移動機器人是一個集環境感知、動態決策與規劃、行為控制與執行等多功能于一體的綜合系統，它集中了傳感器技術、信息處理、電子工程、計算機工程、自動化控制工程以及人工智能等多學科的研究成果。移動機器人既可以接受人類指揮，又可以運行預先編排的程序，同時也可以根據以人工智能技術制定的原則綱領行動。

近年來，我國人口出生率呈持續下降趨勢，制造業的人口紅利逐漸消失。而原本享受我國高出生率帶來的人口紅利的行業，如3C電子、物流、汽車制造等，都面臨勞動率低、生產率低的問題。

因此，作為人力資源的一大替代品，移動機器人（AGV）的需求變得愈發旺盛。與此同時，隨著物流系統的迅速發展，機器人性能不斷地完善，移動機器人的應用范圍大為擴展。不論是生產、倉儲中種類繁多且沉重的物料或者成品，還是物流分揀中爆發式增長的快遞包裹，當前移動機器人技術已經達到可批量應用的時間窗口。但是卻仍然存在一定的問題。工作范圍受限，業務覆蓋受限、提供服務受限、運維成本過高是目前移動機器人面臨的幾大難題。

自主定位的機器人面臨挑戰

面對移動機器人目前存在的難題，其根本原因是關鍵技術（長期自主移動和大面積覆蓋移動）并沒有得到很好地突破。

移動機器人在在運作過程中，需要覆蓋大面積的區域，因此需要大量的數據來描述不同的環境。同時要求移動機器人能適應動態場景。例如：移動機器人在檢測和跟蹤靜態或者動態的物體時，要學習更多的知識來預測環境的變化。

不僅如此，移動機器人需要長時間運行，對數據的存儲量要求也越來越多。因此便需要更多的存儲空間和更強的運算能力，而如果只是靠機器人的單機的本體很難實現的。

云機器人的技術突破

機器人單機本體滿足不了現今的技術需求，云機器人便應運而生了。它利用機器人端的運算以及云端的運算進行機器人技術的研究。

云機器人有幾個優點，第一：可以利用云機器人的框架彈性分配計算資源，這樣就可以用在復雜環境中的同時定位與制圖。

第二：可以在這個框架下訪問大量的數據庫，例如在做識別和抓取物體的時候，需要用很多的數據庫來比對，另外如果做基于外包地圖的長期定位，也需要訪問大量的地圖的數據庫。而云機器人可以提供大量數據。

第三：可以形成知識共享，也就是多機器人系統間的信息共享。這就意味著這些多機器人之間可以根據情況配備不同的裝備，但是它們之間可以在云端形成一些知識共享。

總而言之，云機器人的技術突破主要體現在：一，充分利用云端的無線存儲空間和豐富的數據庫資源，來降低對機載傳感器的要求，設計分布式算法，尋求云端的強大計算能力和機器人實時要求之間的平衡。二，補償由于網絡不穩定引起的斷網問題，以及由于云端和機器人端數據的頻繁交互引起的網絡延遲。

隨著5G時代的到來，我們能夠使用高帶寬、低延時、高并發的通訊網絡，這樣云、網、端三位一體的云機器人才可能真正得到大規模的應用，從而讓移動機器人來擴展環境覆蓋面積、提升業務覆蓋能力、增強場景覆蓋力、降低運維成本。這樣整個服務機器人商業化的進程才會真正進入到一個新的時代。