一、从“看见”到“看懂”

· 传统方式：依赖预先编程的规则和简单的传感器（如磁条、二维码）进行导航，环境适应性极差。

· AI驱动：通过搭载摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器，结合计算机视觉（CV）和深度学习模型，机器人能实时识别、分割和理解复杂的动态环境。

· 效率体现：

· 动态避障：能准确区分行人、车辆、静止障碍物，并预测其运动轨迹，实现流畅、安全的绕行，无需停顿或大幅降速。

· 语义理解：能识别“门开了”、“走廊拥堵”、“货物散落”等场景，做出更智能的决策，而不是简单地触发“停止”指令。

二、从“固定路径”到“全局最优”

· 传统方式：路径固定，无法应对变化。多机调度规则简单，容易在路口形成拥堵。

· AI驱动：

· 实时路径规划（RTPS）：基于实时地图和交通状况，在毫秒级内重新计算最优路径。

· 多智能体协同：通过集中式或分布式的AI调度算法，将整个机器人车队视为一个系统进行全局优化，极大减少等待和空驶时间。

· 效率体现：仓库整体吞吐量提升，机器人集群的“群体智能”使效率远超单个机器人效率的简单叠加。

三、控制与执行

· 传统方式：控制指令僵硬，行驶不平稳，对货物可能有损。

· AI驱动：利用强化学习等AI控制算法，机器人的运动控制更加精细和自适应。

· 效率体现：

· 可以实现更高速的稳定行驶、更平滑的加减速和转弯，不仅节省时间，也降低能耗和机器磨损。

· 在复杂地形（如轻微不平的地面）上也能保持高效通过性。

四、自主学习和自适应能力

· 这是AI带来的根本性变革。机器人可以通过持续运行，收集数据，不断优化自身的模型。

· 效率体现：

· 预测性维护：通过分析自身传感器数据，预测可能出现的故障，提前安排维护，避免工作中断。

· 流程优化：分析长期运行数据，发现工作流程中的瓶颈，为人类管理者提供优化仓库布局、工作站设置的依据。

五、算力支撑

· 边缘算力：机器人本地的嵌入式AI芯片（如NVIDIA Jetson、高通RB系列）能实时处理传感器数据，做出低延迟决策。

· 云端算力：用于进行大规模的仿真训练、集群调度优化、地图构建和模型迭代更新。

AI是轮式机器人的“大脑”，算力是供这个大脑高速运转的“能量”。二者的结合，使得轮式机器人从过去执行简单、重复、固定路线的“自动化设备”，蜕变为能够感知、理解、决策并适应复杂动态环境的“智能体”。 这种质变直接带来了工作效率、灵活性、可靠性和可扩展性的巨大飞跃，正在深刻改变物流、制造、零售等诸多行业的生产方式。