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人机融合时代,中国机器人如何弯道超车

数百个矮小的橙色移动机器人,扛着超过1吨的货物在仓库里来回穿梭。场面看似混乱,实则充满了秩序,每个机器人都目标明确,不曾浪费每一秒钟,也几乎不会相互碰撞。

这就是亚马逊的仓库日常,机器人快速将指定货架搬到分拣工人面前,提高效率的同时也减少了工人走动距离。

想要打造机器人帝国的野心很难掩饰,在亚马逊的全球仓库里,机器人已有数十万台,公司还曾连续数年举办“分拣机器人挑战赛”,目的就为推动更多学界、业界的机器人走向应用,找到能完美取代人类的分拣机器人。

但即便如此巨头,要达成这一目标也需经历一个长期过程。亚马逊相关负责人表示,实现仓库完全自动化运转,至少在2030年后。

亚马逊认为,现阶段机器人并非要完全取代人类,而是从人类手里接过重复性的工作,让人类专注于决策和判断。

这便是人和机器共同协作体现。

人机融合的大时代

人和机器该如何共同工作?

一个理想画面是:同一工作台上,操作人员能和机器人相互配合、在交流中协作,就像共事多年的伙伴。

传统工业机器人毫无“灵魂”,虽然保质保量,精度比人类高、力量比人类大,同时还能24小时工作不间断,但缺点在于只能在固定环境下执行重复动作。

为了让工业机器人适用更多场景、更易用,这一情况正在发生变化。安全、灵活的协作机器人随即登场,克服了传统机器人“笨拙呆板”的缺点,让人机协作成为可能。

像是今年我国航天员在机械臂辅助下完成的出舱任务。其中,航天员作为决策者和指挥者,而耗时长的工作则由机器人来执行,这一行动诠释了人机交互在空间领域的应用。3位航天员对此评价称,“机器人技术正在深刻改变着人类的生产和生活方式”。

机械臂上太空,是协作机器人技术发展的一个体现,在支撑社会发展的生产制造业,这是机器人展现能力的更大舞台。

我们所有人都受益于新技术带来的生产变革,从工业1.0到工业3.0,人类生产经历了蒸汽机到流水线,再到自动化生产线的飞跃式发展。如今,“发展数字化生产技术、建造数字化工厂”已经成为制造企业的战略转型目标,站在工业 4.0的浪潮上,机器人的意义不只为了自动化,而是变革整个生产模式。

资本也很诚实,用真金白银掀起了新一轮的机器人投资热潮。

据相关网站数据显示,去年国内机器人领域的融资事件超过240起,总金额达267亿元。据不完全统计,仅在今年上半年,该领域的融资事件就已超过170起。

与上一轮热潮相较,后疫情时代的机器人行业进入了成长期,一个明显现象是,资本进一步向头部优势企业倾斜。

而在协作机器人赛道上,资本涌入的同时,产业对机器人的需求也发生着改变:产品正从标准化、批量化、规模化的生产模式,向个性化、小批量、多品种的模式发展。

需求变化为成长中的机器人企业带来了新挑战和新机遇。这需要企业站在客户视角,理解产业中自动化改造、定制化和柔性制造需求,成为新一代生产力变革的动力来源。

2020年以前,机器人行业多强调“以技术作为支撑”的作业能力,即为性能要好,包括了力量、精度和可靠性等。对机器人企业来说,这考验的是产品软件、硬件性能,及规模化生产后的品控能力。

但疫情之后,行业开始重新思考“企业生产模式、人机协作的模式”。

埃森哲在《技术展望 2021》里总结道,每个领军企业均必须将其企业(至少是企业的一部分)视为机器人公司。

比如,施耐德电气已开始探索新协作模式,在转型流程中部署220多个机器人作为数字化转型的重要组成部分;三一集团,其在北京建立了中国风电行业第一条总装脉动式超柔性生产线,线内配有工业机器人和各种先进的自动化设备,以及数据孪生可视化智慧大脑......可以见到,工业巨头已经行动了起来。

要想借助人工智能对组织进行重塑,这就需要促进真正的人机协作模式。机器人不再只是纯粹的自动化设备,响应人类的命令。

而场景应用广泛的前提是要机器人更“聪明”,会听、会看才能进一步和人类搭档工作。这对机器人协作的智能化提出了更高要求。

智能化能力也给“机器替代人”提供了新的含义,智能机器人进一步具备感知和决策能力,进一步覆盖更多的生产环节。

有业内人士认为:当前阶段,已经能实现协作机器人与人混线生产,随着机器人智能水平的提升,下一阶段将是人机混合智能,实现人机共融。

中国机器人“大航海时代”

对协作机器人的需求转变,搅动了整个机器人行业。对比上一轮热潮,这轮融资潮更关注机器人公司“场景+落地”的能力。

产业升级窗口期,中国——机器人行业最大单一市场,也正在孕育一批引领行业发展的机器人公司。

在传统工业机器人领域,目前全球工业机器人销量约为40万台,来自日本和欧洲的“四大家族”(ABB、发那科、安川电机和库卡)就占了出货量的一半。在这样的背景下,国内供应商持续完善技术体系,通过自研和并购的方式提升产品竞争力,加之受益于下游制造业升级,加速进行国产替代。

而在智能机器人领域,中国机器人企业在“国产替代”的基础上更进一步,与国际巨头站在同一个舞台上竞技。

“从整个行业来看,协作机器人领域中国已是国际领先,它本身就是一个新兴的产品,不像传统工业机器人一样,动辄有着二三十年的差距。”近日,节卡机器人副总裁孟小波在接受《澎湃新闻》采访时表示,“节卡机器人所有的参数基本上可以对标国际。”

成立于2014年的节卡机器人是国内头部的协作机器人公司。七年来,节卡已在全球汽车产业链、3C电子、半导体、电器制造、新能源等工业场景,和餐饮、医疗等新业态实现了规模化落地。该公司日前宣布已完成C+轮融资。

更值得关注的是,在本轮融资里,一家全球工业巨头也作为领投方站在了节卡背后。要知道,当下产业开始和顶尖的机器人公司一起,探索和重构一个人机交互式的生产模式,因此获得工业巨头的支持,战略意义重大。

该工业巨头战略副总裁表示:“新一轮工业革命最关键的任务是重构生产力,这一过程需要极具稳定性和灵活性的机器人来适配不同场景。节卡团队具备前瞻的行业视角和综合实力,产品性能在国际遥遥领先,对机器人的理解拓展了自动化和智能化的边界。我司希望凭借和节卡机器人的深度合作,更积极地布局智能制造,推动未来智能工厂的愿景。通过与节卡机器人这样的领军企业携手发展,共同引领产业革新的潮流。”

此外,凭借强大的产品能力,节卡在2020年与丰田达成合作,成为后者全球唯一的协作机器人供应商。

这并不容易,进入顶级工业企业的供应商体系对任何一家机器人公司来说都意味着完全不同的挑战。节卡在与丰田达成合作前,后者在大半年时间里先后向节卡派出近五十批次考察人员,完成全系列的标准测试。

丰田相关负责人对此表示,丰田全球工厂发展的目标是实现更自动、更高效、更柔性和更低碳。“在此目标下,我们积极推广智能制造升级的新兴方案,是传统车企中导入协作机器人进行产线改造的先驱。协作机器人作为快速、低成本导入的新物种,极大地降低了工厂的制造成本、迁移成本以及能耗成本。”

协作机器人的引入,也带动了生产模式的革新,“节卡机器人将我公司的员工从作业人员转变为技术人员,也就是说,不仅仅是单纯的生产线技术导入,而是改变人才的技术方式,改变工厂的运转模式,这才是革新的技术。”该负责人表示。

除了丰田,今年以来,节卡与多个全球顶级工业巨头达成战略合作,获得了大规模订单,机器人产品销往全球100多个国家和地区,服务客户超3000家。

这不仅是节卡机器人全球化发展战略的里程碑,也预示着“中国智造”正在“抢占”国际前沿的行业高地。

人机融合新时代需要怎样的革新者

从投资人的视角看,目前一大关键趋势是:行业需求改变推动机器人的能力跟着不断升级。

这对整个机器人行业都提出了新挑战,而现在市面上的多数机器人公司,在产品设计和商业化思路上,其实还停留在传统协作机器人的阶段。

只不过目前行业需求还处于摸索和增长的阶段,问题暂时不明显,但在3、5年后,一些市面上的机器人产品,可能便无法支撑不断升级的柔性与智能需求。届时就是机器人行业拉开差距的关键时期。

不过,技术并不是决定差距的全部要素。事实上,经过数十年的不断发展,关键技术本身已经难以支撑机器人的全方面行业壁垒。

机器人企业的竞争壁垒需要沿着机器人产品、应用场景和全方位生态逐步建立。

以先进技术为基础,造出先进的产品是第一步,在持续应用落地中形成规模生产的能力,持续降低成本的同时反哺技术,实现产品迭代升级。

商业化过程中,机器人企业则需扎根每一个细分的生产场景,才能形成深刻的行业认知,造出最符合需求的机器人产品。

从需求侧和场景出发,实现场景+落地再对产品进行优化。业界认为,这个思路的关键在于获得产业内头部厂商的认可。

也就是说,在机器人应用落地方面,第一步的关键是要满足大客户的痛点需求,这些大客户的场景需求具备了很高的价值以及应用壁垒。选择一个应用壁垒最高的场景,对产品各方面都提出最高要求,这样才能不断打磨产品、提升解决方案能力。

据了解,节卡机器人从成立之初,就一直坚持产品+应用双中心研发模式,根本逻辑就是通过应用落地打磨产品,通过应用拓展场景,不断攻坚行业关键客户。

机器人企业靠着拥有更多KNOW-HOW的、好的机器人产品覆盖更多头部客户,实现了更优的产品性能和更具市场竞争力的生产成本,初步产品壁垒就此达成。

“以和丰田合作为例,为节卡机器人在汽车领域的应用提供了丰富的场景样本,不只是在丰田内,更是为整个汽车行业的落地打造了场景样本。”节卡机器人副总裁常莉对36氪表示。

企业具备更深的产业理解和更全面的场景应用数据后,头部客户自然会变得更多。

随着工业自动化往柔性化、智能化、数字化方向发展,柔性智能机器人的应用将会颠覆以往的流水线,在设备与设备之间进行单元式重组,进而重构生产力。

协作机器人也将不再只是一个细分的领域,而是叠加人工智能、智能感知、智能执行等技术,从生产环节的自动化设备,转变为柔性智能机器人,最终让协作机器人赛道,扩大至软件智能和硬件智能的大赛道中。

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