人工智能有望影响下一代 AMR，使其能够做出更智能的决策并适应不断变化的环境。例如，人工智能算法可用于根据环境中的实时数据优化 AMR 的路径和速度。通过分析 AMR 传感器和其他来源的数据，人工智能可用于预测和预防潜在的碰撞或事故。此外，人工智能还可用于优化制造流程中的物料流和管理库存。总之，未来人工智能将在提高 AMR 的效率、安全性和灵活性方面发挥重要作用。

Joshua Alphonse ：用于 AMR 的最新导航技术之一是视觉 SLAM 导航。与目前主要用于探测和防止碰撞的基于激光雷达的传感器相比，这项技术是一个质的飞跃。视觉 SLAM 或 VSLAM 使用摄像头来查看和绘制 AMR 的运行环境。通过可视化，AMR 能够准确地确定自己的位置，查看和探测障碍物，并做出明智的决策，例如在不断变化的环境中绕过障碍物时修改速度以优化行驶时间。视觉 SLAM 结合了人工智能和三维视觉技术，可确保 AMR 的性能优于其他制导技术。与磁带、QR 码和传统的二维 SLAM（需要额外的基础设施才能运行）等其他导航形式相比，可视 SLAM AMR 具有明显的优势，正在被企业广泛采用，以处理范围不断扩大的生产和配送任务。

《Tech Briefs 》：人们普遍认为机器人将取代人的工作。您对希望实施AMR 的运营团队有什么建议，尤其是在让工人接受自动化操作方面？

Kevin Dumas：机器人不会取代工作。事实上，我们的机器人可以替代或补充人们不再愿意从事的 "枯燥、肮脏和危险 "的工作。至于对希望实施 AMR 的运营团队的建议，我们建议您及时传达您的自动化计划；让您的员工参与到这一过程中，是使您即将到来的自动化之路更加顺畅的最佳途径；让您的员工享受这一过程。AMR 可以承担最重复、最繁重的任务，让员工专注于高价值的活动。帮助员工认识到，机器人是他们更好地完成工作的工具。让你的员工知道，未来的工作不是机器人取代他们，而是帮助人们并与他们并肩工作、提高效率和安全性的工具。例如，AMR 接手了通常因工伤而缺勤率较高的体力劳动。向你的员工展示，机器人将帮助他们获得更好的健康和工作成果。

Steve Branch：早在 AMR 到达仓库之前，Locus 就与现场仓库团队密切合作，进行变更管理。要想成功整合 AMR，就必须与员工沟通，让他们认识到自动化作为一种资源，在帮助提高生产率的同时，还能让工作本身变得更轻松。AMR 不是取代工作，而是通过完成重复性、体力要求高的任务来增强工人的工作能力。AMR 可以让工人腾出时间，专注于更具战略性、更有价值的任务。此外，它还能留住工人，提高工作场所的整体质量。

Jay Judkowitz：现在的情况根本不是这样，而且在很长一段时间内也不会是这样。目前，北美有 200 万个制造业岗位空缺。机器人可以填补这些空缺。而且，在驾驶员被取代的情况下，我们的客户不会解雇这个人。他们正在培训这些人，让他们从事技术含量更高、更有成就感、薪酬更高的工作。此外，在物料装卸附近工作但本身不是物料装卸工的所有其他工人都会发现，他们现在有了一个更安全、更无伤害的环境，从而提高了舒适度和工作满意度。

Joshua Alphonse ABB

Ed Volcic：值得区分自动化在宏观层面和微观层面对工作的影响。虽然包括 AMR 在内的机器人使用率逐年快速上升，但失业率却在持续下降。而在微观层面，工人只会考虑自动化对自己工作的影响。因此，"机器人会取代工作 "是工人们担心的问题，而团队在实施 AMR 时必须解决这个问题。以下建议有助于让工人接受自动化：让工人参与实施过程；宣传 AMR 的益处；强调工人在新系统中的作用；提供提升技能的机会；消除对工作岗位被取代的担忧。总之，运营团队必须让工人参与实施过程，宣传自动化监测和报告的好处，并消除他们对工作岗位被取代的担忧，从而使工人在运营中接受自动化。

Joshua Alphonse ：没有机器人可以取代人。但人们往往被迫从事危险或重复性的工作，而机器人却可以胜任。AMR 可以处理对人体工程学造成压力的任务，将人们从枯燥、肮脏、危险和重复性的工作中解放出来，使他们能够在特定的组织内发展自己的技能，从事更有意义的工作。员工们很快就会明白这一点，接受机器人支持也就水到渠成了。随着劳动力市场的紧张，许多公司都在部署机器人来处理人工无法胜任的工作。他们努力留住有价值的员工，让他们从事更有发展潜力的工作。实施 AMR 有一系列好处，包括提供更安全的工作环境、更可预测的生产线供应，以及重新调整资源以执行任务，从而提高生产空间或仓储环境的生产率。组织效益是广泛的。

《Tech Briefs 》：影响AMR 未来的三大技术趋势是什么？

Kevin Dumas：如前所述，5G、车队管理软件和互操作性的进步以及人工智能这三项关键技术将有助于塑造 AMR 的未来。5G 无线网络专为更快速、更准确地传输更多数据而构建，随着企业过渡到 5G 无线网络，AMR 的性能也将实现巨大飞跃，能够更快、更准确地决定它们在设施内的路径。由于设施现在部署了大量的 AMR，带有单一内部物流系统的车队管理软件对于协调、控制和管理车队就显得更加重要。通过基于网络的界面，机群管理软件提高了 AMR 的运行效率，使机器人（包括带有不同顶部模块、挂钩或其他配件的机器人）的编程和控制更加简便。随着人工智能的发展，它将继续使机器人更有效地学习它们的经验，以便在新情况下更好地检测和做出智能选择。AMR 的自主行为只会不断改进。

Steve Branch：影响未来 AMR 的三大趋势包括：增强人工智能能力，实现自主决策；整合物联网，实现实时数据交换和协调；以及采用先进的机器学习技术，提高适应能力并从环境中学习。Locus 致力于利用人工智能改善运营，这从一开始就是公司基因的核心部分。随着人工智能技术的不断改进，Locus 将充分利用这些资源，继续推进仓库 AMR 技术的发展。Locus 还致力于实现与其他系统的互操作性。AMR 需要与输送机、分拣系统、机械臂等其他常见类型的仓库自动化系统对接，才能发挥有效作用。

Jay Judkowitz：我们看到的三个主要趋势是传感器技术的改进：目前，唯一经济实惠的安全等级技术是二维平面激光雷达。一旦我们拥有了高性价比的安全等级 3D 传感器，就能以合理的价格实现最高级别的安全和定位；数字双胞胎和仿真技术的全面改进：目前，模拟技术往往是 AMR 供应商提供的附加服务。但是，随着仿真技术在质量和可用性方面的改进，它可以被整合为机队管理的标准组成部分，使客户能够不断优化其部署，提高工厂效率和机器人的投资回报率；采用云技术进行数据和分析：基于云的机器人数据存储和分析产品可进一步帮助客户了解如何优化物料处理。

Ed Volcic：有几个关键技术趋势将塑造 AMR 的未来，使其变得更加智能、灵活和高效，并能在更广泛的环境中与人类一起安全操作。三个关键技术趋势包括人工智能将在未来 AMR 中发挥重要作用，使其能够做出更智能的决策并适应不断变化的环境；激光雷达、3D 摄像机和超声波传感器等先进传感器将继续提高 AMR 的导航和感知能力。这些传感器将使 AMR 能够实时探测物体和障碍物，绕过它们并安全地与人类并肩工作；云计算将使 AMR 能够从云端访问实时数据和分析，使它们能够做出更明智的决策并更高效地运行；5G 网络技术通过支持更快的数据传输、更低的延迟（或数据传输延迟），预计将对未来的 AMR 产生重大影响。5G 技术还提高了可靠性和网络覆盖范围，使 AMR 能够在工厂和仓库等具有挑战性的环境中更可靠地运行。

Joshua Alphonse ：人工智能在导航和路线管理优化方面的进步、传感器和摄像头成本的降低以及软件工具的改进将继续提高自主机器人的实施效率。