到2023年，预计电子商务将推动三分之二的电子商务 零售增长，从2019年的50%开始。这种巨大的增长给从生产，交付，配送到分销的各种操作施加了巨大压力，并且所有人的目光都集中在自动移动机器人上，以帮助提高每个阶段的生产率和效率。 

但是，人们如何开始构建自动机器人来帮助实现物流自动化呢？  

从自动化到自主 

那就是工业5.0发挥作用的地方。工业4.0为增强“智能”自动化铺平了道路，而后续规范则通过将自动移动机器人（AMR）置于与人类相同的工作环境中，将其提升到了一个新的水平。  

AMR可以协助不断变化的环境以及仓库和其他工业环境的动态工作流。实际上，在 Gartner调查 零售CIO的87%指出，用于仓库拣货的机器人技术是第一大用例。借助AMR，制造商和分销商可以减少运营费用。  

“将IoT Edge计算和AI集成是此设计的关键部分，” NVIDIA自主机器产品管理总监Amit Goel说。 “我们正在构建一个平台，为这些自治系统带来智能。将这种智能分布在仓库的不同组件中可以使一切协同工作，而单个计算基础架构是不可能做到的。” 

在环境中让AMR和人员安全地协作需要优势-硬件和软件都是用于实时，非故障计算的选择。 

Edge硬件和Edge软件紧密协作 

没有硬件和软件的配合，我们就无法期望最高的效率。 英伟达 目前正在开发特定于应用程序的软件开发工具包（SDK），该工具包将使开发人员可以创建应用程序或特定于行业的AMR解决方案。这些解决方案的集成将被简化，因为它们都将在相同的基于GPU的核心平台上运行。 

如您所料，制造工厂或仓库配送中心内有各种各样的需求。在自动化方面，需求可能很简单，例如使用机器视觉扫描产品以确保组织，或者在更复杂的环境中，使用AMR中的数据采集和机器视觉遍历整个仓库进行光学检查，一路上与其他AMR和人类接触。 

我们在AMR领域处于最前沿，其领先的计算解决方案专为在工业环境中安全地构建和部署AMR而设计-从异构计算的不同核心选项，到不同的模块甚至是集成的边缘平台，我们都能满足您的要求。 

实时组织数据 

我们看到物流系统会创建大量的运营数据，并且需要实时，在数据生成的“事物”的边缘，上方，附近或周围对这些数据进行实时处理。所有设备都与专用中间件的使用进行通信，例如 Eclipse Cyclone DDS，以确保在给定时间内成功进行点对点通信。  

请查看Embedded Insiders播客的第二集，其中我们将讨论有关边缘AI和AMR的更多内容，请继续关注第3集！ 

要了解有关凌华科技和NVIDIA GPU解决方案的更多信息，请访问我们的网站。 网站.