技术上，AMR的硬件层面壁垒并不高，核心在于算法与系统的迭代积累，这主要体现在以下三个方面：

• 对客户场景的数据分析：分析仓库历史数据，拟定部署方案和路径方案；在实施期间，深入洞察客户的业务，负责调查与实施的产品经理与负责研发和后台支持的业务团队相配合，不断打磨方案。

• 实现单机智能算法：包括单机导航算法和路径规划算法，后者涉及到对业务的理解，如何分区域、如何实现***短路径、如何并行组单从而实现效率***大化。

• 实现集群调度算法：集群调度指的是同时调度数十台甚至上百台机器人，通过有效的合作，达到1+1>2的效果，实现仓内作业效率***优、成本***低。调度算法技术上门槛不高，厂商之间的差距来自于对于行业场景的了解程度和项目实施的经验积累。

　　取决于场景需求和技术路线，行业存在多种搬运方案，其存储密度、拣选效率、投资回报均有所差异：

• 订单到人方案：订单到人***近1年开始推行的方案，适用于人机协同的场景。国内较少企业专注于该模式，灵动科技为行业***的公司。

• 货架到人方案：Kiva式国内推行时间超过6年，***早一批AGV/AMR玩家采用此方案，因此参与玩家众多、行业竞争激烈。Geek+、快仓等头部厂商也积极向其他搬运方案拓展，产品线丰富。

• 货箱到人方案：货箱到人由海柔首创，在鞋服领域取得成功案例后，其他玩家也积极推出相似方案。海柔的经验优势和规模化优势明显。

　　注：此处统计为仓储物流场景的出货量占比情况，工业物流场景约占整体出货量的45%

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