物流配送类机器人应用:识别+导航

物流配送类应用占比约为四分之一。IFR 数据显示，2023年，全 球物流机器人销量增速G达35%,物流机器人主要得益于三个原因： 

一是供应链的整合深化，电商和物流行业的发展使得企业对物流 运行效率和响应速度的需求不断提G；

二是工厂设计水平的提升，模 块化厂房设计技术为移动机器人提供了封闭性、结构化的活动场景， 便于机器人快速移动和完成任务；

三是激光地图构建 (VSLAM) 技术 的成熟，基于地图数据，深度学习算法能够自主规划行动路径，并进 行动态避障。

此类场景主要包括两种“机器人+人工智能”融合应用模式。

 一 是“移动机器人+识别类模型+自主导航模型”模式， AI应用的主要目标是实现环境识别和路径规划，形成码垛、上下料、仓储、配送等 典型细分场景，如J智嘉的取货机器人使用计算机视觉技术和深度学 习算法，可以在繁忙的物流中心中，快速识别包裹位置，避开障碍物， 并G效完成取货任务。

二是“移动机器人+协同优化模型”模式，AI应用的目标是开展多种物流机器人的协调配合，如亚马逊建设的无人 仓库大量使用了各类移动、仓储机器人，并引入技术团队将人工智能 融入整个机器人系统。