叉车，作为现代内部物流体系中最核心的搬运装备，承担着原材料、在制品与成品在生产各环节之间的高效转运任务。随着智能制造与智慧物流的深度融合，叉车的角色正从单一的作业工具，转变为数字化工厂中关键的物料流动节点。过去几十年，叉车的技术进步主要集中在结构优化、电驱化革新与人体工学设计三个方向：从传统内燃机与液压传动系统的机械改进，到电动驱动与能量管理技术的普及，再到操作舒适性与安全控制的人性化演进，设备性能持续提升。然而，如今人工智能、机器人控制、传感器融合与边缘计算的结合，让叉车从被动执行的作业工具，转变为具备感知、判断与协同能力的“智能终端”。这不仅是设备层的升级，更是整个内部物流系统的思维重构。

一、从传统搬运到智能决策

长期以来，叉车在内部物流中承担着超过70%的短距离物料搬运任务，是现代生产体系的关键支撑。然而，这种“以人驱动”的模式存在三大痛点：操作经验依赖性强、安全事故频发、数据闭环缺失。随着企业对效率、安全与可持续性的要求不断提升，传统模式显然已难以满足智能化、柔性化的生产需求。

AI的引入，使叉车具备了“感知—判断—执行—学习”的闭环能力。通过机器视觉与路径规划算法，智能叉车能够理解仓储环境，自动生成作业策略。例如在复杂的货架区域，它可以根据托盘尺寸、堆叠规则与货位分布，自动规划最佳行驶路线与叉取角度。系统不仅“会走”，更“会想”，并能根据历史作业数据不断修正逻辑。这意味着从“人判断、车执行”到“人赋能、车决策”的跃迁，叉车开始真正成为智慧仓储体系的主动参与者。

二、AI赋能感知：让叉车“看得见”世界

AI的真正价值，在于赋予机器理解世界的能力。过去，叉车的安全与作业精度主要依赖驾驶员的视野与经验；而现在，视觉、雷达、红外与惯导的融合，使叉车拥有了全局的“数字视野”。

当前主流的智能叉车感知系统普遍采用“多模态传感+AI融合”架构：激光雷达提供精准空间数据，3D深度摄像头识别托盘、货架与人员，超声波传感器捕捉近距离障碍，惯性导航单元补偿姿态变化，最终形成动态感知模型。AI算法对这些数据进行融合分析，生成实时三维地图，不仅能识别物体，还能预测其运动趋势。

美国海斯特-耶鲁集团（Hyster-Yale）的工程师认为：“AI让叉车第一次具备了‘环境预测’能力，而不仅是被动反应。”这意味着在动态仓储中，智能叉车能提前规避风险、规划最佳路径。例如，当系统识别到前方AGV正在靠近时，它会根据速度、方向与距离计算潜在碰撞点，并主动调整行驶节奏。

此外，AI让感知从“外部”延伸到“内部”。通过监测电池温度、电流波动、液压压力与震动频率，系统可实现预测性维护，提前判断潜在设备异常。德国林德物料搬运（Linde MH）的试验数据显示，智能诊断模块可将非计划停机时间减少28%以上，显著提升设备出勤率。

更值得关注的是，AI感知还助力“能源智能”。部分新一代叉车可根据货物重量与行驶坡度自动调整能耗分配，实现“动态功率优化”，能量使用效率提升可达15%。这些特征使叉车从“操作工具”变为“自学习系统”，在每一次作业中不断成长。

三、控制革命：从机械操控到“线控智能”

控制系统的智能化，是AI叉车区别于传统电动车的关键所在。过去的叉车主要依赖机械或液压传动系统，所有动作都源于驾驶员操作指令。而“线控智能”（Drive-by-Wire）技术的引入，使操作信号通过电子方式传递至执行单元，由算法实时解析与修正。

在这一架构下，叉车的加速、制动、转向、举升、倾仰等动作可实现高精度电子控制。AI算法会根据载荷分布与货物重心动态调整控制曲线。例如，当叉车高速转弯时，系统自动修正液压响应速度，防止货物倾斜或滑落；在重载上坡作业时，扭矩输出与制动力分配会实时优化，既保证安全，又减少能耗。

美国科朗设备公司（Crown）在其实验基地的对比测试表明，AI线控叉车在相同作业条件下货损率降低42%，操控误差减少60%。同时，AI算法还能与环境数据互动。当叉车检测到地面湿滑、坡度过大或货位偏差时，会自动降低速度或重新规划姿态。

更先进的控制系统还支持“协同模式”，即多台叉车通过云端算法形成虚拟队列。不同车辆共享位置信息与任务优先级，自动避让与分流，从而实现“群体智能”。这意味着未来的叉车调度，不再依赖中控台的单点命令，而是一个由AI分布式计算支撑的自主协作系统。

四、全球技术路线：四极并立的创新格局

AI叉车的全球发展正形成日本、美国、欧洲与中国四大技术路线，每一路径都代表着不同的技术文化与产业生态。

（1）日本路线：自然导航与极致可靠

以丰田物料搬运公司（Toyota Material Handling）为代表，日本企业以自然特征导航技术为核心，利用地面标志、立柱、墙壁等自然特征实现定位，精度可达±5毫米。其3D摄像头结合AI算法可实现“无地标装卸”，在高位货架和狭窄通道中保持厘米级精度。该系统在日本大型电商仓储中已投入使用，单车年均节省人工工时超过1800小时。日本路线的核心，是“稳定性、可验证性与精益制造”的延伸。

（2）美国路线：系统集成与主动安全

美国的AI叉车技术强调“系统融合与安全智能”。海斯特-耶鲁集团与科朗公司代表两种典型模式——前者聚焦AI驾驶辅助与高吨位电动叉车，后者专注智能仓储集成与人机共域作业。科朗的InfoLink互联系统可实现车辆数据云同步、驾驶行为分析与能源管理，为客户降低运营成本。

AI防撞、LiDAR导航与深度视觉系统广泛应用于美系叉车。布拉克斯泰尔（Blaxtair）的AI行人检测模块，凭借姿态识别与神经网络算法实现“识别-判断-制动”毫秒级反应，被视为主动安全新标准。

（3）欧洲路线：开放架构与柔性改造

欧洲路线的特征是兼容与模块化。巴莱奥（Balyo）与林德（Linde）推出机器人化改装方案，为传统叉车提供AI模块接口，客户可分阶段升级，实现“从人驾到自驾”的平滑过渡。罗克拉（Rocla）、丰田BT与斯迪尔（Still）则以数字孪生技术推动路径仿真与智能决策。欧洲路线注重“系统适配性”，即不破坏原有仓储结构的智能升级，是中小企业的现实之选。

（4）中国路线：新能源引领与系统融合创新

中国智能叉车形成以合力、杭叉、中力、诺力（四家独立的中国叉车上市公司）为代表的“四强矩阵”，在新能源、智能控制与系统集成三方面形成突破。

安徽合力股份有限公司在新能源与智能控制方向持续布局。公司在G2、G3系列锂电叉车中已推广智能控制策略与远程诊断功能，正将人工智能视觉识别技术引入驾驶安全辅助系统，用于行人检测、区域识别与速度调节等场景。同时，合力正推进“光储充一体化”能源解决方案，以实现叉车作业与清洁能源系统的协同管理，形成绿色低碳的能源闭环。

值得关注的是，合力在收购宇锋智能后，正在整合旗下合力科技、宇锋智能与江淮智行三大创新主体，据称将统一品牌为“合力宇锋”，打造涵盖智能控制、机器人算法与核心部件协同研发的集团级智能化平台。这一整合标志着合力正从单一产品智能化向系统级技术融合迈进，为AI叉车与智能物流系统的产业化落地提供坚实支撑。

杭叉集团股份有限公司正通过“杭叉智能”及其合资子公司深化其智能物流系统集成能力。2022 年，杭叉与日本奥卡姆拉株式会社共同出资设立“杭叉奥卡姆拉有限公司”，旨在整合双方在设备设计、系统方案与技术能力方面的资源。随着杭叉在 AGV、堆垛机、全向车等智能设备的产品线推广，其内部设立的“杭叉智能 / 汉和智能 / 杭奥智能”三条业务路径，专注于物流系统集成与软件平台开发。在 AGV 领域，杭叉智能自 2012 年起便已启动研发，产品支持多导航方式（如激光、自导航、混合导航等）以及模块化执行机构（叉举、旋转、抱夹等）。此外，杭叉在 2025 年成立杭叉美国智能物流有限公司（HASL），定位为当地提供 AGV/AMR、无人叉车、新能源叉车与系统集成的全栈服务商，其解决方案已在多个行业客户中落地应用。这些布局说明杭叉在全球智能物流舞台上正推进“设备 + 系统 + 软件”一体化战略。

中力智能装备股份有限公司则以“油改电”和轻量化为两大技术主线，在新能源叉车、仓储车及自动化搬运设备领域不断深化智能化布局。公司提出“工业物流4.0”战略，致力于打造覆盖电动搬运车、智能叉车与移动机器人系统的全球化品牌。旗下“搬马机器人”系列采用激光+视觉SLAM导航技术、视觉货物识别与路径规划算法，支持自主搬运任务的执行，并具备远程数据采集与能耗管理功能。中力还通过产业投资强化感知与控制系统能力，参股成都睿芯行、浙江科钛等智能硬件与软件企业，布局AI感知与无人控制技术。在能源体系上，中力持续推动锂电化与IoT数据闭环建设，形成轻量化、高效率、可视化的智能搬运体系，为未来向“硬件+算法+平台”的系统融合转型奠定基础。

诺力智能装备股份有限公司正加快由制造型企业向系统集成服务商的转型。其“智能内部物流系统解决方案”融合叉车、AGV、立体仓库、输送分拣与群控调度系统，实现设备与系统的协同运行。值得注意的是，诺力通过其法国子公司 SAVOYE，在智能仓储与软件系统集成领域具备国际领先优势。SAVOYE 拥有成熟的 Odatis 智能软件套件，涵盖 WMS 仓储管理系统、WES 仓储执行系统 与 TMS 运输管理系统，可实现从订单接收、库存管理到出入库执行的全过程优化。其模块化平台支持与多品牌设备及 AMR、AGV 系统的互联，具备路径规划、动态任务调度与能耗监控等能力，能够灵活适配不同规模的自动化仓储场景。依托 SAVOYE 在欧洲的系统集成经验与软件能力，诺力正形成“硬件 + 软件 + 系统”的一体化解决方案布局，在数字孪生、全流程可视化与智能仓储系统管理等领域持续强化技术竞争力，加速向全球智能制造生态服务商转型。

中国路线的核心在于从“单一产品智能化”走向“系统协同与生态融合”。这些企业不再局限于生产高性能设备，而是以“智能控制 + 能源系统 + 软件集成”的思路，构建开放的智能物流生态，使叉车从传统作业工具演变为内部物流系统的关键节点。

五、安全协同：构建人机共域新模式

在内部物流中，物料搬运工具的安全始终是AI的核心。AI让“安全”从被动响应转向主动预防。通过AI视觉算法，叉车能够识别行人姿态、移动速度甚至方向变化，从而预测潜在风险。布拉克斯泰尔的AI系统能在0.2秒内完成目标识别与风险分类，紧急制动响应时间仅为传统系统的一半。

更进一步，AI叉车正与其他移动设备、基础设施形成安全协同网络。在“人机共域”模式下，叉车、AGV、AMR、无人运输车及工位传感器可通过5G或Wi-Fi6网络实时交换状态信息。AI调度平台根据交通密度、能耗与任务优先级生成路径规划，实现动态避让与流量平衡。例如，在某些高密度仓储中心，系统为每台叉车分配“虚拟安全气泡”，任何设备或人员进入警戒区，叉车即减速或暂停。

美国洛克斯机器人公司（Locus Robotics）的测试数据显示，部署AI调度系统后，综合作业效率提升22%，交通冲突减少40%。此外，AI安全系统还具备可追溯能力——所有传感数据都会被记录，用于事故重建与行为分析，从而实现“算法化安全管理”。

六、趋势展望：从设备升级到系统革命

AI赋能叉车的进化，正从“单点智能”走向“系统革命”。如果说过去十年是电驱化与信息化的变革阶段，那么未来十年，将是AI主导的系统智能时代。全球范围内，这一变革主要呈现五大趋势。

（1）从单车智能到群体智能

第一阶段的AI叉车强调的是“单车感知”——让叉车具备看、听、判断与避障能力。而下一阶段，AI将打破单车边界，形成“群体智能”。

通过云端调度系统与V2X通信协议，不同叉车、AGV、AMR能够在同一环境中实时共享路径、任务与障碍物信息，自动协商优先级，实现分布式协同。例如，凯傲集团旗下林德品牌已在其实验工厂中实现20台以上AI叉车的动态协作调度，单车等待时间降低32%，通道利用率提升近40%。这种群体智能模式使叉车从“独立个体”进化为“网络节点”，成为智能工厂物料流的有机单元。

（2） 从自动驾驶到自主决策

未来的AI叉车，不仅能“自动驾驶”，更将具备“自主判断”。AI算法将从执行路径规划扩展到作业任务分配与风险权衡，实现“任务级自主”。

这意味着叉车可根据现场变化自适应地重构作业计划——例如在货位堵塞或路径受限时，系统能自动评估绕行成本与作业延迟，通过强化学习算法选择最优方案。

“下一代叉车不只是遵循命令，而是具备情境理解与决策能力。”这种智能化演进，将使叉车从被动工具转化为具备“工业智能体”属性的自主系统。

（3）从设备连接到数据闭环

数据将成为未来叉车产业的“新燃料”。AI叉车不仅生成作业数据，还能反哺决策系统。通过物联网与云平台的融合，叉车的运行状态、能耗、故障、路径等数据被实时汇聚到中央控制系统，用于维护预测、流程优化与能效分析。

丰田物料搬运提出的“Connected Forklift”体系，正是这一趋势的代表。该系统通过IoT模块与AI分析平台，为用户提供预测性维护、驾驶行为分析、能耗可视化等服务，使叉车从设备资产转变为数据资产。未来，制造企业将以数据流为核心重塑内部物流流程，实现“数据驱动的仓储优化”。

（4）从能源升级到绿色智能

AI不仅重塑了叉车的智能架构，也正在推动能源系统变革。过去十年，电动化是叉车行业的主旋律；未来十年，能源智能与绿色管理将成为关键。

AI系统可根据载荷、坡度与路径预测能耗需求，实现动态能量分配。例如，安徽合力的“光储充一体化”方案通过AI算法协调光伏发电、储能与充电策略，在高峰作业时优先释放储能，在低负载时回充，实现能源闭环管理。

同时，AI还能优化锂电池与氢燃料电池的寿命管理，通过智能算法平衡充放电曲线，延长电池寿命10%–15%。这意味着未来的叉车不仅是绿色驱动的终端，更是可感知、可调节的能源节点。

（5）从设备制造到系统生态

AI叉车产业的边界正被重新定义。过去，企业以“制造设备”为中心；如今，竞争正转向“提供完整系统解决方案”。叉车制造商正与软件公司、传感器企业、能源服务商和数字孪生平台形成生态联盟，构建端到端智能物流系统。

在欧洲，永恒力与西门子、SAP合作推出数字化仓储管理套件；在日本，丰田则通过其人工智能和机器人部门，整合移动机器人与云端管理平台；而在中国，合力、杭叉、诺力、中力正同步推进AI叉车、AGV、立体仓库与WMS系统融合，形成自主可控的智能物流生态。

这场系统革命将彻底改变叉车的产业角色——从“设备制造商”向“智能物流系统集成商”转型，谁能掌握算法与数据，谁就掌握未来。

【中叉网观察】

从全球视野来看，AI的嵌入正在改变物料搬运的底层逻辑。它不仅带来效率的提升，更在重塑整个内部物流系统的认知方式——从机械驱动转向算法驱动，从局部优化迈向系统协同。叉车不再是生产环节的附属设备，而是成为智能工厂中实时响应的“数据节点”，连接着制造与物流、能源与信息的双重流动。

这场变革的核心，不在于单一技术的突破，而在于“系统思维”的成熟。AI、传感、通信、能源与数字孪生的深度融合，使内部物流从线性运作转变为动态生态。未来，叉车的价值将不再以“吨位”或“速度”衡量，而以其在智能网络中的感知深度、数据贡献与协同能力定义。

与此同时，全球产业竞争也正在从硬件制造转向智能系统布局。谁能在算法、数据与能源管理之间建立更高效的闭环，谁就能在未来的工业体系中掌握主动权。AI让叉车从被动执行者，成为主动认知者——这是技术演进的终点，更是产业重构的起点。