AGV(Automated Guided Vehicles)又名无人搬运车，自动导航车，激光导航车。其明显的特点是无人驾驶，AGV上装备有自动导向系统，可以保障系统在不需要人工引航的情况下就能够沿预定的路线自动行驶，将货物或物料自动从起始点运送到目的地。AGV的另一个特点是柔性好，自动化程度高和智能化水平高，AGV的行驶路径可以根据仓储货位要求、生产工艺流程等改变而灵活改变，并且运行路径改变的费用与传统的输送带和刚性的传送线相比非常低廉。AGV一般配备有装卸机构，可以与其他物流设备自动接口，实现货物和物料装卸与搬运全过程自动化。目前国内叉式移动机器人厂商主要分为传统叉车厂商、传统AGV厂商、物流集成商及仓储机器人企业等几类。深圳无人叉车市场报价

近年来，随着工业自动化与智能制造成为主流趋势，物流自动化的趋势不可逆转，包括无人叉车在内的自动化、智能化搬运工具迎来前所未有的发展机遇。特别是2020年以来，受肺炎影响，企业面临复工率低、人员短缺、人员集中风险、项目现场部署受限等诸多困境，促使企业快速推进“机器换人”的步伐。无人叉车和AGV/AMR在工业生产、仓储物流领域的应用，呈现进一步扩大趋势。关于无人叉车的概念，“无人叉车”又称“无人驾驶叉车”或“叉车AGV”，是一种智能工业车辆机器人，它融合了叉车技术和AGV技术，与普通AGV 相比，它除了能完成点对点的物料搬运之外，更能实现多个生产环节对接的物流运输，不只擅长高位仓库、库外收货区、产线转运三大场景，而且在重载、特殊搬运等场景也有着不可替代的作用。通过无人叉车的应用，可以解决工业生产和仓储物流作业过程中物流量大、人工搬运劳动强度高等问题。深圳无人叉车市场报价无人叉车融合了叉车技术和AGV技术。

中国移动机器人（AGV）产业联盟数据，新战略移动机器人产业研究所的调研数据显示，2020年以来，工业应用移动机器人（AGV/AMR）领域市场细分特征依然非常明显，这种新模式、新需求也是市场扩大增量的必由之路。由于各个应用场景的特性不同，对于工业应用移动机器人的技术要求也不同，立足于细分领域深耕已经成为很多企业未来的发展目标。未来，借助5G、大数据、物联网、云计算等技术，无人叉车将不光是简单地把货物搬运到指定位置，而是成为一种实时感应、安全识别、多重避障、智能决策、自动执行等多功能的新型智能工业设备。

同时期，AGV行业迎来早期萌芽，以新松、昆船、机科、国自、这里国际等为例的专业AGV厂商在大力开拓无人叉车赛道。二者相遇，一时间形成以传统叉车企业提供定制车体给AGV企业实现自动化改装的主流趋势。由此推动下，无人叉车市场得到迅速发展。随后几年当中，AGV行业的井喷式爆发迎来大批后起之秀。入局企业如未来机器人、木牛流马、艾吉威、劢微、仙工、临工智科等企业，他们或是开辟无人叉车相关系列产品线，或是以实现无人化场景覆盖为目的，大力推出叉车AGV系列产品。其中不乏创新者如国自机器人SLIM叉车AGV、塔斯克的托盘机器人、木牛流马应用在化纤行业的双轴提升叉车AGV。无人叉车的性价比也越来越高。

“很多人认为无人叉车的应用价值在于替代人工叉车，这是一种认识误区。事实上，人工叉车的应用场景只是叉式AGV的一部分市场，在我们交付的项目中，50%的情况以前是没有使用叉车的。”德(中国)移动机器人事业部产品与交付高级经理郑鑫清也提出了类似的观点。他表示，无人叉车的竞争力绝不单纯只为了替代人工，而是在于利用数字化的优势加持，实现物流作业更高效、更可靠、更安全、更智能，优化整个系统的投资回报。同时，市场参与者的不断增加和产品的日益丰富推动了无人叉车应用场景的拓展和延伸，自动化搬运设备的应用正在融入整个大制造的工艺当中，一些企业开始在细分市场取得突破。无人叉车能够实现优化后的自动化流程及现场系统管理。深圳无人叉车价格

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AGV机器人根据作业方式的不同来谈谈目前市面上流行的4款智能叉车和1款自研的新形态无人叉车。1.托盘式无人叉车外形小巧、操作灵活。一般负载在1500-3000KG，主要应用在产线、仓库内外货物的转运，适合狭窄区域的灵活作业、平面搬运场景。2.堆高式无人叉车是指对成件托盘上货物进行装卸、堆高、堆垛和短距离运输的轮式搬运车辆，对叉车的作业精度有相对较高的要求。主要用于产线、仓库等场景内的货物快速转运、托盘码垛和入库。3.平衡重式无人叉车平衡重式叉车是传统环境中应用较普遍的叉车，因其具有门架可以满足堆高需求，同时对比堆高车，具有运行速度快、爬坡能力好，载重极限高、适用于在露天或货场内作业等优点，在不同场景、各个生产和物流环节，平衡重式叉车的普适性更高。4.前移式无人叉车前移式无人叉车是仓储叉车的一种，对城建托盘货物进行装卸、堆垛和短距离运输作业的前移轮式搬运车辆。同于大型物件的运输，具备平衡重式、堆垛式叉车的有点，操作灵活、高荷载，能够较大限度节省作业空间，高效运输存储。深圳无人叉车市场报价

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