随着5G技术大带宽、低时延、广连接的特性逐渐成熟，杭叉集团基于5G赋能场内智慧物流综合解决方案应运而生
　　在技术大变革和社会大变革的时代背景下，传统物流正加速向智慧物流转变。随着5G大带宽、低时延、广连接的特性逐渐成熟，基于5G赋能的场内智慧物流综合解决方案应运而生。而杭叉集团一直致力于做世界最强叉车企业，并成为世界领先的物流整体方案解决供应商。
　　解决传统叉车痛点问题
　　长期以来，传统叉车存在三大痛点问题：一是传统叉车由于WIFI信号不稳定，存在路径规划难、定位不准确、无法感知环境等缺陷;二是目前企业非标仓库改造费用高、难度大、周期长，难以快速部署;三是传统叉车存在成本高、大批量调度通讯困难、安全性不足等问题。这些问题，都迫切需要利用5G技术来解决。
　　杭叉集团借助5G技术的三大特性，结合边缘计算MEC及天翼云，并利用浙江大学AI视觉算法升级改造出5G智能叉车，解决了传统叉车在成本、大批量调度通讯、安全三个方面的不足，形成智慧物流综合解决方案。
　　同时，利用5G、边缘/云计算、图像识别、机器学习等技术，结合杭叉集团现有智能AGV叉车技术和系统，打造可视化、一体化的远程叉车控制解决方案;充分利用5G网络相关特性，结合中国电信在通信网络的相关能力、杭叉集团在AGV叉车上的相关技术、浙江大学相关团队在控制和视觉系统的计算积累等，实现全场景下叉车的远程控制和驾驶。
　　升级远程智能控制驾驶
　　目前主流导航方式成本高、灵活性差、场景固定、流程固定，杭叉的远程驾驶智能叉车采用未标记场景的图像信息融合惯性测量单元传感器数据，进行全局定位及地图构建技术和5G通信技术，降低单机成本的同时保证传输性能。
　　定位方面，该叉车的运动学模型相对较为准确，视觉定位算法可以以相对较快的速度收敛，理论上能夠达到较好的精度。如果在室外环境使用，叉车底层还可以携带低成本GPS模块，能够进一步增加定位的可靠性。云端MEC通过与先验知识图像信息进行匹配，能够有效地确定所有叉车的全局位置，并根据叉车的状态实时进行规划。
　　地图建模方面，该叉车基于SLAM系统在目标工作环境中运行以完成建图操作，这样建立的环境地图是闭环地图，即会利用检测到的视觉闭环作为全局约束对位姿估计偏差进行校正。而后，当无人叉车运行在已建立地图的环境中时，即可基于所建立的稀疏视觉地图完成匹配定位。
　　为满足以上应用需求，需要利用5G网络无线侧的多天线技术、更大频谱带宽、新空口等技术能够支持更高带宽和更低时延。5G网络边缘计算的能力可以使内容与应用下沉，实现超低时延。5G网络切片则根据不同的业务需求，如时延、带宽、安全和可靠性等进行网络资源组合，保障网络服务品质。
　　据估算，对企业来说，远程智能叉车能为杭叉新增营收20亿元，使国内市场占有率上升至30%，全球市场占有率上升至10%;对行业来说，远程智能叉车能为行业运营成本降低超千亿元，运营效率提升30%，安全事故降低95%;对社会来说，远程智能叉车能够助力产业柔性制造，加速全球物流转型，撬动智慧物流万亿产业。