同步定位和映射（SLAM），一种允许设备在定位自身的同时映射其环境的技术，是机器人技术的关键驱动力。SLAM将使工业空间从自动导向车（AGV）向自动移动机器人（AMR）的过渡成为可能。全球技术市场咨询公司ABI Research发现，到2030年，启用SLAM的商业和工业机器人的安装基数将超过1500万。
    多年来，工业部门的企业主一直在工厂和仓库中使用AGV来简化其流程、增加生产、减少库存盘点时间和防止缩水。现在，AMRS包含了新一代工业机器人，它们可以优化工厂车间的路径和流程，对意外情况做出反应，并绕过障碍物。为了协调工厂活动并避免AMR、AGV和人员之间的冲突，必须建立一个能够实时精确定位每个机器人位置的系统。“在工业4.0的最初几年中，很少有工厂会建立实时定位系统（RTL），这使得AMR能够使用SLAM动态地绘制其即时环境非常重要，”ABI Research的定位技术首席分析师Andrew Zignani解释说。“尽管如此，已经部署了RTLS系统的工厂可以使用RTLS和SLAM一起向数字平台提供有价值的物联网数据，该平台可用于优化流程并使工厂更精简，从而加快投资回报率。”
    在工厂车间部署机器人将使企业主节省大量人力和保险费用，并提高生产率。为此，智能和容易重新编程的机器人将是必要的。AMRS将解决这一需求，ABI Research预计到2027年，AMRS将占所有商用机器人出货量的80%。所有AMR必须具备映射和本地化功能，以应对工厂内快速变化的环境，以避免与其他机器和人发生冲突。因此，大多数工业机器人预计在未来十年内具有冲击能力。由这些机器人的SLAM能力生成的数据也可以集成到一个集中的数字工厂平台中，用于分析关键绩效指标。
    SLAM依靠复杂的算法来顺利、准确地工作。此外，AMR上各种传感器产生的大量数据需要高效和低延迟处理。因此，一些软件公司如Intermodalics、Kudan和Accuware已经发现了开发SLAM算法的市场机会，并与AMR集成商合作部署其软件解决方案。例如，多式联运公司的“拣货”就是一种机器人的三维视觉定位解决方案，它允许机器人识别和拣货货架上的物品。这是仓库和零售机构中AMR的一个特别有用的工具，具有即插即用的优势，因此不需要深入的技术专长来操作。
    “20世纪20年代将随着工业环境的剧烈变化而拉开序幕。人工智能、物联网、RTL和连接技术（如5G）将以复杂的方式相互作用和改进，并不是机器人价值链的所有层次都准备好了。Zignani总结道：“在软件开发方面还有很大的机遇有待探索，Slam是其中的一个重要组成部分。”