AGVS:多臺AGV小車在控制系統的統一指揮下，組成一個柔性化的自動搬運系統，稱為自動導引車系統，簡稱AGVS。

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　　隨著消費者需求增長以及人力成本和油價的增長，電子商務正在面臨著倉庫勞動力短缺的問題，而自動導引車（AGV）、購物車（AGC）、自主移動機器人（AMR）、視覺引導車輛（VGV）、自駕車（SDV）等技術的進步和產業升級改造的需求，這些移動機器人的應用也迅速得到推廣，AGV作為自動化運載移動平臺，能幫助人類降低勞動強度、提升工作舒適度及效率成為首選，也不足為奇。

　　當然，自動化迅速地發展給傳統的物料搬運市場未來走向發出了一個信號:10年內，該行業工作崗位可能被機器人和自動化所取代，因此，也引發很多從業者的恐慌。

　　越來越多的預測說會計是個下滑的行業，而且最終被電腦軟件所取代，會計的工作好象只是在一定規則內的單純加減運算而已，這個貌似已經不需要人工了，所以,大多數財務人員被此類傳言所困擾,由此自我懷疑，并產生危機感。就象Clearpath旗下OTTO汽車公司產品總監Simon Drexler所說，當初沒有人會想到，隨著移動互聯網逐漸成為數字時代主流，移動電子游戲也成為游戲產業的新方向。游戲產業和互聯網行業，是如此的接近卻又不同的兩個領域。很多時候，不論是創業者還是投資人，也無法明確自已是游戲創業者還是互聯網創業者。因為，雖然對自己領域的精通，同時表現出對另外領域的陌生。通常來說，人對陌生領域會有畏懼心理，并不愿意輕易涉入，很多時候都是迫不得已。

　　“第四次工業革命具有相同的魅力，”Drexler說，“但很多公司很難邁出第一步，說起'工業4.0'或'智慧工廠'，遠在天邊，近在眼前。這聽起來比實際上更讓人望而生畏，但一切并非天方夜譚，今天已經開始，現在很多技術都已成熟，大家都爭先恐后搶占制高點，但您不需要成為機器人專家。移動機器人和自動工業車輛正在進入以前由人類及車輛占據的新領域。未來這些領域，我們將看到機器人的更多用途，由于人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動，將會使一部分人不得不改變他們的工種，甚至不得不改變自己的工作方式。人們一方面希望人工智能和智能機器能夠代替人類從事各種勞動，另一方又擔心它們的發展會引起新的社會問題”。

　　Drexler警告說，很多人在即將到來的工作轉型面前，試圖放緩自動化的進程以維持現狀，但這一舉措不僅會限制勞動力的轉換，還會削弱自動化及人工智能技術對商業和經濟所帶來的影響。自動化物料處理解決方案已經在世界其他地方得到了廣泛的應用，所以如果北美不能跟上步伐，它可能會失去競爭優勢。為了能夠幫助那些駕馭先進自動化系統的人才，行業專家在部署和利用AGV技術時對一些關鍵的部件已進行了評估。對此，我們無須太過慌張，順應時代發展的潮流，不斷學習新的技能，一步一步地做好自己即可。

　　德馬泰克移動自動化市場經理John Clark說：現在有一種誤解，就是許多人都以為AGV可以不按規定的路徑隨意走動，然而目前這種AGV導引技術并不能使其在工作中真正意義上實現完全自主，不管是激光導航，電磁導航、視覺導航或慣性導航。當今的大多數AGV都使用激光或視覺導航，盡管我們確實看到了多種導航模式相結合的AGV，使用什么樣的導航，保證AGV的安全導航和精確定位，是其高效規劃路徑、決定控制決策的基礎，這取決于它在設施中的位置。

　　John Clark接著說：AMR可以說是AGV，反之亦然，無論是什么縮寫，客戶往往會被卡在“自主”或“機器人”這個詞上。有時稱為自駕車，通常稱為AMR，這個空間中的所有機器人都具有一些共同特征，盡管它們的形狀因數和有效負載能力差異很大。自駕車或自主移動機器人（AMR）通常與自動導向車輛（AGV）不同。傳統AGV通常需要某種類型的現有基礎設施或設施修改，無論它們是嵌在地板中的磁條還是導航信標，以引導車輛在指定的路徑上運行，他們在可預測的環境中會工作的很好。另外，AGV不僅具有AMR的一些功能，而且同傳統的人力操作的叉車之間還有很多相同點，這些叉車安裝不同的設備就可以成為兩用車，這些叉車通過改裝后就是AGV叉車，那么傳統叉車或其他工業車輛車和AGV的標準是一樣的嗎？回答是否定的。

　　Fetch Robotics首席執行官Melonee Wise表示：對于移動平臺，現行標準最接近的是ANSI / ITSDF B56.5-2012，然而，AMR比傳統的AGV具有更大程度的自由性，它不應作為AGV行業標準。首先，這個標準需要為AGV規劃路徑，而AMR在沒有它們的情況下進行自主導航。有業內人士開玩笑說，最好的解決辦法是將某個建筑作為指定路線。

　　Wise說：AGV和AMR是兩個獨立的概念，不僅僅是因為車輛尺寸的大小或使用的導航系統，而是整個系統概念設計中功能和行為的映射方法。AMR具有自主規劃、可編程、可協調作業和基于傳感器控制，具有直觀的界面以及在短短5分鐘內重新編程的能力。正如德雷克斯勒所說，這是跨越自主工業車輛的一個趨勢。

　　Wise接著講：控制AMR的基于云的系統降低了IT成本，并支持遠程監控、診斷和分析。也許用戶想要進行實驗和測試，而且我們可以遠程驗證配置是否正常。我們通過這些數據來改進工作流程，不僅在安裝時，而且隨著系統的發展而變化。如果分析顯示一條車道經常被堵塞，我們可以提出交通建議。

　　Wise補充說，基于云計算的系統可以提高網絡安全，但車輛的安全傳感器會覆蓋軟件命令。也就是說，現有的安全標準傾向于關注人類的安全，而不是其他設備和資產。例如，一些自動導向車使用平面二維傳感器，可以識別像人的腿一樣的東西，但不能識別升起的貨叉。