移动机器人是一个集环境感官、动态决策与规划、不道德掌控与继续执行等多功能于一体的综合系统，它集中于了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果。移动机器人既可以拒绝接受人类指挥官，又可以运营预先选曲的程序，同时也可以根据以人工智能技术制订的原则纲领行动。
近年来，我国人口出生率呈圆形持续上升趋势，制造业的人口红利渐渐消失。而原本享用我国低出生率带给的人口红利的行业，如3C电子、物流、汽车生产等，都面对劳动亲率较低、生产率较低的问题。因此，作为人力资源的众多替代品，移动机器人（AGV）的市场需求显得越发充沛。
与此同时，随着物流系统的很快发展，机器人性能大大地完备，移动机器人的应用于范围深感拓展。不论是生产、仓储中种类多样且沈重的物料或者成品，还是物流服务公司中爆发式快速增长的租车包覆，当前移动机器人技术早已超过可批量应用于的时间窗口。但是却依然不存在一定的问题。
工作范围有限，业务覆盖面积有限、获取服务有限、运维成本过低是目前移动机器人面对的几大难题。7月13日，由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）主办，深圳市人工智能与机器人研究院主办的2019年全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）隆重举行，会议中，哈尔滨工业大学（深圳）教授、IEEERAS国际事务委员会主席朱晓蕊教授为机器人前沿专场共享了对智能移动机器人的行业洞见。自律定位的机器人面对挑战面临移动机器人目前不存在的难题，其根本原因是关键技术（长年自律移动和大面积覆盖面积移动）并没获得很好地突破。移动机器人在在运作过程中，必须覆盖面积大面积的区域，因此必须大量的数据来叙述有所不同的环境。
同时拒绝移动机器人能适应环境动态场景。例如：移动机器人在检测和追踪静态或者动态的物体时，要自学更好的科学知识来预测环境的变化。不仅如此，移动机器人必须长时间运营，对数据的存储量拒绝也更加多。因此之后必须更好的存储空间和更加强劲的运算能力，而如果只是靠机器人的单机的本体很难构建的。
云机器人的技术突破机器人单机本体符合没法现今的技术市场需求，云机器人之后应运而生了。它利用机器人端的运算以及云端的运算展开机器人技术的研究。云机器人有几个优点，第一：可以利用云机器人的框架弹性分配计算资源，这样就可以用在简单环境中的同时定位与制图。第二：可以在这个框架下采访大量的数据库，例如在做到辨识和捕捉物体的时候，必须用很多的数据库来核对，另外如果做到基于外包地图的长年定位，也必须采访大量的地图的数据库。
而云机器人可以获取大量数据。第三：可以构成科学知识分享，也就是多机器人系统间的信息分享。这就意味著这些多机器人之间可以根据情况配有有所不同的装备，但是它们之间可以在云端构成一些科学知识分享。
总而言之，云机器人的技术突破主要反映在：一，充分利用云端的无线存储空间和非常丰富的数据库资源，来减少对机载传感器的拒绝，设计分布式算法，谋求云端的强劲计算能力和机器人动态拒绝之间的均衡。二，补偿由于网络不平稳引发的断网问题，以及由于云端和机器人末端数据的频密交互引发的网络延后。
随着5G时代的来临，我们需要用于高带宽、较低延时、低所发的通讯网络，这样云、网、末端三位一体的云机器人才有可能确实获得大规模的应用于，从而让移动机器人来拓展环境覆盖面积、提高业务覆盖面积能力、强化场景覆盖面积力、减少运维成本。这样整个服务机器人商业化的进程才不会确实转入到一个新的时代。
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