在智能制造领域，AGV应用在汽车行业，电子行业和医疗化工行业较多，不同行业领域多样化的应用场景需要各种类型的移动机器人。为了响应市场需求，上海聿冠智能科技有限公司在探索智能装卸综合方案。

聿冠智能CEO朱昕华提到，“在技术发展方面，移动机器人AGV不仅仅是单体的智能，需要集结多台不同种类，通过融合运用机器学习，多智能体博弈等AI关键技术，从单个机器人的定位导航，运动控制，到多机器人的协作，要让具备单体智能的移动机器人协同作业，迈向群体智能。”

目前，上海聿冠智能科技有限公司开发出的整体装卸有机体，是将AGV，RGV,货架、栈板、升降置换机构，传输系统联动起来，未来还将融合进码垛及拆垛机器人。开发自动装卸的意义对聿冠而言，是智能物流继续升级应用的必然。朱昕华表示，“在开发单体智能设备时，我们依靠各种技术解决效率问题。但是当面对工作流程的问题时，我们发现多种智能设备交互，协同工作是智能工厂得以被推进的前提，而这个群体协作的效能发挥不再仅仅依赖于某个产品的技术，更依赖于软件系统的高度集成能力。继续往后升级，当群体智能被更好地应用到业务决策时，我们需要解决的是信息分析和使用的问题，一旦大数据和IoT能相互配合，就能在一定程度上实现从感知、到分析、到决策到执行的全自动化和智能化。”

AGV行业内的智能设备调度系统，一般是根据生产指令来控制设备的运作，系统通过物联设备将现场所有设备进行无线互联，信息交互，其具体功能可以体现在以下几个方面，比如线路和设备运行参数可通过调度集中配置并下发、自动化物流设备不需要预置固定的运行线路、多线程同步控制多台自动物流小车使得路径计算最优化、动态直观显示设备的工作位置及运行状态并显示预计到达时间、设备运行异常实时预警、小车根据线路运行情况自动避让、集成第三方信息系统（ERP/MES/WMS）产生数据交互等。而本次开发的装车控制系统（LCS）在一定程度上补足了成品货物与车辆容积的智能测算和实物匹配操作过程智能化，这样智能数据的颗粒度将得到进一步细化，未来反馈机制调整成围绕供应端响应优先性将更灵活。

物流和信息流的智能化作为智能工厂建设的关键驱动因素，要求我们不断尝试多种设备多维度融合适应多场景需求。目前部分研究将群体智能的深化建立在“探索-融合-反馈”的机制基础之上，从实体应用适应企业发展需求的角度，这种机制是适合的。但是对于智能物流行业而言，最大的挑战就是多设备和独立的系统运作，群体智能将整个系统的智能化程度推高，系统能否在协同作业中不断被优化，这个难题有待进一步探索，而这类技术是必然的趋势，也是市场刚需。