AGV/AMR机器人产业链全景图（一），嵌入式控制主板与AI融合应用的前沿探索
前言：
近年来，AMR/AGV移动机器人行业发展迅猛，受到了国家的高度重视。国家相关部门陆续出台了《“机器人+”应用行动实施方案》《“十四五”机器人产业发展规划》等一系列政策支持行业发展。移动机器人行业政策为企业提供了良好的生产经营环境。在政策的助推下，移动机器人获得发展，各项指标呈增长走势。
本文深入剖析了AGV/AMR机器人的全产业链结构，从上游核心控制板厂商，到中游AI算法，再到下游丰富应用场景，旨在使读者能够全方位、多角度地了解AGV/AMR机器人，为企业的战略决策与技术创新提供有力支持。
AGV/AMR移动机器人总产业链解读
AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引运输车）与AMR（Autonomous Mobile Robot，自主移动机器人）属于移动机器人的一种，主要包括AGV搬运机器人，AGV牵引机器人，AGV叉车机器人，移动充电机器人。其产业链涵盖了从上游原材料及零部件供应、中游机器人本体制造到下游系统集成与应用的多个环节。
AMR/AGV是一种以电池为动力，装备有控制主板、电磁、视觉和激光等自动导航模块，能够根据后台机器人控制系统的指令进行自主行驶或沿规划路线自主行驶，到达指定地点，完成搬运、分拣、装配等作业任务的移动机器人。
AGV和AMR的区别
AGV起步时间早于AMR。AGV可以沿着预设路线依照预设指令完成任务，但在任务执行过程中无法根据现场环境的变化而改变行为。AMR具备智能感知、自主路径规划、灵活避障、可安全地人机协作等能力，能够应对复杂的现场环境变化，更智能、柔性、安全和高效。因此，移动机器人领域的市场头部玩家已经从AGV逐渐向AMR发展。
图： AGV与AMR移动机器人对比
资料来源：CMR产业联盟
据GGII统计，2022年全球移动机器人市场规模约为285亿元，增速超30%，预计至2026年市场规模将超过1,000亿元。
数据来源：高工机器人产业研究所（GGII）
AMR/AGV移动机器人的产业链涵盖了从上游原材料及零部件供应、中游机器人本体制造到下游系统集成与应用的多个环节。其中，上游原材料及零部件供应商，是整个产业链的核心，直接影响AGV/AMR移动机器人的性能。
AGV产业链上游国产化趋势显著，国产零部件凭借价格优势迅速占领市场，满足中下游企业对高性价比产品的需求。政府政策支持与下游行业需求的增长，进一步加速了国产化进程。
AGV产业链中游企业需提供高性价比和个性化服务以满足下游多样化需求，推动产业快速发展。
AGV产业链下游在汽车汽配、光伏、锂电等行业的蓬勃发展尤为显著。随着技术的持续精进与产品的日益多样化，AGV正逐步渗透到更多元化的应用场景中。
AGV/AMR移动机器人上游-控制主板厂商现状
基于ARM架构的核心板或嵌入式主板正逐渐成为AGV/AMR移动机器人行业的主流趋势。这类控制器不仅支持Linux系统，而且展现出优异的算法适配性和宽温稳定性。
相比传统的工控机和PLC，基于ARM架构的核心板或嵌入式主板在性价比和定制化程度上更具优势。AGV/AMR移动机器人开发企业可以根据自身需求，灵活选择装载嵌入式实时操作系统，并利用多核异构的核心板或嵌入式主板开发出强大的多任务计算机，甚至支持AI神经网络计算能力的主控制板进行二次开发。
一般来说，适用于AMR/AGV移动机器人的主控制板需要关注以下特点，包括硬件层面的工作温度范围、湿度范围、IP防护等级以及防爆、防腐蚀等认证要求；嵌入式层面的芯片、编译器、操作系统的稳定性要求；算法层面则需要经过大量应用场景验证AI算法的可靠性；系统层面则需具备强大的容错能力和冗余技术指标能力，以增加控制器的整体可靠性。
在此背景下，国产企业的崛起正逢其时，据MIR，国产化率已经达到50%左右。国产控制器一般是基于ARM、X86等芯片或者核心板进行外围电路的开发，采用高性能的芯片，并结合外围器件，硬件成本相对较低。
AGV/AMR移动机器人控制器厂商列表
东胜物联专注于嵌入式主板的研发与生产，为AGV/AMR机器人量身定制AI赋能嵌入式主板。该主板以Rockchip RK3588/J、NXP I.MX8M Plus为核心，具备强大的计算能力和先进的AI算法深度融合能力。同时，支持快速二次开发，助力客户产品迅速上市。
AGV/AMR移动机器人中的AI算法集成与应用
激光SLAM技术
SLAM算法是AGV机器人实现自主导航和环境感知的核心技术之一，它能够使AGV机器人在未知环境中一边移动一边实时构建地图，并同时根据构建的地图进行定位。在AGV机器人中，SLAM算法通常结合激光雷达、摄像头等传感器数据，实现高精度的环境建模和定位。
路径规划与视觉导航技术
AGV小车需要根据任务需求和地图信息，规划最优路径，避免障碍物和优化行驶距离，路径规划算法可以通过遗传算法、A-Star算法等方法，实现最优路径规划。根据规划出的路径，控制机器人按照预定路线行驶。这需要结合机器人的动力学模型、传感器数据融合等技术。
机器学习算法
AGV小车需要根据实时环境信息和任务需求，进行智能决策和控制，机器学习算法可以通过对历史数据的学习和分析，实现智能决策和控制。
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