在原世界，AGV小车是由亚马逊率先运用于电商仓储物流的。
2012年，亚马逊以7.5亿美金收购自动化物流供应商KivaSystems，将这种名为“Kiva”的机器人，在电商仓储物流行业发扬光大。
现在，曹深打算在这个世界，将这种“货到人”的模式推广开来。
AGV机器人，其实在汽车、电子、烟草制造行业已经用得很成熟了。
但在电商领域，至少在这个世界还是头一遭被采用。
所以，陶谦有些不明所以也不奇怪。
而且要将AGV机器人运用到电商中，传统的AGV机器人还不行，必须进行硬件功能和系统功能的改造才可以。
以原世界的Kiva机器人为例，与传统的AGV机器人相比，有四个关键新增核心技术。
第一，巡航定位技术。
在Kiva的底部有一个摄像头，用来读取地面上的网格视觉记号，以确定“自己跑哪里去了”。
这与传统AGV是不同的，传统的AGV必须依赖地面上埋入的导线、线圈之类的，这就极大程度限制了机器人的自由度和可调性。
并且，这种机器人不需要仓库额外安装任何昂贵的基础设施，能随到随用。
另外，在Kiva的顶部也有一个摄像头，用来识别货架的条码或者二维码，以确认“老子要的货就在这个架子上了”。
这种创新的巡航技术，关键依赖于“机器视觉”技术的发展。
“机器视觉”是智能工业的“眼睛”，分为成像部分和图像处理部分。
在成像部分，有三个关键模块：光源、镜头和工业相机。
与民用照明光源相比，机器视觉光源在照度、均匀性和稳定性三个核心指标上有较高的要求。
早期市场由美国和日本的公司占据，近年来国内厂家逐步崛起，其技术足以与国际厂商竞争。
镜头，是机器视觉系统中最关键的成像部件，是工业视觉中的“眼球”。
其作用是将目标成像在图像传感器的光敏面上。
对成像质量的关键指标是分辨率、对比度、景深以及像差等。
与普通镜头相比，工业镜头要求的清晰度更高，光谱透射能力更强，畸变率低至0.1%。
光学镜头，生产要求高、工艺复杂，需要多年的技术、生产工艺积累。
原世界即使到2020年，机器视觉行业内的高端的镜头仍依靠进口，国外老牌镜头厂商拥有绝对优势。
但国内企业发展也很迅速，在低端市场有高性价比的优势。
工业相机，本质功能是将光信号转变为电信号的过程。
与普通相机相比，工业相机需要更高的传输力、抗干扰能力以及稳定的成像能力。
根据工业相机内图像传感器的芯片类型，又分为CCD与CMOS两类图像传感器。
CCD图像传感器的图像质量更高、抗噪音能力更强，但成像速度相对慢，价格高，一般用在高端场合。
CMOS图像传感器图像质量较低，噪声大，但是集成度高、成像速度快、成本低，正在逐步替代CCD。
我们平时手机上的照相机用的，基本都是CMOS的传感器。
工业相机领域仍由国外厂家占据主要市场，北美品牌占据全球工业相机市场62%的份额，欧洲品牌占15%。
这部分国内厂商起步比较慢，起始从低端市场逐步向高端渗透。
当然，性价比一直是优势所在。
图像处理部分，是机器视觉系统的关键所在。
通过图像算法完成对被测物的识别、定位、测量、检测等功能。
在原世界，图像处理的软件底层算法还是基本被国外厂商垄断。
国内的机器视觉图像处理软件基本是基于开源软件OpenCV或者第三方商业算法库进行二次开发。
光源、镜头、工业相机、图像处理软件等零部件的组合，是传统的基于PC的工业视觉系统。
原世界最近几年，随着嵌入式技术的发展，智能相机作为一个新的替代性方案开始受到关注。
这种方案高度集成化、成本低、通用性和易用性比较强。
但在精度、速度和复杂运算能力上和传统的PC视觉系统还有很大的差距，但已经能适用于对价格敏感的中小民营企业。
Kiva的第二核心技术，动力补充技术。
Kiva机器人是电池驱动的，每充电一次用8到10个小时。
一旦电量有所降低，内置的驱动系统会驱动它自己到充电站找接口充电。
所谓不但能自己干活，还能自己“吃饭”。
第三、通讯联系技术。
Kiva拥有WIFI无线连接，能与整个仓储智能系统进行整合或者拆分。
第四、软件系统相关技术。
随着订单分配完毕，Kiva会自己去主动去找货并搬运货架，同时会自动选择最短路径，将货送到“空闲”的工作人员处。
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