盘点全球5大AGV初创企业中心合成革

盘点全球5大AGV初创企业中心

Startus Insights对559个自动引导车（AGV）初创公司的全球地理分布进行了详尽的分析，以确定前5名的全球聚集枢纽。根据数据，硅谷，伦敦，纽约，特拉维夫和旧金山是191家初创公司和新兴公司的所在地，占全球初创公司活动的34.17％。让我们看一下这5个顶级枢纽中的一些自动引导车辆创业公司。根据数据，用于物流的自动引导车中约有85%以上的活动发生在北美和欧洲。人工智能（AI）技术的最新发展，例如机器视觉与主要贸易路线上的物流枢纽相结合，为自动导引车改变物料装卸和物流行业其他方面创造了有利条件。

硅谷：91家初创公司和新兴公司

硅谷拥有数以千计的将在线商业转移到互联网上的公司，而硅谷将从与物流行业的共生关系中受益。大型电子商务公司正在投资于自动导引车，以扩大其仓库规模。此外，他们正在引入诸如机器视觉之类的更新技术，以进行变革性变革，包括使AGV更加自主。Siera.AI是一家基于Palo Alto的创业公司，使用AI来安全，自主地在仓库中处理，检查和运输物料。他们的车辆自主解决方案使任何自动引导车辆都具有智能卡车技术，从而使其能够预防碰撞和实现无人驾驶自动化。该解决方案还用数字清单取代了纸张清单。这样可以加快合规性，消除事故并预测劳动力短缺。

伦敦：38家初创公司和新兴公司

伦敦的人口密度很高，白天上班的人口也很高。狭窄的道路和繁忙的交通使这座城市的物流困境进一步恶化。此外，一小部分土地可用于仓库，租金是全球最高的之一。因此，伦敦物流的一个主要趋势是包裹枢纽的增长，以作为最后一英里交付的解决方案。总部位于伦敦的初创公司IntelligentRobots使用AI开发用于内部物流的自主移动机器人。他们的解决方案Rpuck使输送系统自动化，并且易于部署，扩展仓是唯一必要的基础架构更改。通过设置额外的手推车和月台，而不是添加新的机器人，很容易进行扩展。他们的客户包括电子商务实施，零售和制造领域的公司。

纽约市：23家初创公司和新兴公司

纽约是美国东部的主要港口，也是人工智能等技术的全球枢纽，纽约既得益于传统贸易路线，也受益于电子商务行业的兴起。该市似乎准备发掘潜力，并在2018年宣布了一项1亿美元的计划，以检修老化的城市货运系统。创新包括在最后一英里交付中使用自动化或自动车辆解决方案。Aersys Inc.是一家来自纽约的初创公司，采用模块化方法开发自动导引车。它们提供了不同类型的模块，这些模块以不同的方式组合在一起以满足公司的特定需求。在Sidewalk RoverModule 人行道模块进行较小的交付，而Industrial RoverModule s工业模块支持海量大流动设施站。这减少了工人的活动，并改善了即时（JIT）制造。此外，该公司还开发了用于存储，装载和无人机的模块。

特拉维夫：20家初创公司和新兴公司

特拉维夫位于硅谷瓦迪（Silicon Wadi）的中心（希伯来语或阿拉伯语为山谷），沿海地区是高科技创业公司的集中地。随着技术和先进制造业成为该地区的主要产业，对物流的需求不断增长，以跟上生产的步伐。特拉维夫的初创企业正在推动AI，数据分析和机器人技术的界限，从而影响自动导引车和物流。总部位于特拉维夫的Ception初创公司为AGV开发了精确的本地化解决方案。这家初创公司的多层系统使用高级计算机视觉和深度学习算法，可提供一种通用的地理空间语言，该语言使用交叉模式和交叉视角来精确表示空间。该解决方案使用来自多个来源的数据，并且能够在任何环境导航。除物流和港口外，该解决方案还适用于采矿，急救人员和农业。

洛杉矶：19家初创公司和新兴公司

洛杉矶港是世界上最繁忙的海港之一，也是进出北美的主要路线。它也与全球大多数主要海港紧密相连。这使该市成为物流创新的温床，尤其是那些专注于安全运输大量货物的创新。

CoastAutonomous来自洛杉矶，是一家物流初创公司，在整个供应链中部署了自动驾驶AGV车队。他们的COAST平板式自动导引车实现了按需移动即服务（MaaS），非常适合在机场，园区和港口处理货物。它具有多层冗余，可防止与其他车辆或障碍物碰撞。车队管理确保将车辆放在需要的地方并减少等待时间。

从上述的五大聚集地可以看出，AGV企业对于地区产业环境的偏好大体上是一致的。首先，经济发达及高校集中地区是一般AGV创业公司的首选，毕竟融资和招人相对来说都更容易，因此，一般创业型公司多集中在沿海经济发达城市。其次，从需求层面来说，制造业发达和物流产业发达的城市更受青睐，在“机器换人”的时代，这些地区对于AGV的需求是巨大的，客户主要集中在这些地区，企业扎堆在此也很正常。最后，产业集群效应的影响也是影响因素之一，AGV的研发并不是简单的“闭门造车”，还涉及到上下游的核心零配件及各种软件控制等，企业选择科技发达的城市也是考虑到这方面因素。

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