工業(yè)機器人一直被看作是自動化與數(shù)字化水平的標志,從2013年開始,中國成為了世界上每年工業(yè)機器人增長數(shù)量最高的國家,這也代表著中國在制造、供應(yīng)鏈等環(huán)節(jié)的升級改造也在近10年進入快車道。
值得一提的是,從每年的新增安裝量數(shù)據(jù)來說,中國市場的占比一直不斷提升,目前有接近40%的新增安裝量在中國本土發(fā)生,并且這一比例仍在不斷提升。中國正在以超越全球的發(fā)展速度進入工業(yè)的下一階段。
“中國本土工業(yè)機器人市場,從長期來看仍然有較大潛力,背后的邏輯在于:人口紅利逐漸消失的今天,我們看到中國的人機比例仍然較低(2019年中國機器人密度為187臺每萬人,美、日、徳平均313臺每萬人),未來一段時間,中國會處在工業(yè)機器人密度提升階段?!?/p>
梅卡曼德市場部VP徐婷婷在接受億歐采訪時說道:“另一方面,工業(yè)機器人成本下降明顯,很多行業(yè)對于使用工業(yè)機器人的ROI越來越理想,工業(yè)機器人市場有了更多的市場外沿。”
全球工業(yè)機器人占比中,占比最高的是搬運、焊接、組裝三類,占全球總工業(yè)機器人存量分別為45%、24%、11%,中國市場的占比類似。工業(yè)機器人在中國工廠里承擔起更多的搬運、焊接、組裝工作時,以AMR為代表的新型服務(wù)機器人也開始走進工廠和倉庫,物理意義的自動化、互聯(lián)互通已經(jīng)在中國本土市場持續(xù)火熱了很多年。
在此基礎(chǔ)上,大數(shù)據(jù)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)也開始登堂入室。一方面,更多的工業(yè)場景和數(shù)據(jù)支撐著中國日益穩(wěn)定、精確、智能的算法迭代;另一方面,數(shù)字化、智能化的成果不斷催生工業(yè)場景對智能化的需求。2017年前后,中國工業(yè)的升級進入真實意義的“智能化”階段。
根據(jù)億歐智庫發(fā)布的《2019中國智能制造研究報告》,工業(yè)智能主要應(yīng)用于視覺檢測和預(yù)防性維修、生產(chǎn)優(yōu)化、機器人視覺方面,基于機器視覺的AI技術(shù)是工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的類型。
“物流場景中,許多典型環(huán)節(jié)如播種、供包、拆碼垛等需要AI輔助,這些場景下需處理大量的無序SKU,用傳統(tǒng)的工業(yè)機器人無法解決識別定位等工作“,徐婷婷告訴億歐,”而這些工作可以用先進的3D視覺方案去引導(dǎo)工業(yè)機器人完成?!?/p>
二、梅卡曼德構(gòu)建AI+3D+工業(yè)機器人核心技術(shù)能力
徐婷婷所在的公司——梅卡曼德機器人創(chuàng)辦于2016年10月,如今剛邁進創(chuàng)業(yè)的第五年。從創(chuàng)立開始,梅卡曼德就致力于將智能賦予工業(yè)機器人,從公開信息來看,目前已經(jīng)過7輪融資,并于2020年11月完成了B+輪近億元融資,源碼資本和老股東紅杉共同參與。
目前梅卡曼德提供“AI+3D視覺+工業(yè)機器人”解決方案,其中包括智能相機Mech-Eye系列產(chǎn)品、視覺算法軟件Mech-Vision、智能編程環(huán)境Mech-Viz。該全套解決方案目前主要應(yīng)用在物流、制造等環(huán)節(jié),在搬運(如拆碼垛)、上下料、揀選分類、定位、涂膠、裝備、擰螺絲、檢測等多場景適配。
“3D工業(yè)相機存在多年,但傳統(tǒng)的3D工業(yè)相機沒有得到大規(guī)模推廣應(yīng)用,主要有以下一些原因。”
徐婷婷在采訪時表示,“首先,傳統(tǒng)的3D視覺產(chǎn)品算法不夠智能,無法滿足如識別復(fù)雜圖案的物體、緊密貼合的物體等問題;其次,部分方案感知范圍和能力不足,如無法識別黑色、反光件等;再次,僅有視覺的方案并不足夠滿足需求,運動規(guī)劃算法對于避免奇異點和碰撞是非常重要的;最后,典型的3D視覺產(chǎn)品光硬件價格就在十多甚至數(shù)十萬人民幣左右,很多場景下使用性價比不高?!?/p>
梅卡曼德機器人正提供從3D傳感器到機器人適配及部署的整套方案應(yīng)對行業(yè)面臨的問題,如“視覺引導(dǎo)拆碼垛”、“視覺引導(dǎo)工件上料”、“視覺引導(dǎo)貨品揀選”、“視覺引導(dǎo)快遞供包”以及視覺引導(dǎo)機器人進行涂膠、裝配和定位,已經(jīng)成為梅卡曼德成熟的產(chǎn)品化方案。
在核心的硬件產(chǎn)品3D相機部分,梅卡曼德提供了Mech-Eye DeepLogNanoLaser LPro Enhanced等多類型的產(chǎn)品滿足不同的需求。徐婷婷在采訪中提到:“拆碼垛場景下相機工作距離遠、視野要求大,我們對應(yīng)的產(chǎn)品是Mech-Eye Deep和Mech-Eye Log系列產(chǎn)品;在上下料的場景里,速度快、精度高、視野大是典型要求,因此我們開發(fā)了Mech-Eye Pro Enhanced系列產(chǎn)品;另外針對環(huán)境光變化強烈的場景,開發(fā)了基于激光的Laser L?!?/p>
在視覺算法層面,梅卡曼德采用先進的深度學(xué)習(xí)算法,提升面對復(fù)雜環(huán)境的處理能力,高精度自動化標定、快速準確定位物體也是其算法的重要特點。
徐婷婷在采訪時表示:“在物流和制造場景下,有部分的場景難度較大,如混拆混碼、播種、工件上料等。我們針對這一系列廣泛存在的場景,開發(fā)出海量SKU分揀、混拆混碼、視覺引導(dǎo)工件上料等多項解決方案,可以識別各類紙箱、包裹、貨品等在內(nèi)的多種物體,節(jié)拍也能滿足用戶要求。舉個例子,我們的播種解決方案,節(jié)拍可達3s/件,可達到人工揀選的速度,在某些場景下甚至優(yōu)于人工的節(jié)拍?!?/p>
另外,梅卡曼德開發(fā)了Mech-Viz機器人智能編程環(huán)境,0代碼的編程環(huán)境可極大降低機器人的使用門檻,通用的平臺可以結(jié)合合作伙伴覆蓋更多的需求,為合作伙伴賦能。
提及未來,梅卡曼德除了產(chǎn)品線上更多的布局,也在擴張新的應(yīng)用場景,如3D檢測等等。目前無論工業(yè)3D視覺,甚至工業(yè)智能仍處于不斷發(fā)展階段,對場景的依賴、對產(chǎn)業(yè)化的考驗不斷塑造新的市場格局。
梅卡曼德基于長久對于工業(yè)3D視覺以及工業(yè)智能技術(shù)的沉淀,在算法模型以及對工業(yè)場景的理解和適配將構(gòu)成其第一層競爭壁壘,而基于行業(yè)Know-h(huán)ow形成的商業(yè)化落地能力(性價比、穩(wěn)定性等等)將形成其第二層壁壘。
“Demo和實際落地應(yīng)用會存在差距,因此經(jīng)過多個應(yīng)用打磨出來的技術(shù)積累帶來的壁壘是深厚的、是堅固的?!毙戽面迷谔岬轿磥砀偁帟r說道。
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