2025年无人叉车行业专题报告：临近技术奇点，入局者众

什么是无人叉车？

无人叉车是AGV的分支

AGV：AGV全称Automated Guided Vehicle，中文名为自动导引车，是一种以电池为动力，装备有电磁、视觉和激光等自动导航模块， 能够沿规划路线自主行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车，是工业机器人的一种。AGV能够根据后台机器人控制系统的指令进 行自主行驶，到达指定地点，完成搬运、分拣、装配等作业任务。 AGV分类：按照结构分类，AGV主要分为潜伏式、叉式AGV（即无人叉车）、料箱式、复合式等四大类。其中，潜伏式和叉式AGV的应 用最为广泛，复合型AGV应用潜力较大。 AGV vs AMR：AMR全称Autonomous Mobile Robot，中文名为自主移动机器人。AGV与AMR之间并没有严格的定义区别，事实上， AMR隶属于广义AGV，相对为普通AGV，AMR更强调机器人的自主性和灵活性。简单来说，AMR是AGV的智能升级版。

AGV起源于美国，发展看中国

AGV起源于美国：全球第一台AGV诞生于美国Basrrett电子公司，开发于1953年，它是由一辆牵引式拖拉机改造而成的，在一间杂货仓 库中沿着布置在空中的导线运输货物。 AGV推广在欧洲：虽然AGV首先出现在美国，但在欧洲得到迅速发展和推广应用。根据移动机器人产业联盟，1960年欧洲就安装了各种 形式、不同水平的AGV系统220套，使用AGV1300多台。到70年代末，欧洲约装备了520个AGV系统，共有4800台小车，1985年发展 到10000台左右。其应用领域分布为：汽车工业（57%），柔性制造系统FMS(8%)和柔性装配系统FAS(44%)。 AGV发展看中国：1976年，北京起重机械研究所研制出我国第一台AGV，随后又开发研制了几套较简单的AGV应用系统。AGV在中国真 正的落地应用是在1991年，新松为金杯公司打造的AGV产品在这一年正式投入运营。21世纪开始，AGV在中国各行业平稳发展，2015 年之后，中国AGV销量与应用开始走在世界前列。

AGV及无人叉车的核心技术

核心技术——定位导航

AGV的导航方式复杂多样，二维码和SLAM导航应用范围最广。最初的AGV使用有轨导航技术，随后发展出地面预埋磁条、预埋磁钉等传 统无轨导航方式，再到如今形成以二维码和SLAM为主流的导航方式。AMR的自主移动目前主要是依靠SLAM技术来实现，基于多传感器 融合的混合SLAM技术是未来的发展趋势。

二维码导航：通过在区域中铺设二维码，利用AGV车载摄像头扫描解析地面二维码获取实时坐标，亚马逊的KIVA机器人就是通过这种导航 方式实现自主移动的，这种导航的形式相对灵活，铺设和改变路径也比较方便（相比磁导航）。但二维码导航只能沿固定路线运行，离散的 铺设方式导致二维码导航无法持续获得高精度的定位结果，且由于二维码自身特性的关系，需要定期进行维护。

SLAM导航：SLAM（即时定位与地图构建），即机器人在完全未知的环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航的技术。按照使 用的传感器类型的差异，又分为激光SLAM和视觉SLAM，其中激光SLAM基于激光反射测距进行即时定位与地图构建，根据实际使用有反 射板和无反射板两种；视觉SLAM则是使用相机作为传感器，在一定的图像帧率下捕捉周围环境信息，获得一系列连续变化的图像，通过测 算相机运动来获得当前时刻相机的位姿，并构建环境地图。当前激光SLAM技术比较成熟，视觉SLAM成熟度有待提升。

核心技术——感知

感知能力是AGV智能化的重要体现。包括环境感知和局部高精度感知两类。 环境感知技术即AGV对自身所处环境的描述和理解能力：AGV能够基于自身配备的多种2D/3D传感器，实现对其运行环境周围的全方位 感知。AI技术的发展使得AGV对周围环境的理解由单一的障碍物拓展到语义信息，从“看见”进化为“理解”，并能够基于语义等属性进 行AI在线规划以及行为决策，全面提升AGV对场景的理解、认知和执行能力。局部高精度感知主要应用于局部有高精度对接需求的场景：当AGV运行到机台等局部区域时，由于业务层面的对接需求，通常要求AGV 在局部区域具备高精度感知能力。AGV根据车身配备的多种传感器，基于AI感知技术计算目标的特征信息，计算AGV自身与目标物体之 间的相对偏差，并进行AI实时在线规划控制自身不断接近目标，从而实现目标的精确引导对接。

核心技术——控制

AGV车载控制器是AGV控制系统的核心。控制器负责完成人机交互、路径规划、任务执行、定位与导航控制、电源管理、自主避障、安 全信息提示，以及与AGV管理监控计算机进行通讯，反馈AGV的当前状态，并接受AGV管理监控系统的调度和工作指令等任务。AGV车 载控制器的性能和可靠性直接影响AGV产品的性能和可靠性。

AGV使用专用控制器。早期传统的AGV采用的车载控制器以PLC、工控机、单片机为主，后期随着技术的发展，对于控制器的算力要求 不断提高，逐渐衍生出专用的移动机器人控制器。与通用的工业运动控制器或PLC相比，专用控制器集成了成熟的导航和运动控制算法 （例如激光定位算法、麦克纳姆轮控制算法），工作效率、稳定性和防护等级更高。

AGV及无人叉车的市场规模

市场规模：全球近400亿元，国内超200亿元

全球市场规模：根据移动机器人产业联盟数据，2022年全球AGV市场规模约47.5亿美元，同比+36%。2020-2022年3年CAGR=36%。 中国市场规模：根据移动机器人产业联盟数据，2024年中国AGV市场规模为221亿元，同比+14%。2020-2022年3年CAGR=44%， 2022-2024年3年CAGR=21%。

中国市场销量：根据移动机器人产业联盟数据，2024年中国AGV销量为13.9万台，同比+11%。2022-2024年3年CAGR=25%。 AGV下游市场分布：根据高工机器人产业研究所，2022年中国AGV下游市场以制造业、电商物流为主，其中前五大行业为电商物流、汽 车、3C及半导体、锂电、光伏，占比分别为19%、16%、13%、13%、10%，CR5=70%。

降本增效，临近技术奇点

长期需求：无论是制造业升级必需的自动化工厂建设，还是人工成本不断提升催生的机器代人需求，都表明了AGV长期蓬勃发展的趋势， 决定其应用速度的是成本与效率这两个核心变量的博弈。 降低成本：根据移动机器人产业联盟数据，叉式AGV的成本构成为：定位及导航装置（激光雷达为主）占比25%、车体占比20%、车载 控制系统占比16%、电源装置占比14%、驱动装置占比13%、通信装置6%、其他占比6%。AGV产业的降本路径有两条：①规模节约效 应；②零部件国产化，其中激光雷达和控制器还有较大的国产替代空间，2023年导航激光雷达进口比例高达66%。 技术奇点： AGV及无人叉车的技术水平已相对成熟，AI大模型的快速发展有望大幅提升AGV的感知能力，使其对周围环境的理解由单一 的障碍物拓展到语义信息，从“看见”进化为“理解”，真正实现自主规划、自主移动、自主作业，助力AGV从室内走向室外，届时 AGV将迎来爆发式增长。根据移动机器人产业联盟数据，2023年应用于室外的AMR占比仅1.5%。

AGV及无人叉车的竞争格局

叉车企业在叉式AGV具备相对优势

叉车企业在叉式AGV具备相对优势。叉车企业在无人叉车领域的布局时间普遍在10年以上，叠加本身对叉车产品的丰富认知与深厚积累， 传统叉车企业在无人叉车领域的相对优势较强。 无人叉车渗透率持续提升。根据移动机器人产业联盟数据，2024年中国无人叉车销量2.8万台，同比+44%，2022-2024年3年 CAGR=52%。2024年中国无人叉车渗透率2.2%，同比+0.5pp。随着无人叉车突破技术奇点，逐步从室内走向室外，无人叉车的渗透率 将加速提升，为叉车企业带来更大的市场空间。

报告节选：

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