无人搬运技术突破：AMR单体智能与集群调度升级发展

随着仓储搬运智能化从“单点尝试”进入“规模化应用”阶段，移动机器人的部署规模也从数十台向千台级集群拓展，作业场景从单车型同任务向多车型、多任务类型、多优先级并发的“百态级”应用持续演进；与此同时，面向轻量化、碎片化场景的单体智能也正成为行业新的发展方向。以海康机器人为代表的头部企业，正同步推进技术布局，适配集群规模化与单体轻量化两类差异化需求。由此，系统调度面临的不再是简单的路径规划问题，而是算法复杂度、系统确定性验证与不同业务动态适配的多重挑战。

近年来，人力结构变化、订单形态碎片化及全链路升级需求等多重因素，共同推动仓储无人化进入加速期。其中，搬运环节劳动强度大、重复性高，成为无人化技术创新应用的重点领域，移动机器人尤其受到青睐。近年来，移动机器人的应用规模从数十台向千台级集群拓展，场景复杂度也从单车型同任务向多车型、多任务类型、多优先级并发的“百态级”应用持续演进，使得集群调度面临多重挑战，如何在异构设备、多任务并发的集群中实现全局优化，成为行业亟待攻克的关键问题。

海康机器人全品类AMR已累计下线20万台

2026年7月，杭州海康机器人股份有限公司（以下简称“海康机器人”）实现移动机器人全品类累计下线量突破20万台。凭借视觉技术的原生积累与大规模集群调度的工程化能力，其已在多机型混行调度、轻量化单体智能、多技术融合等方向形成系统性的技术沉淀。本期专题，我们围绕无人系统技术在仓储搬运环节的应用、自主移动机器人（AMR）的技术优势、大规模集群调度难点与设计思路等话题，对海康机器人的相关负责人进行了专访。

在人力结构层面，搬运环节普遍存在劳动强度大、重复性高的特点，人员流动性大，尤其流通行业在订单波峰波谷差异显著时，旺季运营稳定性与成本控制难度加大，企业对自动化的需求愈发明显。

在需求形态层面，电商零售、鞋服、快消等行业的订单正向多品种、小批量、高频次加速演进，SKU数量多、业务波动频繁，传统搬运模式难以快速适配仓配布局与订单节奏的动态调整，行业对柔性化、可快速扩展的物流方案需求迫切。

海康机器人单体智能系列

在产业升级层面，企业的智能化升级正在从单点自动化走向全链路优化。仓储作为供应链的核心环节，不仅要完成基础搬运，更需要融入整体业务体系，通过数据回流支撑运营决策，这对物流系统的智能化水平提出更高要求。

而在行业需求的驱动下，厂内物流已形成两条清晰的技术路线：一是面向大型场景的整厂级智能物流系统，通过多设备集成与统一调度实现体系化提效；二是面向轻量化、碎片化场景的快速部署路线，以低门槛的产品满足灵活搬运需求。两条路线互为补充，共同覆盖不同规模、不同发展阶段的企业需求。

面向大规模集群应用场景，导航与感知技术的选型核心是“适配”而非“先进”。当前的主流技术包括2D/3D激光SLAM、视觉SLAM、二维码导航及其混合导航方案。选择的关键并非一味追求技术领先，而是要结合客户的场地条件、生产节拍、项目规划和整体投入来综合权衡，选取最适配的方案。

与此同时，行业正在出现另一个重要的市场拐点。过去十多年，移动机器人的功能、性能、稳定性和安全性逐步走向标准化。越来越多的中小企业看到自动化带来的收益，但往往缺乏专业技术人员来部署和维护复杂系统。传统“服务器+

专业实施团队”的模式门槛过高，这就要求产品设计理念必须发生根本转变——从“面向系统集成商设计”转向“面向终端用户设计”。

海康机器人单场调度可达千级

在这一方向上，海康机器人推出了“单体智能”产品系列。该系列首款车型以300kg负载为核心，将感知、决策与调度能力集成于车身，无需服务器、无需专业实施团队即可独立运行。在技术路线上，车体通过上下RGBD相机与360°对角激光雷达的多传感融合感知技术，结合AI多维导航与避障算法，实现自主识别低矮障碍物与灵活绕障；导航层面采用激光SLAM技术，无需预铺信标，支持单机分钟级建图与地图一键共享；车体自带10寸操作屏，将复杂的调度逻辑转化为直观操作。同时兼容按键呼叫器、APP与API多种操控方式，支持“当天部署、当天上线”。本质上，这种“单体智能”路径是对传统集群调度模式的补充——在大型场景中通过规模效应实现调度优化，在中小型场景中通过去中心化设计降低门槛，二者共同覆盖不同发展阶段企业的自动化需求。今年，我们也将持续深耕单体智能系列，推出适配不同负载与场景的新品，不断降低物流自动化的应用门槛，让智能技术惠及更广泛的仓储场景。

在多车型混行的现场，算法逻辑的复杂性呈指数级上升。客户的生产节拍极其严苛，一旦调度系统升级或环境变更，稍有不慎就可能导致停线。动态环境中的稳定导航与障碍物精准识别避让、多机器人协同通信的可靠性，以及与现有仓储管理和客户系统的适配，在金属结构密集、物流通道拥堵的复杂现场尤为突出，对机器人的定位精度、障碍识别准确率和动态路径规划能力都提出了极高要求。

海康机器人RCS-2000机器人控制系统

为突破这一瓶颈，需要从技术、架构、工具多个维度协同推进。比如，在技术层面，通过多传感器融合与AI视觉提升环境感知能力，让设备在复杂现场具备更高的定位精度与障碍识别准确率；在架构层面，通过调度系统优化支撑大规模集群的高并发协同，使规模化部署从“能跑起来”走向“跑得稳、跑得省”；在工具层面，借助数字仿真平台，例如我们自研的磐镜PlantMirror，在设计阶段就能将工厂的产线布局、物流动线、设备参数进行系统性建模，提前验证方案的可行性与瓶颈环节，将问题前置解决，从而大幅降低现场调试的风险与周期。

当调度规模从几十台扩展到千台级别时，算法复杂度并非线性增长，而是组合爆炸式的激增。因为在几十台规模下，调度系统主要解决路径冲突与任务分配问题；但当规模突破千台，任务类型多样、路径拓扑复杂、设备参数异构，每一个决策维度的增加都会引发组合数量的指数级上升，对系统的实时性、稳定性和全局优化能力提出了质的不同要求。

为应对这一挑战，需要在软件架构上采用分层化、模块化的设计思路。业务层对接仓储管理与生产执行系统，处理订单、库存、波次等业务逻辑；调度层负责路径规划、任务分配、交通管控等实时决策；执行层对接各类移动机器人设备。三层之间通过标准化接口协同工作，既能保证大规模场景下的调度效率，也能灵活适配从简易场景到复杂集群的不同需求。

在多个项目中，海康机器人已实现与客户WMS系统的无缝对接

从大规模调度的核心技术挑战来看，主要聚焦在四个层面：

1.路径规划需在毫秒级时间内从全局最优角度响应，既要考虑路径长度、拥堵概率，也要动态避让高优先级任务。

2.任务分配需结合订单优先级、库存热度和机器人实时状态，实现动态最优匹配，而非简单就近分配。

3.交通管控要在多车交汇的复杂路口实现无冲突快速通行，避免死锁与拥堵。

4.容错与恢复机制需在单点故障发生时快速隔离、自动重调度，确保局部异常不扩散为全局停摆。

这四个方面相互耦合，共同决定了大规模集群能否在严苛的生产节拍下“跑得稳、跑得省”。

在设备层面，不同类型机器人的运动参数、作业节拍、空间占用与取放货逻辑差异显著。例如，料箱机器人与潜伏机器人运行模式不同、作业节拍不一，需要在同一调度框架下实现统一统筹与精准时序衔接。

在任务层面，入库、出库、补货、越库等多类型任务的时效要求与资源占用各不相同，高峰时段资源抢占频繁，调度系统需建立动态优先级评估机制，根据任务紧急程度和资源占用状态实时分配资源。

在系统协同层面，电梯、输送线等周边外设存在时序协同需求，要求调度系统将移动机器人调度与外围设备控制纳入统一的时间轴管理。

在稳定性层面，大规模并发场景下，单点故障可能通过资源竞争快速传导、引发连锁反应。调度系统需建立完善的故障隔离机制，在局部异常发生时快速切割、自主恢复，避免影响全局稳定。

海康机器人：从目前的行业实践来看，移动机器人调度系统与上层WMS、WCS已普遍实现对接。成熟场景下，系统可完成从订单下达到作业完成的信息流闭环——业务指令自动下发至调度系统，调度系统将任务分解后分配给具体设备，作业状态与完成数据实时回传至上层管理系统，实现业务流程与物流执行的初步协同。

海康机器人具身智造场景

如果从“全链路智能”的更高标准来看，当前行业仍面临两个层面的挑战：在广度上，系统对接的完整性因项目而异，部分场景下月台管理、车辆调度等外围环节仍存在信息断点；在深度上，从“数据互通”到“智能协同”仍有距离——真正的全链路智能不仅是指令的自动下发与状态回传，更要求调度系统能够感知业务波动的实时变化、预判瓶颈环节、自主调整作业策略，实现从“执行指令”到“优化决策”的跨越。

对此，海康机器人在项目中采取的做法是：在系统集成层面，通过提供标准化的开放接口与业务流程编排能力，支持不同行业、不同复杂度场景的灵活对接；在算法协同层面，调度系统与仓储管理系统的融合不断加深，例如将库存热度、波次规划与任务分配算法联动优化，使物流执行能够更好地响应业务需求的变化。

一是“专业工”更加精准，应用门槛持续降低。面向特定场景的专用机器人将在定位精度、作业效率、稳定性等方面持续迭代，同时开放平台与标准化硬件的普及将进一步降低部署门槛，中小企业的自动化意愿将明显提升。

二是数据驱动的“多用能力”持续增强。这是集群调度算法与AI大模型、深度强化学习等技术深度融合的关键方向。“专业工”机器人在规模化运行中沉淀的业务流程数据与场景调度策略，可驱动集群调度算法持续迭代优化；其中可复用的通用经验，如环境感知、业务决策逻辑等，也能为具身智能等新型机器人的能力迭代提供参考，形成“数据沉淀—算法优化—能力升级”的正向循环，让设备的场景适配能力持续提升。

在具身智能与移动机器人底盘融合方面，技术层面的核心方向是将感知、决策、执行能力深度集成于单一设备，使其能够自主完成多项任务，实现“一机多能、快速适配”。在制造与仓储场景中，这意味着设备可通过短时调整完成工序或产线切换，无需复杂的重新编程，从而推动从“固定产线”向“流动产能”的演进。从行业层面看，这一方向的持续推进，将让数据反哺算法、算法优化产线、产线再积累数据，形成持续迭代的发展飞轮。