通过对算法及工程实现的优化，全新升级的RMS实现了对服务器性能消耗下降30%的目标，其中对CPU的消耗降低35%，GC次数降低50%，这对RMS这一高实时性的计算密集型系统而言，无疑又是一大飞跃。

不仅可以为客户节省服务器资源与相关成本投入，提升服务器可靠性和稳定性，同时节约的资源为扩展性预留了足够的空间。

同等成本投入下，业务吞吐能力提升15%

随着行业前沿的MAPF（Multi-Agent Path Finding），这一旨在为多个智能体找到无冲突的路径，使它们能够从各自的起始位置到达各自的目标位置的算法的成功引入和应用，强化了对机器人运动模型、时空信息的充分利用，配合对拥堵预防及疏散算法、死锁预防及解除算法等的更加深入地探索，实现了15%以上的业务吞吐能力提升。

一套系统全面兼容

作为一站式仓储机器人伙伴，极智嘉为客户不同场景适配相应的解决方案，包括货架到人、货箱到人、托盘到人等场景。在许多客户的场景中，通常需要多产品线组合方案解决客户问题，因此一套统一且通用的调度系统是高效落实组合方案的基石。

RMS基于坚实的系统底座，整合了对机器人及自动化设备的联合调度能力，为极智嘉的货架到人PopPick、货箱到人RoboShuttle、托盘到人、分拣、搬运、自动播种墙（Vertical Sorting Wall）及相关的融合方案提供了稳定、高效的基础。在实现解决方案产品化的同时，更为客户提供了多样的选择。