常见的无人叉车负载通常在2吨以上，尤其是托盘车，更是可以根据客户需求定制，负载区间更大。根据功能，可分为堆高、牵引、搬运、窄通道三向等众多产品类型。就产品类型丰富性而言，传统叉车企业无疑更具优势，以林德叉车为例，林德自2015年陆续推出L-MATIC、P-MATIC、T-MATIC及K-MATIC等全系列林德搬运机器人解决方案。目前已经完成全系列叉车AGV产品开发及投放，涵盖P\T\L\K\R产品系列。在国内厂商中，杭叉智能目前的AGV产品也已超过40款，涵盖叉车式、潜入式、移载式、牵引式以及轻载多向移动式AGV等系列。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。深圳智能叉车好不好

尽管现阶段的市场竞争日趋白热化，但无人叉车的相关企业普遍对市场前景表示乐观。从外部环境看，随着中国制造业智能化升级的不断深入，自动化技术、生产、服务等方面的创新将加快智能设备的导入进程。同时，人工智能、新一代信息技术的快速发展，叉车行业整体的互联网、数字化，无人驾驶技术的落地应用越来越成熟。这些因素都将推动无人叉车行业的发展。比如，5G智能产品作为公司未来发展方向。与中国电信厦门分公司达成战略合作协议，双方将充分发挥各自优势，进一步促进工业互联网创新发展，依托5G、MEC、云等技术，助力叉车智能制造转型升级。其中， AGV系统基于物联网的无人驾驶叉车打造，将自动化物流与工业制造完美结合。通过智能物流搬运，降低了人力成本，提高了作业效率、缩短了物流周期，实现5G技术正式商用、远程驾驶、无人物流搬运装卸的较佳解决方案。深圳智能叉车好不好无人叉车相关的导航技术会越来越成熟。

中国叉车行业发展现状及趋势分析，无人叉车将成为未来发展趋势叉车销售。受益于叉车产品的需求属性，近年来，在国内外经济环境复杂多变、经济增长放缓的情况下，叉车行业发展迅速。特别是2017年和2018年，叉车行业在国内复杂多变的市场环境下销量屡创新高，2018年销量超过50万辆，2021年叉车销量超过100万辆，达到109.94万辆。2021年1月至10月，共销售叉车930593辆，同比增长290952辆，增长45.5%；其中，国内企业累计销售85635辆，同比增长26203辆，增长45.1%；国外企业累计销售74258辆，同比增长24749辆，增长50%；电动叉车累计销售547526辆，同比增长229175辆。

无人叉车的本质是一种自动化物料搬运工具，而随着这类应用需求的增加，AMR（Autonomous Mobile Robot，移动机器人）等类似的产品和概念也不断出现，主要原因在于两者在工业场景的应用中有很多交叉。本次专题主要探讨的无人叉车主要是指针对托盘搬运及存取场景的产品，是AGV行业的一个细分领域。其特点在于：通过在叉车上加载各种导航技术（激光导航、电磁导航、惯性导航、视觉导航等），构建地图算法，辅以避障安全技术，实现叉车的无人化作业。无人叉车一般应用于重复性搬运、搬运工作强度大、工作环境恶劣、环境要求高的领域。

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，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。无人叉车通过叉取物料进行托盘运输。深圳智能叉车好不好

无人叉车应用方式主要是集成商购买叉车企业的基础车体进行自动化改装，价格不菲。深圳智能叉车好不好

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。深圳智能叉车好不好

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