夏小涼風
隨著機器視覺和激光導航技術的進步，新一代自主移動機器人逐漸興起，並帶動了整個物流自動化市場的升級發展。根據美國知名市場調研和諮詢公司GrandView Research的報告，2017年自動導引車（AGV）市場規模達到20億美元，並將在未來幾年保持16%以上的複合增長率。
近年來，電子商務行業快速發展，智能物流倉庫的建設需求緊迫，越來越多倉庫管理者利用移動機器人來提升工作效率。此外，AGV在製造業應用也開始普及，在智能製造模式下，柔性物流搬運顯得越來越重要，而移動機器人具有較高的靈活性，可以在廠區自由移動，滿足各種生產線的物料配送需求。
工業4.0模式下的重要角色
自動導引車能夠為企業帶來諸多好處，例如代替人力勞動處理一些重複性的搬運任務，可以節省企業的人工成本，提高倉儲業務和物流管理流程的效率等。新的AGV能夠通過編程來改變任務路線，滿足靈活柔性製造的需求，並將成為工業4.0模式下的重要角色。
此外，使用AGV進行物料搬運可以減輕工傷，特別在處理重型和大件的貨物時，容易對工人造成損害，這些任務用自動導引車來代替，可以很好地避免潛在的意外或者事故，從而確保生產過程的安全。
隨著產品技術的發展成熟，例如採用激光導航技術，使得移動機器人在部署時不再需要鋪設導軌和磁條，進一步減輕了企業的成本。此外，移動機器人可以24小時運行，相當於2-3班次的工作量，一般企業投入移動機器人後，都能在不到兩年的時間內拿回成本。
視覺+激光導航技術的發展
從導航方式來看，AGV的導航技術有很多種，包括激光導航、磁性導航、視覺導航、二維碼導航、自然導航等。雖然目前激光導航的市場規模是最大的，不過在增長速度方面，視覺導航的增速是最快的。計算機視覺結合軟件解決方案，可以幫助AGV更好的分析周邊環境，從而提高了環境分析和避障能力。
在複雜的工業環境下，AGV需要具備快速識別的能力和進行靈活的避障。而計算機視覺與LiDAR傳感器的結合，再加上軟件系統輔助，將能設備獲得更強的導航能力。工業相機可以實時獲取信息，LiDAR能夠快速檢測障礙物並分析出周邊環境，兩者結合可以幫助創建操作區域的3D圖像，使得設備能夠獲得精確的導航能力。
從就行場景來看，自動導引車市場包括物流倉儲、裝配、包裝、裝卸和材料處理，其中，物流倉儲的市場份額最大，物流企業正在利用自動化和機器人，進行存儲系統的物料搬運，以節省勞動力成本和提高運營的效率。
誰將成為下一個市場主導者？
目前全球AGV市場，歐洲地區占主導地位，主要受到材料處理設備需求的增長，以及製造業自動化的推動。不過，近年來，中國和印度的電子商務快速崛起，進一步打開了物流自動化的需求，AGV在倉庫中進行分揀、揀選和搬運等任務，從而提升電商企業的整體效率。
目前AGV廠商有很多，基本上傳統物流設備商基本有推出相應的AGV設備，例如德馬泰克、瑞仕格、勝斐邇、豐田工業、大福等，這些廠商提供的主要針對大型物流倉庫的自動導引車和自動叉車。
除了物流設備商，電子商務巨頭也在大力佈局，例如亞馬遜收購KIVA機器人，阿里巴巴旗下的菜鳥物流投資了快倉機器人，以及還有京東也在推進機器人在倉庫物流的應用，以提升電商的交付時間。此外，還有一些潛力的廠商，如庫卡、 Fetch Robotics、 InVia Robotics、Locus Robotics、極智嘉、GreyOrange、歐姆龍等。隨著更多科技公司的加入，未來AGV市場的競爭將進一步激烈化。
可愛的小一
從中國目前的技術水平來看 市場沒有誰能成為主導！
人工智能的高新技術 國家是極力鼓勵企業發展但也極力管控這個技術的
機器人這個技術如果一旦不受控制或者被惡意編程 危害社會和人民 是不行的
互聯網巨頭姑且是慢慢摸索 還不具備主導之能力 移動機器人技術目前不成熟，市場風口只是一個觀念 對中國來說 太年輕了 人工智能的發展眼前應急力於推動產業升級 解放生產力 讓產業智能化 高效化 讓人們的生活 便利化 簡約化。
智慧有客
移動機器人目前為止是一個科技含量較高的產品，現在只有一些大的公司有實力在摸索著該領域的應用，但是個人覺得市場的主導著未必是目前正在探索的大公司，總結為以下幾個理由
1.因為移動機器人目前處於摸索階段，其投入的成本很高，風險也很大，投入與回報不一定成正比。
2.相信隨著時間的推移，肯定會出現第一個吃螃蟹的人，但是在投入使用的時候肯定會出現需求及技術上大大小小的問題，並且一開始的價格肯定是昂貴的，所以一開始未必能立刻普及。
3.再次隨著時間的推移，其技術成本會下降，成本費用會降低，所以普及率會逐漸提高。
4.隨著普及率的提高，那麼隨著人們的需求，機器人也會被越來越細化，最終會形成各類品牌的的機器人，每種品牌的都會有各自的優點，市場最終會被這些品牌的機器人所佔領。
綜上所述，移動機器人市場的主導者不一定是當前領先的那些公司，每個人都有機會，只是相對來說那些領先的公司機會更大而已。
