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當(dāng)工業(yè)機(jī)器人擁有一雙“慧眼”,這個(gè)百億賽道被重塑

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當(dāng)工業(yè)機(jī)器人擁有一雙“慧眼”,這個(gè)百億賽道被重塑

重構(gòu)工業(yè)生產(chǎn)正當(dāng)時(shí)。

文|光錐智能 盧瀅西

巨大的廠房里,搭載著3D工業(yè)相機(jī)的機(jī)械臂正在進(jìn)行著今天的工作,它需要將燒得通紅、重達(dá)百斤的火車輪進(jìn)行抓取上料。

高達(dá)500℃的溫度,這樣的場(chǎng)景,光想想就已經(jīng)熱得冒汗。

而就是這樣酷熱的環(huán)境下,在以前,這項(xiàng)工作基本是由工人來(lái)操作的。

3D視覺(jué)的出現(xiàn),讓機(jī)器人不僅能夠在極端條件下抓取輪胎,還能擰螺絲、抓麻袋,實(shí)現(xiàn)“萬(wàn)物皆可抓取”。

近些年來(lái),人工智能技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了3D視覺(jué)的誕生,由3D視覺(jué)引導(dǎo)的工業(yè)機(jī)器人,能夠識(shí)別各類規(guī)格的紙箱、麻袋等物流行業(yè)的常見(jiàn)物體,并通過(guò)深度學(xué)習(xí)建立模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)新物體的準(zhǔn)確識(shí)別和抓取。

而資本的嗅覺(jué)是最敏銳的。

據(jù)光錐智能不完全統(tǒng)計(jì),2021年全年,3D視覺(jué)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域共發(fā)生融資事件17起,而僅僅是2022年第一季度,該領(lǐng)域就發(fā)生融資事件9起,實(shí)現(xiàn)了融資量的翻倍增長(zhǎng)。

而火熱在第二季度再次延續(xù)。近日,梅卡曼德宣布完成C+輪融資,與此同時(shí),星猿哲也完成了B+輪的融資。

賽道的升溫,背后是工業(yè)機(jī)器人智能化需求的推動(dòng)。

長(zhǎng)期以來(lái),由于作業(yè)精度不夠高、不夠靈活,傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人一直被打上“笨重”、“剛性”的標(biāo)簽,雖然在一定程度上代替了人力,但效率提升有限。面對(duì)復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境,工業(yè)機(jī)器人需要邁向自適應(yīng)、自感知的智能化升級(jí)。

從“機(jī)器換人”到“智能智造”,利用3D視覺(jué)和人工智能技術(shù),機(jī)器人重構(gòu)工業(yè)生產(chǎn)正當(dāng)時(shí)。

一、工業(yè)生產(chǎn)的新“視界”

1969年,第一片CCD圖像傳感器在美國(guó)貝爾實(shí)驗(yàn)室誕生,此后,生活、生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域都開(kāi)始與圖像和視覺(jué)相連接。

人類70%的信息都是通過(guò)眼睛感知到的,機(jī)器人也一樣。在3D視覺(jué)出現(xiàn)之前,機(jī)器人識(shí)別三維世界需要先拍攝2D畫(huà)面,再經(jīng)過(guò)計(jì)算得出三維立體數(shù)據(jù),過(guò)程繁瑣復(fù)雜。特別是在工業(yè)生產(chǎn)中,僅僅依靠平面成像不足以提高工業(yè)機(jī)器人的智能化水平,它需要一雙更明亮的“眼睛”。

作為機(jī)器視覺(jué)的一種,3D視覺(jué)在完成了2D成像的迭代后,也提高了機(jī)器人作業(yè)的靈活性。與2D視覺(jué)相比,3D機(jī)器視覺(jué)通過(guò)三維成像技術(shù),能夠獲得物體高精度的三維點(diǎn)云坐標(biāo)。

但3D視覺(jué)的最終目的并不只是讓工業(yè)機(jī)器人能夠“看得清”,還得“看得懂”。

就傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人而言,大多是按照既有的指令來(lái)執(zhí)行任務(wù),動(dòng)作重復(fù)機(jī)械。但加上3D視覺(jué)技術(shù)以后,可以通過(guò)圖像獲取、信息處理和機(jī)械控制的傳導(dǎo)路徑來(lái)實(shí)現(xiàn)高效靈活作業(yè)。

例如,在汽車制造的焊裝車間里,需要對(duì)大型副車架的各類孔徑、位置度等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)量,單個(gè)工件微小的誤差都會(huì)影響最終的裝配效果。利用3D視覺(jué)技術(shù),能夠生成孔位等細(xì)節(jié)的高質(zhì)量成像,將所得信息傳輸給計(jì)算機(jī)以后,機(jī)器人就可以靈活應(yīng)對(duì)不同位置的孔位,快速、精準(zhǔn)地完成測(cè)量任務(wù)。

從自動(dòng)化到智能化,中國(guó)制造業(yè)單件大批量的傳統(tǒng)生產(chǎn)模式正在逐漸被小批量、分散的柔性化生產(chǎn)模式所替代。因此,如何實(shí)現(xiàn)高端制造中機(jī)器人柔性化、小批量、定制化的生產(chǎn),成為了高端制造和智能制造機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)需要解決的問(wèn)題。

此前,華為天才少年稚暉君自制機(jī)械臂給葡萄皮縫針的視頻在B站大火,工業(yè)機(jī)械臂的精細(xì)化生產(chǎn)也進(jìn)一步進(jìn)入大眾的視野。

從前,在汽車、鋼鐵等制造業(yè)中,零部件的裝配工序都主要由人工來(lái)操作,勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低,而且零部件種類多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜,傳統(tǒng)的自動(dòng)化很難滿足柔性化生產(chǎn)的需要。而3D視覺(jué)的出現(xiàn)扭轉(zhuǎn)了這一局面。

3D視覺(jué)能夠在擰螺絲、裝汽車輪胎以及重物的上料裝配等場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)應(yīng)用,引導(dǎo)機(jī)器人識(shí)別并抓取隨意擺放的工件,按要求將工件裝配于指定位置,實(shí)現(xiàn)高精度定位抓取及高精度糾偏放置。

從應(yīng)用功能來(lái)看,3D視覺(jué)技術(shù)在視覺(jué)引導(dǎo)和檢測(cè)類場(chǎng)景應(yīng)用較為廣泛。而從應(yīng)用終端來(lái)看,物流、金屬加工和汽車零部件行業(yè)是當(dāng)前3D視覺(jué)工業(yè)機(jī)器人較為重要的應(yīng)用領(lǐng)域。

每逢“618”、“雙十一”等節(jié)日大促,電商倉(cāng)內(nèi)都需要處理上百萬(wàn)件的日訂單量,而傳統(tǒng)人工供包模式人力成本高、效率低,難以滿足高分揀效率的客觀需求。面對(duì)海量無(wú)序的SKU,3D視覺(jué)可以快速、準(zhǔn)確識(shí)別包括硬包、軟包、信封等多種形態(tài)的包裹,實(shí)現(xiàn)各類包裹的三維定位,引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行抓取并放置到指定地點(diǎn)。

可以預(yù)見(jiàn),隨著相機(jī)、鏡頭等核心硬件性能的提升,以及圖像處理、深度學(xué)習(xí)等軟件技術(shù)的發(fā)展,3D視覺(jué)技術(shù)重構(gòu)工業(yè)生產(chǎn)的作用將會(huì)更加凸顯。

二、4年涌入近百家,新老玩家大混戰(zhàn)

在2018年的上海工博會(huì)上,展示3D視覺(jué)方案的工業(yè)機(jī)器人公司還寥寥無(wú)幾,而伴隨著3D技術(shù)越來(lái)越成熟、智能制造的興起,多家3D視覺(jué)工業(yè)機(jī)器人公司獲得了融資,此前相對(duì)冷清的賽道開(kāi)始熱鬧起來(lái)。據(jù)高工機(jī)器人統(tǒng)計(jì),目前中國(guó)市場(chǎng)上3D視覺(jué)廠商的數(shù)量大概在60-70家,且這一數(shù)量還在持續(xù)增長(zhǎng)中。

熱潮之下,一批智能機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司雨后春筍般涌現(xiàn),如庫(kù)柏特、靈西機(jī)器人、梅卡曼德、非夕、阿丘科技、星猿哲等。

傳統(tǒng)的老牌企業(yè)也不甘示弱。工業(yè)機(jī)器人的“四大家族”ABB(瑞士)、安川(日本)、發(fā)那科(日本)和庫(kù)卡陸續(xù)入局,同時(shí),也能看到AI視覺(jué)領(lǐng)域??低暫蜁缫暤纳碛?。

3D視覺(jué)工業(yè)機(jī)器人也受到資本的追捧。截至6月20日,2021年以來(lái),工業(yè)3D視覺(jué)領(lǐng)域發(fā)生的融資事件共31起,融資金額高達(dá)數(shù)十億美元,融資輪次主要集中在A輪和B輪,說(shuō)明整個(gè)行業(yè)還在早期。

2016年,梅卡曼德CEO邵天蘭曾在知乎上回答了“國(guó)產(chǎn)工業(yè)機(jī)器人目前發(fā)展到了什么水平?”的問(wèn)題:“五至八年內(nèi)中國(guó)機(jī)器人的硬件水平可以追上第一集團(tuán),三至五年內(nèi)軟件水平可以彎道超車,趕超第一集團(tuán)?!?/p>

在機(jī)器視覺(jué)賽道上,國(guó)外的基恩士、康耐視等公司,在2D視覺(jué)領(lǐng)域占據(jù)著幾十年的“霸主”地位。而如今,整個(gè)3D視覺(jué)市場(chǎng)仍處于發(fā)展的早期階段,國(guó)內(nèi)外廠商在硬件產(chǎn)品和軟件算法上能夠站在同一起跑線上。

其次,在3D視覺(jué)+AI+工業(yè)機(jī)器人的細(xì)分賽道,國(guó)內(nèi)廠商布局更早。作為制造業(yè)大國(guó),中國(guó)擁有豐富的工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景,也產(chǎn)生了很多定制化需求,鍛造了國(guó)內(nèi)廠商較強(qiáng)的項(xiàng)目交付能力。

相較于國(guó)外廠商在應(yīng)用需求形成一定規(guī)模時(shí)才會(huì)考慮開(kāi)發(fā)方案,國(guó)內(nèi)廠商更善于抓住機(jī)會(huì)去推廣自己的產(chǎn)品,以量變的積累形成質(zhì)的飛躍。

而在2D視覺(jué)市場(chǎng)長(zhǎng)達(dá)幾十年的發(fā)展歷程中,行業(yè)格局早已趨于穩(wěn)定,技術(shù)方向也較為固定,玩不出什么新花樣。如果不是新技術(shù)帶來(lái)新機(jī)會(huì),新玩家很難切入場(chǎng)景。

就目前而言,3D視覺(jué)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用,市場(chǎng)滲透率并不高,基本競(jìng)爭(zhēng)格局可以分為上游元器件、軟件算法、3D相機(jī)軟硬件、一體化解決方案四類。由于產(chǎn)業(yè)處于早期階段,國(guó)內(nèi)市場(chǎng)格局較為分散,梅卡曼德和靈西機(jī)器人這類創(chuàng)業(yè)公司參與了產(chǎn)業(yè)鏈的多個(gè)環(huán)節(jié),在一體化解決方案上走在前列。

雖然兩者在軟件算法平臺(tái)的開(kāi)發(fā)上相差無(wú)幾,但在硬件技術(shù)和3D成像技術(shù)上,靈西機(jī)器人要優(yōu)于梅卡曼德,而梅卡曼德則在缺陷檢測(cè)應(yīng)用中有更多的落地方案。在重點(diǎn)的下游應(yīng)用行業(yè),靈西機(jī)器人在物流、鋰電市場(chǎng)有較為成熟的方案,而梅卡曼德在汽車等其他市場(chǎng)的優(yōu)勢(shì)更為明顯。

從國(guó)內(nèi)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局來(lái)看,能夠進(jìn)入規(guī)模化量產(chǎn)階段的公司跑在第一梯隊(duì)。而視科普銷售總監(jiān)余舒帆也曾表示,“隨著涌入3D視覺(jué)賽道的玩家越來(lái)越多,會(huì)加劇頭部企業(yè)的形成。同時(shí),關(guān)于3D視覺(jué)的市場(chǎng)規(guī)模和行業(yè)應(yīng)用會(huì)實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步突破?!?/p>

實(shí)際上,無(wú)論是行業(yè)格局還是技術(shù)發(fā)展,3D視覺(jué)仍然處于早期。而工業(yè)生產(chǎn)試錯(cuò)成本高,因此,在解決方案沒(méi)有落地之前,資本和客戶都在觀望。

2019年,梅卡曼德的3D視覺(jué)+AI+機(jī)器人解決方案在汽車、家電、3C、物流等行業(yè)實(shí)現(xiàn)了50多個(gè)項(xiàng)目的落地,而靈西機(jī)器人、星猿哲等公司也分別獲得了Pre-A輪和A輪融資。

從demo到方案落地,在沒(méi)有客戶和渠道積累的前提下,以技術(shù)見(jiàn)長(zhǎng)的創(chuàng)業(yè)公司克服了經(jīng)驗(yàn)不足、對(duì)行業(yè)了解不透的問(wèn)題,砸出了3D視覺(jué)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的第一道水花。

三、難題:成本待下降,技術(shù)仍需迭代

雖然機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)走過(guò)了70多年的歷程,但對(duì)于3D視覺(jué)來(lái)說(shuō),真正意義上發(fā)展起來(lái),是在2018以后。

4年時(shí)間,猶如一個(gè)孩童剛走得穩(wěn)當(dāng)。

據(jù)MIR睿工業(yè)統(tǒng)計(jì),2021年工業(yè)3D視覺(jué)市場(chǎng)出貨量達(dá)2.7萬(wàn)套,在整個(gè)工業(yè)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)出貨中占比不足5%,市場(chǎng)滲透率較低。

中國(guó)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)顯示,在機(jī)器視覺(jué)的下游應(yīng)用市場(chǎng)中,消費(fèi)電子是現(xiàn)階段3D視覺(jué)的主要應(yīng)用市場(chǎng),占比24.79%,其中智能手機(jī)應(yīng)用占比最大;其次,半導(dǎo)體和汽車行業(yè)也是3D視覺(jué)主要的陣地。

3D視覺(jué)市場(chǎng)潛力巨大,但另一方面,也存在一些問(wèn)題:3D視覺(jué)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域批量應(yīng)用少,成本和支出難以平衡。

據(jù)悉,國(guó)產(chǎn)3D相機(jī)的價(jià)格一般在5-7萬(wàn)元人民幣,進(jìn)口相機(jī)在10萬(wàn)元及以上。而成本主要由前期的研發(fā)投入以及硬件本身的成本組成。

對(duì)于很多3D視覺(jué)+AI+工業(yè)機(jī)器人的解決方案提供商而言,前期投入的大量研發(fā)費(fèi)用會(huì)拉高成本,而且在市場(chǎng)導(dǎo)入期,批量應(yīng)用尚未展開(kāi),無(wú)法通過(guò)規(guī)?;a(chǎn)的方式攤薄成本,這就導(dǎo)致了產(chǎn)品高昂的價(jià)格。

另外,3D相機(jī)硬件的成本約占整體硬件成本的40%。而在硬件市場(chǎng)上,海外廠商占據(jù)大部分高端市場(chǎng)份額,產(chǎn)品售價(jià)約比國(guó)內(nèi)廠商高出50%-100%。3D相機(jī)內(nèi)置的芯片、光學(xué)鏡頭等核心零部件需要外購(gòu),盡管近些年刮起了國(guó)產(chǎn)替代的風(fēng),但仍然還沒(méi)撼動(dòng)國(guó)外廠商的地位。

成本下不去,客戶難買單,高昂的價(jià)格減緩了市場(chǎng)拓展的速度。

而技術(shù)和人才也仍存在一些待突破的難題。

3D視覺(jué)主要分為硬件設(shè)備和軟件算法兩個(gè)部分,光源、鏡頭、相機(jī)等硬件產(chǎn)品負(fù)責(zé)成像,視覺(jué)控制系統(tǒng)則負(fù)責(zé)處理成像的數(shù)據(jù)并輸出結(jié)果。

在硬件方面,3D工業(yè)相機(jī)的作業(yè)頻率需要適應(yīng)機(jī)器人的固有最高節(jié)拍。據(jù)悉,ABB速度最快的SCARA機(jī)器人的節(jié)拍時(shí)間可達(dá)0.29秒 ,這對(duì)3D工業(yè)相機(jī)的作業(yè)速度提出挑戰(zhàn)。同時(shí),目前的3D工業(yè)相機(jī)無(wú)法完全排除環(huán)境光的干擾,仍然會(huì)受到高反光工件以及環(huán)境光的變化帶來(lái)的影響。

在軟件算法方面,也同樣需要進(jìn)一步提升。在缺陷檢測(cè)應(yīng)用中,往往是給定一些具體的缺陷模型,讓3D視覺(jué)來(lái)識(shí)別缺陷是否存在。但在實(shí)際應(yīng)用中,許多缺陷由于缺少樣本或者樣本量少,從而出現(xiàn)漏檢的情況。3D視覺(jué)對(duì)識(shí)別非預(yù)期性的缺陷還需要更強(qiáng)的學(xué)習(xí)和處理能力。

另外,3D視覺(jué)是一個(gè)交叉領(lǐng)域,涉及光學(xué)、3D成像、深度學(xué)習(xí)、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等眾多技術(shù),鏈條很長(zhǎng)。相關(guān)領(lǐng)域的人才稀缺也導(dǎo)致了售后技術(shù)支持的窘境:懂軟件算法的,不一定會(huì)修理硬件。如果遇到設(shè)備故障的情況,售后鏈條長(zhǎng)。

歸根結(jié)底,由于3D視覺(jué)仍然處于Gartner曲線的技術(shù)萌芽期,市場(chǎng)整體比較碎片化,離解決方案大規(guī)模的成熟落地還有一段距離。任何新興的技術(shù)產(chǎn)業(yè)都需要經(jīng)歷這一過(guò)程,要先學(xué)會(huì)走,才能真正跑起來(lái)。

當(dāng)?shù)谝宦曀R起時(shí),所泛起的不一定是漣漪,也有可能掀起巨浪。

順為資本副總裁黃豪曾表示:“隨著工業(yè)自動(dòng)化和智能化的持續(xù)推進(jìn),3D機(jī)器視覺(jué)將在工業(yè)、物流和商業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域遍地開(kāi)花。

處于規(guī)??焖僭鲩L(zhǎng)的爆發(fā)前夜,3D視覺(jué)正在醞釀下一個(gè)百億市場(chǎng)。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請(qǐng)聯(lián)系原著作權(quán)人。

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文|光錐智能 盧瀅西

巨大的廠房里,搭載著3D工業(yè)相機(jī)的機(jī)械臂正在進(jìn)行著今天的工作,它需要將燒得通紅、重達(dá)百斤的火車輪進(jìn)行抓取上料。

高達(dá)500℃的溫度,這樣的場(chǎng)景,光想想就已經(jīng)熱得冒汗。

而就是這樣酷熱的環(huán)境下,在以前,這項(xiàng)工作基本是由工人來(lái)操作的。

3D視覺(jué)的出現(xiàn),讓機(jī)器人不僅能夠在極端條件下抓取輪胎,還能擰螺絲、抓麻袋,實(shí)現(xiàn)“萬(wàn)物皆可抓取”。

近些年來(lái),人工智能技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了3D視覺(jué)的誕生,由3D視覺(jué)引導(dǎo)的工業(yè)機(jī)器人,能夠識(shí)別各類規(guī)格的紙箱、麻袋等物流行業(yè)的常見(jiàn)物體,并通過(guò)深度學(xué)習(xí)建立模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)新物體的準(zhǔn)確識(shí)別和抓取。

而資本的嗅覺(jué)是最敏銳的。

據(jù)光錐智能不完全統(tǒng)計(jì),2021年全年,3D視覺(jué)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域共發(fā)生融資事件17起,而僅僅是2022年第一季度,該領(lǐng)域就發(fā)生融資事件9起,實(shí)現(xiàn)了融資量的翻倍增長(zhǎng)。

而火熱在第二季度再次延續(xù)。近日,梅卡曼德宣布完成C+輪融資,與此同時(shí),星猿哲也完成了B+輪的融資。

賽道的升溫,背后是工業(yè)機(jī)器人智能化需求的推動(dòng)。

長(zhǎng)期以來(lái),由于作業(yè)精度不夠高、不夠靈活,傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人一直被打上“笨重”、“剛性”的標(biāo)簽,雖然在一定程度上代替了人力,但效率提升有限。面對(duì)復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境,工業(yè)機(jī)器人需要邁向自適應(yīng)、自感知的智能化升級(jí)。

從“機(jī)器換人”到“智能智造”,利用3D視覺(jué)和人工智能技術(shù),機(jī)器人重構(gòu)工業(yè)生產(chǎn)正當(dāng)時(shí)。

一、工業(yè)生產(chǎn)的新“視界”

1969年,第一片CCD圖像傳感器在美國(guó)貝爾實(shí)驗(yàn)室誕生,此后,生活、生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域都開(kāi)始與圖像和視覺(jué)相連接。

人類70%的信息都是通過(guò)眼睛感知到的,機(jī)器人也一樣。在3D視覺(jué)出現(xiàn)之前,機(jī)器人識(shí)別三維世界需要先拍攝2D畫(huà)面,再經(jīng)過(guò)計(jì)算得出三維立體數(shù)據(jù),過(guò)程繁瑣復(fù)雜。特別是在工業(yè)生產(chǎn)中,僅僅依靠平面成像不足以提高工業(yè)機(jī)器人的智能化水平,它需要一雙更明亮的“眼睛”。

作為機(jī)器視覺(jué)的一種,3D視覺(jué)在完成了2D成像的迭代后,也提高了機(jī)器人作業(yè)的靈活性。與2D視覺(jué)相比,3D機(jī)器視覺(jué)通過(guò)三維成像技術(shù),能夠獲得物體高精度的三維點(diǎn)云坐標(biāo)。

但3D視覺(jué)的最終目的并不只是讓工業(yè)機(jī)器人能夠“看得清”,還得“看得懂”。

就傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人而言,大多是按照既有的指令來(lái)執(zhí)行任務(wù),動(dòng)作重復(fù)機(jī)械。但加上3D視覺(jué)技術(shù)以后,可以通過(guò)圖像獲取、信息處理和機(jī)械控制的傳導(dǎo)路徑來(lái)實(shí)現(xiàn)高效靈活作業(yè)。

例如,在汽車制造的焊裝車間里,需要對(duì)大型副車架的各類孔徑、位置度等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)量,單個(gè)工件微小的誤差都會(huì)影響最終的裝配效果。利用3D視覺(jué)技術(shù),能夠生成孔位等細(xì)節(jié)的高質(zhì)量成像,將所得信息傳輸給計(jì)算機(jī)以后,機(jī)器人就可以靈活應(yīng)對(duì)不同位置的孔位,快速、精準(zhǔn)地完成測(cè)量任務(wù)。

從自動(dòng)化到智能化,中國(guó)制造業(yè)單件大批量的傳統(tǒng)生產(chǎn)模式正在逐漸被小批量、分散的柔性化生產(chǎn)模式所替代。因此,如何實(shí)現(xiàn)高端制造中機(jī)器人柔性化、小批量、定制化的生產(chǎn),成為了高端制造和智能制造機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)需要解決的問(wèn)題。

此前,華為天才少年稚暉君自制機(jī)械臂給葡萄皮縫針的視頻在B站大火,工業(yè)機(jī)械臂的精細(xì)化生產(chǎn)也進(jìn)一步進(jìn)入大眾的視野。

從前,在汽車、鋼鐵等制造業(yè)中,零部件的裝配工序都主要由人工來(lái)操作,勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低,而且零部件種類多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜,傳統(tǒng)的自動(dòng)化很難滿足柔性化生產(chǎn)的需要。而3D視覺(jué)的出現(xiàn)扭轉(zhuǎn)了這一局面。

3D視覺(jué)能夠在擰螺絲、裝汽車輪胎以及重物的上料裝配等場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)應(yīng)用,引導(dǎo)機(jī)器人識(shí)別并抓取隨意擺放的工件,按要求將工件裝配于指定位置,實(shí)現(xiàn)高精度定位抓取及高精度糾偏放置。

從應(yīng)用功能來(lái)看,3D視覺(jué)技術(shù)在視覺(jué)引導(dǎo)和檢測(cè)類場(chǎng)景應(yīng)用較為廣泛。而從應(yīng)用終端來(lái)看,物流、金屬加工和汽車零部件行業(yè)是當(dāng)前3D視覺(jué)工業(yè)機(jī)器人較為重要的應(yīng)用領(lǐng)域。

每逢“618”、“雙十一”等節(jié)日大促,電商倉(cāng)內(nèi)都需要處理上百萬(wàn)件的日訂單量,而傳統(tǒng)人工供包模式人力成本高、效率低,難以滿足高分揀效率的客觀需求。面對(duì)海量無(wú)序的SKU,3D視覺(jué)可以快速、準(zhǔn)確識(shí)別包括硬包、軟包、信封等多種形態(tài)的包裹,實(shí)現(xiàn)各類包裹的三維定位,引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行抓取并放置到指定地點(diǎn)。

可以預(yù)見(jiàn),隨著相機(jī)、鏡頭等核心硬件性能的提升,以及圖像處理、深度學(xué)習(xí)等軟件技術(shù)的發(fā)展,3D視覺(jué)技術(shù)重構(gòu)工業(yè)生產(chǎn)的作用將會(huì)更加凸顯。

二、4年涌入近百家,新老玩家大混戰(zhàn)

在2018年的上海工博會(huì)上,展示3D視覺(jué)方案的工業(yè)機(jī)器人公司還寥寥無(wú)幾,而伴隨著3D技術(shù)越來(lái)越成熟、智能制造的興起,多家3D視覺(jué)工業(yè)機(jī)器人公司獲得了融資,此前相對(duì)冷清的賽道開(kāi)始熱鬧起來(lái)。據(jù)高工機(jī)器人統(tǒng)計(jì),目前中國(guó)市場(chǎng)上3D視覺(jué)廠商的數(shù)量大概在60-70家,且這一數(shù)量還在持續(xù)增長(zhǎng)中。

熱潮之下,一批智能機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司雨后春筍般涌現(xiàn),如庫(kù)柏特、靈西機(jī)器人、梅卡曼德、非夕、阿丘科技、星猿哲等。

傳統(tǒng)的老牌企業(yè)也不甘示弱。工業(yè)機(jī)器人的“四大家族”ABB(瑞士)、安川(日本)、發(fā)那科(日本)和庫(kù)卡陸續(xù)入局,同時(shí),也能看到AI視覺(jué)領(lǐng)域??低暫蜁缫暤纳碛?。

3D視覺(jué)工業(yè)機(jī)器人也受到資本的追捧。截至6月20日,2021年以來(lái),工業(yè)3D視覺(jué)領(lǐng)域發(fā)生的融資事件共31起,融資金額高達(dá)數(shù)十億美元,融資輪次主要集中在A輪和B輪,說(shuō)明整個(gè)行業(yè)還在早期。

2016年,梅卡曼德CEO邵天蘭曾在知乎上回答了“國(guó)產(chǎn)工業(yè)機(jī)器人目前發(fā)展到了什么水平?”的問(wèn)題:“五至八年內(nèi)中國(guó)機(jī)器人的硬件水平可以追上第一集團(tuán),三至五年內(nèi)軟件水平可以彎道超車,趕超第一集團(tuán)。”

在機(jī)器視覺(jué)賽道上,國(guó)外的基恩士、康耐視等公司,在2D視覺(jué)領(lǐng)域占據(jù)著幾十年的“霸主”地位。而如今,整個(gè)3D視覺(jué)市場(chǎng)仍處于發(fā)展的早期階段,國(guó)內(nèi)外廠商在硬件產(chǎn)品和軟件算法上能夠站在同一起跑線上。

其次,在3D視覺(jué)+AI+工業(yè)機(jī)器人的細(xì)分賽道,國(guó)內(nèi)廠商布局更早。作為制造業(yè)大國(guó),中國(guó)擁有豐富的工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景,也產(chǎn)生了很多定制化需求,鍛造了國(guó)內(nèi)廠商較強(qiáng)的項(xiàng)目交付能力。

相較于國(guó)外廠商在應(yīng)用需求形成一定規(guī)模時(shí)才會(huì)考慮開(kāi)發(fā)方案,國(guó)內(nèi)廠商更善于抓住機(jī)會(huì)去推廣自己的產(chǎn)品,以量變的積累形成質(zhì)的飛躍。

而在2D視覺(jué)市場(chǎng)長(zhǎng)達(dá)幾十年的發(fā)展歷程中,行業(yè)格局早已趨于穩(wěn)定,技術(shù)方向也較為固定,玩不出什么新花樣。如果不是新技術(shù)帶來(lái)新機(jī)會(huì),新玩家很難切入場(chǎng)景。

就目前而言,3D視覺(jué)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用,市場(chǎng)滲透率并不高,基本競(jìng)爭(zhēng)格局可以分為上游元器件、軟件算法、3D相機(jī)軟硬件、一體化解決方案四類。由于產(chǎn)業(yè)處于早期階段,國(guó)內(nèi)市場(chǎng)格局較為分散,梅卡曼德和靈西機(jī)器人這類創(chuàng)業(yè)公司參與了產(chǎn)業(yè)鏈的多個(gè)環(huán)節(jié),在一體化解決方案上走在前列。

雖然兩者在軟件算法平臺(tái)的開(kāi)發(fā)上相差無(wú)幾,但在硬件技術(shù)和3D成像技術(shù)上,靈西機(jī)器人要優(yōu)于梅卡曼德,而梅卡曼德則在缺陷檢測(cè)應(yīng)用中有更多的落地方案。在重點(diǎn)的下游應(yīng)用行業(yè),靈西機(jī)器人在物流、鋰電市場(chǎng)有較為成熟的方案,而梅卡曼德在汽車等其他市場(chǎng)的優(yōu)勢(shì)更為明顯。

從國(guó)內(nèi)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局來(lái)看,能夠進(jìn)入規(guī)?;慨a(chǎn)階段的公司跑在第一梯隊(duì)。而視科普銷售總監(jiān)余舒帆也曾表示,“隨著涌入3D視覺(jué)賽道的玩家越來(lái)越多,會(huì)加劇頭部企業(yè)的形成。同時(shí),關(guān)于3D視覺(jué)的市場(chǎng)規(guī)模和行業(yè)應(yīng)用會(huì)實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步突破?!?/p>

實(shí)際上,無(wú)論是行業(yè)格局還是技術(shù)發(fā)展,3D視覺(jué)仍然處于早期。而工業(yè)生產(chǎn)試錯(cuò)成本高,因此,在解決方案沒(méi)有落地之前,資本和客戶都在觀望。

2019年,梅卡曼德的3D視覺(jué)+AI+機(jī)器人解決方案在汽車、家電、3C、物流等行業(yè)實(shí)現(xiàn)了50多個(gè)項(xiàng)目的落地,而靈西機(jī)器人、星猿哲等公司也分別獲得了Pre-A輪和A輪融資。

從demo到方案落地,在沒(méi)有客戶和渠道積累的前提下,以技術(shù)見(jiàn)長(zhǎng)的創(chuàng)業(yè)公司克服了經(jīng)驗(yàn)不足、對(duì)行業(yè)了解不透的問(wèn)題,砸出了3D視覺(jué)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的第一道水花。

三、難題:成本待下降,技術(shù)仍需迭代

雖然機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)走過(guò)了70多年的歷程,但對(duì)于3D視覺(jué)來(lái)說(shuō),真正意義上發(fā)展起來(lái),是在2018以后。

4年時(shí)間,猶如一個(gè)孩童剛走得穩(wěn)當(dāng)。

據(jù)MIR睿工業(yè)統(tǒng)計(jì),2021年工業(yè)3D視覺(jué)市場(chǎng)出貨量達(dá)2.7萬(wàn)套,在整個(gè)工業(yè)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)出貨中占比不足5%,市場(chǎng)滲透率較低。

中國(guó)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟數(shù)據(jù)顯示,在機(jī)器視覺(jué)的下游應(yīng)用市場(chǎng)中,消費(fèi)電子是現(xiàn)階段3D視覺(jué)的主要應(yīng)用市場(chǎng),占比24.79%,其中智能手機(jī)應(yīng)用占比最大;其次,半導(dǎo)體和汽車行業(yè)也是3D視覺(jué)主要的陣地。

3D視覺(jué)市場(chǎng)潛力巨大,但另一方面,也存在一些問(wèn)題:3D視覺(jué)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域批量應(yīng)用少,成本和支出難以平衡。

據(jù)悉,國(guó)產(chǎn)3D相機(jī)的價(jià)格一般在5-7萬(wàn)元人民幣,進(jìn)口相機(jī)在10萬(wàn)元及以上。而成本主要由前期的研發(fā)投入以及硬件本身的成本組成。

對(duì)于很多3D視覺(jué)+AI+工業(yè)機(jī)器人的解決方案提供商而言,前期投入的大量研發(fā)費(fèi)用會(huì)拉高成本,而且在市場(chǎng)導(dǎo)入期,批量應(yīng)用尚未展開(kāi),無(wú)法通過(guò)規(guī)?;a(chǎn)的方式攤薄成本,這就導(dǎo)致了產(chǎn)品高昂的價(jià)格。

另外,3D相機(jī)硬件的成本約占整體硬件成本的40%。而在硬件市場(chǎng)上,海外廠商占據(jù)大部分高端市場(chǎng)份額,產(chǎn)品售價(jià)約比國(guó)內(nèi)廠商高出50%-100%。3D相機(jī)內(nèi)置的芯片、光學(xué)鏡頭等核心零部件需要外購(gòu),盡管近些年刮起了國(guó)產(chǎn)替代的風(fēng),但仍然還沒(méi)撼動(dòng)國(guó)外廠商的地位。

成本下不去,客戶難買單,高昂的價(jià)格減緩了市場(chǎng)拓展的速度。

而技術(shù)和人才也仍存在一些待突破的難題。

3D視覺(jué)主要分為硬件設(shè)備和軟件算法兩個(gè)部分,光源、鏡頭、相機(jī)等硬件產(chǎn)品負(fù)責(zé)成像,視覺(jué)控制系統(tǒng)則負(fù)責(zé)處理成像的數(shù)據(jù)并輸出結(jié)果。

在硬件方面,3D工業(yè)相機(jī)的作業(yè)頻率需要適應(yīng)機(jī)器人的固有最高節(jié)拍。據(jù)悉,ABB速度最快的SCARA機(jī)器人的節(jié)拍時(shí)間可達(dá)0.29秒 ,這對(duì)3D工業(yè)相機(jī)的作業(yè)速度提出挑戰(zhàn)。同時(shí),目前的3D工業(yè)相機(jī)無(wú)法完全排除環(huán)境光的干擾,仍然會(huì)受到高反光工件以及環(huán)境光的變化帶來(lái)的影響。

在軟件算法方面,也同樣需要進(jìn)一步提升。在缺陷檢測(cè)應(yīng)用中,往往是給定一些具體的缺陷模型,讓3D視覺(jué)來(lái)識(shí)別缺陷是否存在。但在實(shí)際應(yīng)用中,許多缺陷由于缺少樣本或者樣本量少,從而出現(xiàn)漏檢的情況。3D視覺(jué)對(duì)識(shí)別非預(yù)期性的缺陷還需要更強(qiáng)的學(xué)習(xí)和處理能力。

另外,3D視覺(jué)是一個(gè)交叉領(lǐng)域,涉及光學(xué)、3D成像、深度學(xué)習(xí)、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃等眾多技術(shù),鏈條很長(zhǎng)。相關(guān)領(lǐng)域的人才稀缺也導(dǎo)致了售后技術(shù)支持的窘境:懂軟件算法的,不一定會(huì)修理硬件。如果遇到設(shè)備故障的情況,售后鏈條長(zhǎng)。

歸根結(jié)底,由于3D視覺(jué)仍然處于Gartner曲線的技術(shù)萌芽期,市場(chǎng)整體比較碎片化,離解決方案大規(guī)模的成熟落地還有一段距離。任何新興的技術(shù)產(chǎn)業(yè)都需要經(jīng)歷這一過(guò)程,要先學(xué)會(huì)走,才能真正跑起來(lái)。

當(dāng)?shù)谝宦曀R起時(shí),所泛起的不一定是漣漪,也有可能掀起巨浪。

順為資本副總裁黃豪曾表示:“隨著工業(yè)自動(dòng)化和智能化的持續(xù)推進(jìn),3D機(jī)器視覺(jué)將在工業(yè)、物流和商業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域遍地開(kāi)花。

處于規(guī)??焖僭鲩L(zhǎng)的爆發(fā)前夜,3D視覺(jué)正在醞釀下一個(gè)百億市場(chǎng)。

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