在5G科技的推动下，AGV行业也在不断更新迭代与创新。在AGV行业渐趋成熟之际，凭借灵活、易操作、易部署等特点，AMR（自主移动机器人）在5G与AI等技术双重加持下，被广泛应用于制造业工厂、医院、餐厅、饭店与仓储物流等领域。从AGV到AMR，这两者更多的是体现在场景互补上，对于更细分领域的应用场景，AMR具备先天优势。

从传统AGV到AMR，可以看出，这种物流搬运设备的“车辆”属性正在被弱化，机器人属性更加凸显。在许多工业场景中，兼具柔性化与智能化的AMR被认为是移动机器人迭代的必然趋势。基于SLAM（即时定位与地图构建）技术，AMR无需依赖固定的信标，凭其“大脑”中扫描的地图就能实现自主移动。

SLAM的两大技术缘何平分秋色

远传电信指出，5G专网可能应用的垂直领域中，属工厂制造最多。应弹性生产需求，AMR要能根据各种动态变化做出实时反应能力，背后就必须依附5G高速传输。目前来看，包括大型电商、货运业者与机器人相关的企业，近年来都加强了在AMR的研发。

当下的SLAM导航技术分为优缺点明显的是两种形式：激光SLAM和V-SLAM。

激光SLAM导航的优点是技术成熟，且能够灵活地规划路径，定位精度高，行驶路径灵活多变，施工较为方便，室内外环境下均能开展工作，。缺点是制作成本及价格相对较高，探测范围有限制，主要被应用在室内环境；地图缺乏语义信息，限制了复杂环境下的可拓展性应用。

激光SLAM使用场景

V-SLAM导航的优点是无传感器探测距离限制，路径规划灵活，定位精度高，施工方便，室内外环境下均能开展工作，成本低，地图可提取语义信息，复杂环境中的复用性高。缺点同样存在，对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域需要借助辅助传感器。

基恩士-视觉导航系统

虽然激光SLAM的产品成熟，但成本相较VSLAM更高，这致使激光雷达产业链难以进行大规模量产。近年来，国内的激光雷达产业线做得比较成熟的，如SICK、倍加福、欧镭激光、万集科技等。

计算需求方面，主流的激光SLAM可以在普通ARM CPU上实时运行，而V-SLAM基本都需要较为强劲的准桌面级CPU或者GPU支持。但业界也看到了这其中蕴藏的巨大机会，为视觉处理定制的ASICS市场已经萌发。例如Intel旗下的Movidius，进行图像、视频与深度神经网络的处理，在瓦级的超低功耗下达到桌面级GPU才拥有的吞吐量。

激光SLAM和V-SLAM技术未来是分庭抗礼还是相互融合？

近年来，拥有视觉导航技术的移动机器人公司热度普遍较高，视觉导航也被认为是智能仓储柔性化物流变革的必然趋势。

在应用场景上，V-SLAM的应用场景要丰富很多。V-SLAM在室内外环境下均能开展工作，但是对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光SLAM目前主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。

VSLAM技术的应用场景

激光雷达距离测量比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，反馈信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航变得直观。激光SLAM理论研究也相对成熟，落地产品更丰富。

GGII认为：SLAM技术逐年提升，在激光与视觉的技术上，应各取所长。多传感融合是趋势之一，但这样也会导致成本的上升，企业如何对导航方式的成本控制与精度进行平衡也将是一个难点。用激光雷达进行导航，视觉摄像头作为辅助定位已经是工业场景下移动机器人企业的主流选择。

在当下通讯设备、处理器等周边配套设施的不断更新，V-SLAM的导航模块也在飞速进步，但至于未来是否有机会超越激光SLAM，真正成为技术主流，还仍待市场及资本的考究。