2022.07.08 来源：物流指闻

上半年过去了，机器人的池塘里没溅起几朵水花。

如果一直关注机器人不难感知到，过去两年如火如荼的机器人投资热正在熄火，尤其是之前被资本追捧的、以移动底盘和复合机器人为主业公司。36氪从多家科技FA处了解到，许多明星AMR（Autonomous Mobile Robot，自主导航移动机器人）公司近期都在开放融资，都进展不佳。

但有趣的是，移动机器人赛道中一个此前被认为枯燥、不被看好的细分，在一片冷淡里反倒显出了几分如火如荼——无人叉车，在投资界近乎停摆的上半年已经宣布了多笔融资：国内品牌包括未来机器人、捷象灵越、劢微机器人、木蚁机器人，接连完成亿元级融资，最高一笔达到5亿元；国外品牌则有Seegrid。据36氪了解，还有其他无人叉车公司已完成融资但尚未宣布。

很多时候，同个赛道的选手都是一荣俱荣、一损俱损的。但同样顶着“移动机器人”的名头，在AMR的融资之路遭遇坎坷时，为什么无人叉车会迎来小热点？

叉车性感起来了？

叉车，一种在仓库、工厂、机场等地用于装卸、堆垛和短距离运输以及重型搬运的工业车辆。之所以叫叉车，是因为车前往往有两条叉腿，用来抬起装在托盘上的货物。无人叉车，即将AGV技术用于叉车，是对传统叉车的智能化。AMR等移动底盘所用到的自主导航、建图算法、多车辆调度系统等技术，在无人叉车中同样有应用。

以无人仓储为主题的投资至少进行了5年以上，但在这个主题下，无人叉车的热度一直都远弱于AGV和AMR。相比较后者的百花齐放，无人叉车赛道中的标的相当有限。虽然极智嘉、快仓等AGV公司也有无人叉车产品；杭叉、合力、林德中国等传统叉车公司也在推出智能化产品。但以叉车为主业、且仍处于一级市场中早期的公司，上述提到上半年融资几乎已经涵盖了所有标的。

AGV/AMR与无人叉车的冷热不均，背后的原因或在于资本是从不同的逻辑观察两者。

多位移动机器人创业者和关注智能制造的投资人曾向36氪表示，在仓储和工厂产线搬运物流场景中，自主导航的移动底盘和复合机器人的推广、应用，不过近5、6年才发生的事。此前这个场景是人工用小推车搬运，所以AMR的推广存在着替人的逻辑，AMR公司要不断向客户证明「机器搬运的成本效率的确优于人类」。

在过去两年资本的跑马圈地之后，AMR公司要用大量、快速拿单来匹配自己的高估值，而让客户接受新产品本身是个快不起来的过程，这就是AMR公司此刻的困局所在。

无人叉车则不然。对工厂和仓库来说，叉车是刚需，其应用几乎持续了一整个制造业大发展时代，这一车辆形态是足够熟悉的。同时，叉车的应用场景非常广泛，无论是工厂、仓储还是机场、码头，只要需要堆垛、装卸动作的场景都需要叉车。应用行业本身再波动，叉车都是「东边不亮西边亮」。

本质上，无论是叉车的电动化还是无人化，都是对一个成熟环节进行升级的过程，客户接受的心理门槛是低的。也因此，无人叉车的需求度涨跌是与传统叉车同频共振的。

而叉车本身正处于景气周期中。从2009-2019的十年中，中国以快于全球的增速，已成为最大的叉车消费市场。以过去数十年的发展来看，叉车的销售与制造业曲线类似，每出现一次探底，随后就会迎来2-3年的景气周期。浙商证券研究显示，国内叉车的销量在2019年出现新一次波谷，按规律发展，2020-2023将是持续放量的三年。

简而言之，在目睹过AMR公司的自证困局后，资本希望在智能制造工业车辆的领域寻找「替代」而非「创造需求」的标的，来提高确定性。

一个数字可以证明市场对无人叉车的需求。据中国移动机器人（AGV/AMR）产业联盟数据，2021年中国叉式移动机器人销量达8000台。这个数字看似不大，但从2017年以来，叉车 AGV 销售复合增长率达到78%。如果以上述替代叉车的逻辑来看，未来叉车 AGV 的占比每提升 1%，将有数千至数万台的放量。如果能保持这样的增长率，无人叉车的市场规模将快速扩张。

相比较AMR移动小车对搬运工的代替，无人叉车代替的叉车驾驶员是成本更高的工种。招聘网站显示，叉车驾驶员的平均薪资在5300元左右，且上手前需要考到叉车驾驶证。无论从招工难还是人力成本的角度，客户的需求都会更为迫切。

尚未开垦与尚未解决的

关注无人叉车的投资人，看起来都好像在AMR项目中受过一点「伤」。

他们向36氪提到，在AMR之后关注叉车，一部分原因在于无人叉车有更强的技术壁垒。如果说前者核心考验的团队能力在于工业车辆的智能化，那么后者在此基础上还要具备对车体本身的深入理解。这并不是一个机器人大赛冠军就能杀进来创业的领域。抬高一点门槛，就减少一点如AMR般同质化竞争、红海肉搏的可能。

简单来说，无人叉车比AMR的难度提升是全方位的。跃为资本孙娇向36氪分析，无人叉车自重大，比如平衡重车型，加上载重要近似 10 吨，一辆轿车也不过1.5 吨左右；运行速度快，一旦出现撞人/撞设备，后果要比AGV/AMR严重得多。

而无人叉车恰恰是不好控制的。从车体来说，和无人驾驶一样，无人叉车的运动模型也可以抽象为自行车模型，这种模型的转向系统属于「大滞后系统」，不能随时随地原地自旋改变运行方向。因此在控制其转向时，需要考虑车辆在不同曲线、速度状态下的响应，这些都需要在软件控制系统中做针对性的预测与补偿。除去车体外，无人叉车还要对货叉这个执行单元有精确控制。尤其在一些高位叉取的场景中，货叉要同时保证定位精度和安全性。

就是说，无人叉车创业者既要懂硬件结构，也要把这些理解落实到软件中，以满足自主移动的AGV需求。更高的智能化、更好的控制，这也是资本对无人叉车的期待。

先说智能化。这是无人叉车公司最本质的机会所在。世界上排名前十的人工叉车公司都是巨头，有7家都在推出无人叉车产品。但他们的劣势在于不具备智能化研发能力，都要采用第三方方案，也就导致了二次开发、授权费高、场景不适配的问题。但目前的无人叉车专业化厂商，虽然在这方面有所优势，但仍有很多内功需要修炼。

据36氪了解，在核心的定位导航算法上，一些标的仍然使用第三方定位算法；有的标的自我宣传为视觉导航算法，但实际落地仍然主要用上一代的二维码导航方式。这些仅仅能被称为改良的方案依然对环境有很强的依赖，相比较真正的激光雷达方案没有优势。

其次，叉车作为车间仓库中广泛应用的车辆，要对接的环节比移动小车要多得多，这些都对无人叉车的通讯能力提出了高要求。36氪曾在一个走访的工厂中看到，10台无人叉车要对接二十几台生产设备、四个立库和四个卷帘门。这就需要调度算法本身对于路网、容错机制的设计能过关。除了对算法模型的优化，还要把对工厂的生产模式、生产节拍、生产流程的理解，结合到调度算法里去。

在机器工程方面，则有更多的问题等待在落地中解决。一位无人叉车创始人告诉36氪，有些主业并非叉车的公司之所以能快速推出叉车产品，方法是买传统叉车来无人化，但传统叉车和智能化叉车是完全不同的逻辑。

传统叉车高度依赖驾驶员的感知和决策能力，本体的运动控制精度是非常差的，只是加上定位导航组建的改动，根本没法做到人一样迅速智能。同时，由于传统叉车并不会为摄像头预留全视野，因此在倒车、转向时经常会产生感知盲区，这样简单粗暴的组合极有可能产生安全问题。

像AMR一样，无人叉车的技术迭代和落地还有很长的路要走。但市场对这一看起来不性感的车型开始关注是个好开始：别拿叉车不当高科技。

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