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工业4.0的概念正在推动私有5G网络的普及，由于频谱成本较低，私有5G网络也越来越多地应用于制造和物流领域。因此，工业4.0中围绕智能制造、物流、仓库自动化、能源和公用事业、智能电网、缺陷检测等方面的大量用例占私有5G用例的60%以上。
预计到2025年，仓库自动化市场将达到270亿美元，机器人运营将超过400万个，约5万个自动化配送仓库。因此，在我们的行业生态系统中，自主移动机器人将有巨大的机会。
5G凭借其超可靠的低延迟通信和高带宽能力，推动分布式计算效率，为自动移动机器人树立了新的典范。
边缘计算越来越普及，这是一个非常好的周期。这将降低自动移动机器人的成本，因为计算更接近自动移动机器人生成的数据源。同时，随着仓库计划部署数百台自动移动机器人，甚至自动移动机器人的价格也变得更实惠。
自动化仓库的一些任务可以位于自动移动机器人上，而一些任务可以卸载到边缘服务器上。在某些情况下，一些任务可以转移到数据中心或云端。
自动移动机器人上可以执行的一些任务包括传感器摄取、路径规划和定位、避障、电机控制、功能安全和导航，而可以卸载到边缘服务器的任务包括远程干扰、车队管理、任务管理、电池管理、交通管理和分析。
为了在自动移动机器人中启用这种计算和人工智能功能，它们确实需要基于延迟和其他要求。然后，在这些不同的位置对这些工作负载进行逻辑划分，从而为企业带来最佳效率和最佳业务价值。
自动移动机器人具体用例
第一个是针对自动移动机器人的边缘见解，在自动移动机器人平台上优化的软件堆栈，具有各种构建模块，如同步定位和测绘，用于真正实现和控制自主移动机器人。
第二个用例是英特尔的开源套件，也就是集人工智能、计算机视觉和深度学习推理于一体的工具包。该套件加速了从机器人上的摄像头捕获的图像的视觉推断。这对于工厂车间的自动移动机器人导航非常关键，但也要确保自动移动机器人安全运行并与工厂车间的人类共存。
最后一个用例就是智能边缘产品，用于管理和部署自动移动机器人应用。
总结
仓库自动化可以管理来自不同供应商的自动移动机器人，使用边缘计算为自动移动机器人引入扩展的AI功能，可以实现用于预测维护和运营优化的数字孪生，并为自动移动机器人和人类协作创造一个安全的环境。
