。而应用了AGV机器人后，不仅大幅削减了人工成本，还提高了快递分拣效率，实现了双赢。
       因此，未来仓储物流领域将是AGV的主要应用场景之一，并在是被、分拣、运输等领域获得进一步升级，持续提升工作效率，甚至参与到短程派送的业务当中。相关数据显示，2016年智能物流市场规模已达2000亿元，预计到2025年有望超万亿，这些，似乎都预示着智能仓储时代大潮已来，而智能AGV将是推动大潮涌动的主要推手。
停车设施：“前途未卜”的新兴应用场景
       近两年来，停车场的自动化、智能化也得到了快速发展，而AGV正是其中的“主角”。不少停车设施通过采用AGV机器人，不仅实现了停车过程的高度自动化，同时还优化了有限的停车空间，规划了更多的停车位，以解决城市停车难问题。不过，由于建设成本、运营成本和发展理念等问题，未来AGV停车场能否得到广泛普及还是个问号。但是不可否认的是，AGV为停车设施的变革提供了新的选择，是一个绝对值得尝试的新方向。
港口运输：未来最具成长性行业
       与工厂和仓储中心的工作类似，AGV在港口的主要工作也是自动化运输。不过，AGV在港口的应用也才开始不久，随着港口自动化的发展，AGV才逐步应用于这一场景。目前，全球最大的集装箱自动化码头——上海国际航运中心洋山深水港区四期工程已经进入建设晚期，今年12月就将开港试运营。与传统码头相比，洋山四期工程最大的亮点就是首次采用了自动化设备和控制系统，由电脑控制桥吊来装卸集装箱，用无人驾驶的AGV来运输集装箱。
       据新战略机器人产业研究所的测算，单个码头AGV小车的需求量约70台，中国主要的单个大型港口的总需求量保守估计在1500台，市场产值在5-10亿元人民币。截止2016年中国吞吐量过亿的大型港口就有十五个，如果按照每个大型港口平均500台(保守)AGV的需求量来算，就是7500台AGV产品，市场产值将是20-60亿人民币。这仅仅是吞吐过亿的十五大港口，中国货运码头港口总共超过500个。该市场需求将在较短时间内呈直线上升趋势，5年后逐步趋向稳定。可以预测，未来的几年，正因为巨大的经济和社会效益，港口应用将是AGV在中国最富前景的行业。
导引服务：多元化发展的“全能王”
       随着人工智能技术的发展，具备语音识别、人脸识别等功能的服务机器人逐渐占领了大片市场。目前在服务领域应用的AGV主要有清洁机器人、餐饮机器人、迎宾机器人、导购机器人等，为多个行业带来了重要改变。未来，机器人的应用普及还将进一步加速，而随着AGV逐渐迈向更高智能化，巨大的基础性优势，将成为其持续拓宽应用场景的坚实助力，必将创造更为广阔的市场空间。同时，从这一现象中可以看出，提高对于人工智能知识的宣传力度十分有必要，这对于人们了解人工智能，避免“胡思乱想”，有着重要的作用。
巡检：AGV机器人延伸特种多元化应用
       电站巡检机器人主要应用于室内外变电站代替巡视人员进行巡视检查。机器人系统携带红外热像仪、可见光CCD等有关的电站设备检测装置，以自主和遥控的方式，代替人对室外高压设备进行巡测，以便及时发现电力设备的内部热缺陷、外部机械或电气问题如异物、损伤、发热、漏油等等，给运行人员提供诊断电力设备运行中的事故隐患和故障先兆的有关数据。 

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