夏小凉风
随着机器视觉和激光导航技术的进步，新一代自主移动机器人逐渐兴起，并带动了整个物流自动化市场的升级发展。根据美国知名市场调研和咨询公司GrandView Research的报告，2017年自动导引车（AGV）市场规模达到20亿美元，并将在未来几年保持16%以上的复合增长率。
近年来，电子商务行业快速发展，智能物流仓库的建设需求紧迫，越来越多仓库管理者利用移动机器人来提升工作效率。此外，AGV在制造业应用也开始普及，在智能制造模式下，柔性物流搬运显得越来越重要，而移动机器人具有较高的灵活性，可以在厂区自由移动，满足各种生产线的物料配送需求。
工业4.0模式下的重要角色
自动导引车能够为企业带来诸多好处，例如代替人力劳动处理一些重复性的搬运任务，可以节省企业的人工成本，提高仓储业务和物流管理流程的效率等。新的AGV能够通过编程来改变任务路线，满足灵活柔性制造的需求，并将成为工业4.0模式下的重要角色。
此外，使用AGV进行物料搬运可以减轻工伤，特别在处理重型和大件的货物时，容易对工人造成损害，这些任务用自动导引车来代替，可以很好地避免潜在的意外或者事故，从而确保生产过程的安全。
随着产品技术的发展成熟，例如采用激光导航技术，使得移动机器人在部署时不再需要铺设导轨和磁条，进一步减轻了企业的成本。此外，移动机器人可以24小时运行，相当于2-3班次的工作量，一般企业投入移动机器人后，都能在不到两年的时间内拿回成本。
视觉+激光导航技术的发展
从导航方式来看，AGV的导航技术有很多种，包括激光导航、磁性导航、视觉导航、二维码导航、自然导航等。虽然目前激光导航的市场规模是最大的，不过在增长速度方面，视觉导航的增速是最快的。计算机视觉结合软件解决方案，可以帮助AGV更好的分析周边环境，从而提高了环境分析和避障能力。
在复杂的工业环境下，AGV需要具备快速识别的能力和进行灵活的避障。而计算机视觉与LiDAR传感器的结合，再加上软件系统辅助，将能设备获得更强的导航能力。工业相机可以实时获取信息，LiDAR能够快速检测障碍物并分析出周边环境，两者结合可以帮助创建操作区域的3D图像，使得设备能够获得精确的导航能力。
从就行场景来看，自动导引车市场包括物流仓储、装配、包装、装卸和材料处理，其中，物流仓储的市场份额最大，物流企业正在利用自动化和机器人，进行存储系统的物料搬运，以节省劳动力成本和提高运营的效率。
谁将成为下一个市场主导者？
目前全球AGV市场，欧洲地区占主导地位，主要受到材料处理设备需求的增长，以及制造业自动化的推动。不过，近年来，中国和印度的电子商务快速崛起，进一步打开了物流自动化的需求，AGV在仓库中进行分拣、拣选和搬运等任务，从而提升电商企业的整体效率。
目前AGV厂商有很多，基本上传统物流设备商基本有推出相应的AGV设备，例如德马泰克、瑞仕格、胜斐迩、丰田工业、大福等，这些厂商提供的主要针对大型物流仓库的自动导引车和自动叉车。
除了物流设备商，电子商务巨头也在大力布局，例如亚马逊收购KIVA机器人，阿里巴巴旗下的菜鸟物流投资了快仓机器人，以及还有京东也在推进机器人在仓库物流的应用，以提升电商的交付时间。此外，还有一些潜力的厂商，如库卡、 Fetch Robotics、 InVia Robotics、Locus Robotics、极智嘉、GreyOrange、欧姆龙等。随着更多科技公司的加入，未来AGV市场的竞争将进一步激烈化。
可爱的小一
从中国目前的技术水平来看 市场没有谁能成为主导！
人工智能的高新技术 国家是极力鼓励企业发展但也极力管控这个技术的
机器人这个技术如果一旦不受控制或者被恶意编程 危害社会和人民 是不行的
互联网巨头姑且是慢慢摸索 还不具备主导之能力 移动机器人技术目前不成熟，市场风口只是一个观念 对中国来说 太年轻了 人工智能的发展眼前应急力于推动产业升级 解放生产力 让产业智能化 高效化 让人们的生活 便利化 简约化。
智慧有客
移动机器人目前为止是一个科技含量较高的产品，现在只有一些大的公司有实力在摸索着该领域的应用，但是个人觉得市场的主导着未必是目前正在探索的大公司，总结为以下几个理由
1.因为移动机器人目前处于摸索阶段，其投入的成本很高，风险也很大，投入与回报不一定成正比。
2.相信随着时间的推移，肯定会出现第一个吃螃蟹的人，但是在投入使用的时候肯定会出现需求及技术上大大小小的问题，并且一开始的价格肯定是昂贵的，所以一开始未必能立刻普及。
3.再次随着时间的推移，其技术成本会下降，成本费用会降低，所以普及率会逐渐提高。
4.随着普及率的提高，那么随着人们的需求，机器人也会被越来越细化，最终会形成各类品牌的的机器人，每种品牌的都会有各自的优点，市场最终会被这些品牌的机器人所占领。
综上所述，移动机器人市场的主导者不一定是当前领先的那些公司，每个人都有机会，只是相对来说那些领先的公司机会更大而已。
