根据工研院IEK统计全球服务型机器人应用现况中，专业用途机器人(Professionalusagerobots)台数成长率达25%(约4万1,060台)、金额成长14%(约46亿美元)，而用於制造业、物流业、批发零售业的物流机器人(logisticsystems)含无人搬运车(AGV)约成长50%。

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但有别於一般物流服务业搭载LiDAR-based，并建构环境地图(SLAM)定位的无轨导引方式，特别是在要求精准定位、人机协作的的工业机器人领域，因为最终要求确认X-Y-θ定位时，恐无磁条AGV搭载雷达导引的公差过大，在厂内安全性及精度不隹；或须与机器直接接触，允许公差在mm之内者，仅靠演算法还是会担心意外碰撞。工厂还是倾向设置磁条来导引定位，同时要求符合IEC-61496规范，以确保AGV一旦脱离固定轨道、遭遇障碍物时，可即时减速或中止。

加上近年来「自主移动型机器人(Mobile robots)」蔚为风潮，可在工业4.0时代快速回应大批量客制化趋势，自动化生产线必须更灵活、弹性，以节约人力，并提升安全性及生产力，可??为周边感测元件、核心驱动模组制造厂商，与系统整合业者带来庞大商机。

工研院机械所指出，该所早在5年前基於高龄少子化社会来临、老师傅後继无人，而积极投入开发AGV，加速将人力拣料与配送、搬运/上下料作业改为自动化运送，但直到近两年来工业4.0话题兴起，补足上下游产业缺囗，才逐渐为人重视。其关键技术约可分为：无人搬运车多车系统物料自动配送技术、自动搬运/上下料，以及无轨式控制与导引技术。

无人搬运车的核心技术组成架构，由上到下依序为生产管理、派车系统、整机开发、关键模组。通常是中大型设备业者或工厂内部，都会有此生产管理系统，负责读取产线生产管理ERP、分配制造程序。若须透过AGV，则会输入派车UI系统,，考量多车及稼动率，而与多车通过多车通讯协议，再输入路径规划和动作指令，避免碰撞。

目前工研院开发出来的AGV多车派车系统软体，可支援1,000节点，提供使用者自行设计的UI介面；并与工业4.0接轨，提供通讯协议设计、交通管理法则分析和派车/交通法则模拟器，让使用者在尚未进入厂房、仓库前，即可针对产线和厂房实际布署，得知需用AGV数量、可达成效率，并显示运作实况。

至於整机和关键模组这两年始陆续有台厂加入开发，却仍须解决与国外品牌不同的难题，如克服中小企业为台湾产业主体，但长期遭遇资金不足，厂房高温、地面油污、起伏等问题，即便有许多设备和导引技术已在国际上广为使用，仍无法在建厂之初即先规划自动化产线导入，还须大幅提高客制化程度。