AGV/AMR機器人產業鏈全景圖（一），嵌入式控制主板與AI融合應用的前沿探索

前言：

近年來，AMR/AGV移動機器人行業發展迅猛，受到了國家的高度重視。國家相關部門陸續出臺了《“機器人+”應用行動實施方案》《“十四五”機器人產業發展規劃》等一系列政策支持行業發展。移動機器人行業政策為企業提供了良好的生產經營環境。在政策的助推下，移動機器人獲得發展，各項指標呈增長走勢。

本文深入剖析了AGV/AMR機器人的全產業鏈結構，從上游核心控制板廠商，到中游AI算法，再到下游豐富應用場景，旨在使讀者能夠、多角度地了解AGV/AMR機器人，為企業的戰略決策與技術創新提供有力支持。

AGV/AMR移動機器人總產業鏈解讀

AGV（Automated Guided Vehicle，自動導引運輸車）與AMR（Autonomous Mobile Robot，自主移動機器人）屬于移動機器人的一種，主要包括AGV搬運機器人，AGV牽引機器人，AGV叉車機器人，移動充電機器人。其產業鏈涵蓋了從上游原材料及零部件供應、中游機器人本體制造到下游系統集成與應用的多個環節。

AMR/AGV是一種以電池為動力，裝備有控制主板、電磁、視覺和激光等自動導航模塊，能夠根據后臺機器人控制系統的指令進行自主行駛或沿規劃路線自主行駛，到達地點，完成搬運、分揀、裝配等作業任務的移動機器人。

AGV和AMR的區別

AGV起步時間早于AMR。AGV可以沿著預設路線依照預設指令完成任務，但在任務執行過程中無法根據現場環境的變化而改變行為。AMR具備智能感知、自主路徑規劃、靈活避障、可安全地人機協作等能力，能夠應對復雜的現場環境變化，更智能、柔性、安全和高效。因此，移動機器人領域的市場頭部玩家已經從AGV逐漸向AMR發展。

據GGII統計，2022年移動機器人市場規模約為285億元，增速超30%，預計至2026年市場規模將超過1,000億元。

AMR/AGV移動機器人的產業鏈涵蓋了從上游原材料及零部件供應、中游機器人本體制造到下游系統集成與應用的多個環節。其中，上游原材料及零部件供應商，是整個產業鏈的核心，直接影響AGV/AMR移動機器人的性能。

AGV產業鏈上游國產化趨勢顯著，國產零部件憑借價格優勢迅速占領市場，滿足中下游企業對高性價比產品的需求。政府政策支持與下業需求的增長，進一步加速了國產化進程。

AGV產業鏈中游企業需提供高性價比和個性化服務以滿足下游多樣化需求，推動產業快速發展。

AGV產業鏈下游在汽車汽配、光伏、鋰電等行業的蓬勃發展尤為顯著。隨著技術的持續精進與產品的日益多樣化，AGV正逐步滲透到更多元化的應用場景中。

AGV/AMR移動機器人上游-控制主板廠商現狀

基于ARM架構的核心板或嵌入式主板正逐漸成為AGV/AMR移動機器人行業的主流趨勢。這類控制器不僅支持Linux系統，而且展現出優異的算法適配性和寬溫穩定性。

相比傳統的工控機和PLC，基于ARM架構的核心板或嵌入式主板在性價比和定制化程度上更具優勢。AGV/AMR移動機器人開發企業可以根據自身需求，靈活選擇裝載嵌入式實時操作系統，并利用多核異構的核心板或嵌入式主板開發出強大的多任務計算機，甚至支持AI神經網絡計算能力的主控制板進行二次開發。

一般來說，適用于AMR/AGV移動機器人的主控制板需要關注以下特點，包括硬件層面的工作溫度范圍、濕度范圍、IP防護等級以及防爆、防腐蝕等認證要求；嵌入式層面的芯片、編譯器、操作系統的穩定性要求；算法層面則需要經過大量應用場景驗證AI算法的可靠性；系統層面則需具備強大的容錯能力和冗余技術指標能力，以增加控制器的整體可靠性。

在此背景下，國產企業的崛起正逢其時，據MIR，國產化率已經達到50%左右。國產控制器一般是基于ARM、X86等芯片或者核心板進行外圍電路的開發，采用高性能的芯片，并結合外圍器件，硬件成本相對較低。

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AGV/AMR移動機器人控制器廠商列表

東勝物聯專注于嵌入式主板的研發與生產，為AGV/AMR機器人量身定制AI賦能嵌入式主板。該主板以Rockchip RK3588/J、NXP I.MX8M Plus為核心，具備強大的計算能力和的AI算法深度融合能力。同時，支持快速二次開發，助力客戶產品迅速上市。

AGV/AMR移動機器人中的AI算法集成與應用

激光SLAM技術

SLAM算法是AGV機器人實現自主導航和環境感知的核心技術之一，它能夠使AGV機器人在未知環境中一邊移動一邊實時構建地圖，并同時根據構建的地圖進行定位。在AGV機器人中，SLAM算法通常結合激光雷達、攝像頭等傳感器數據，實現高精度的環境建模和定位。

路徑規劃與視覺導航技術：

AGV小車需要根據任務需求和地圖信息，規劃路徑，避免障礙物和優化行駛距離，路徑規劃算法可以通過遺傳算法、A-Star算法等方法，實現路徑規劃。根據規劃出的路徑，控制機器人按照預定路線行駛。這需要結合機器人的動力學模型、傳感器數據融合等技術。

機器學習算法：

AGV小車需要根據實時環境信息和任務需求，進行智能決策和控制，機器學習算法可以通過對歷史數據的學習和分析，實現智能決策和控制。