近日,中国科学院深圳先进技术研究院联合深圳市机器人协会发布了《深圳市机器人产业发展白皮书(2021年)》。其中一个数据显示,2021年深圳市机器人产业总产值为1582亿元。虽然看上去是相当大的产值,与其他城市横向对比也数一数二,但还不到美的集团一家企业一半的年产值。是因为我们的消费级机器人还没有全面开花?还是因为整个AIoT与机器人产业的支持融合还很长的路要走?

6月24日,中国科学院深圳先进技术研究院联合深圳市机器人协会在“智能机器人产业集群骨干企业交流会”上发布了《深圳市机器人产业发展白皮书(2021年)》。据了解,《白皮书》由深圳市工业和信息化局指导,深圳先进院联合深圳市机器人协会自2014年起,已经连续8年发布。

《白皮书》数据显示,2021年深圳市机器人产业总产值为1582亿元,相比2020年深圳市机器人产业总产值1434亿元同比增长10.30%,产值增速保持高增长。2021年深圳市机器人产业企业总数量达到945家,较2020年842家同比增长12.2%。

2021年为“十四五”的开局之年,在市场需求牵引、技术突破带动和国家政策支持的共同作用下,我国机器人产业持续保持高增长。深圳作为我国经济特区首当其冲,机器人市场规模不断扩大。

在6月29日由Aspencore与深圳市新一代信息通信产业集群联合主办的AIOT 2022国际生态发展大会-智慧机器人分论坛上,举行了一场主题为《中国机器人产业如何做大做强?》的圆桌讨论。深圳市机器人协会副秘书长谭维佳博士担任主持人,与来自机器人产业链的企业代表们进行了深入探讨。

由左至右分别是

主持人深圳机器人协会副秘书长谭维佳

嘉宾:华盈通信息技术有限公司行业市场总监农长霖,深圳乐动机器人股份有限公司 CTO 李少海 深圳辰视智能科技有限公司市场总监丁浩 深圳市三旺通信股份有限公司工业互联网市场总监高一

本次邀请的4位嘉宾,分别来自机器人产业链的不同位置。爱华盈通是一家专注AI算法的公司,三旺通信则被业界称为“中国工业互联网第一股”,乐动机器人主要做机器人产品的底层平台支撑,辰视智能主做机器视觉,几家公司聚在一起可以说是一个AIoT行业的典型组合。

好算法,需要客户用数据来支持

从爱华盈通的角度来说,无论是AI技术的下沉还是渗透,都需要通过下游合作伙伴了解到场景实际的需求才能做到。农长霖表示,与他们这样AI算法公司合作的大部分是方案和集成商,会通过收集来自全国各地甚至海外的大量具体场景需求与他们深度合作。“但很多需求非常理想化,因为客户通常想用最低廉的价格来达到最丰富的功能。我们会有针对性的做评估,实在不可落地的会暂时搁置,真正能落地、条件也合适的需求,才会真正启动项目。”

华盈通信息技术有限公司行业市场总监农长霖

谭维佳表示,对于大场景、大企业或者是有志于耕耘某一个细分领域的企业来说,都会尝试和去建立自己的AI算法团队。这是一件非常专业且“烧钱”事。“对于爱华盈通这样的可以做个案定制化设计的公司来说,人力成本同样也很高,所以未来在定制化的同时,是否也会追求通用化的AI?”

农长霖以最早开始做的人脸识别算法为例,之所以现在人脸识别算法最为成熟,是因为能够获取的数据量较大,因此能够做较好的优化,项目也可以直接落地。但对于一些特殊行业和场景,则必须要有客户数据的配合,否则现有数据不足以训练出一个好模型。

底层硬件决定产品功能

机器人作为终端产品,离不开背后核心部件供应商的支持,底层硬件决定了产品功能能够走到哪一步。乐动机器人这样的产业链上游企业,要如何带领这个产业发展呢?

李少海表示,乐动机器人的定位是构建智能机器时代的感知基础设施,专注在智能传感器、机器人算法以及云平台开发,主要为机器人企业提供dToF激光雷达、线结构光传感器以及超声波等全系列传感器。除此之外,也为机器人提供智能感知算法、自主决策、高效控制、人机交互等等基础算法及对应云平台服务,从而能够帮助机器人企业快速落地产品,以低成本、高效推动产品上市,从而推动机器人行业的快速发展。

深圳乐动机器人股份有限公司 CTO 李少海

谈到AIoT,李少海认为可以从三个维度来理解:

一是数据采集端。机器人用传感器分两部分,一是放在机器人上的,能够直接获取数据,二是周边场景内的传感器,也能够获得数据。这些传感数据能够为机器人的感知决策提供依据,“现在的AI就是靠是数据养出来的,所以大家在数据采集端做了很多布局,从而能够获取大量的环境场景数据,来快速提升机器人智能。”

二是智能的移动终端。今天大家探讨的机器人产品主要是移动机器人,是一种跨场景的AIoT智能移动终端,集成了各种AI算法。随着AIoT产业对应的AI算法及处理器芯片、网络连接芯片逐渐成熟、成本降低,机器人产业获得了产业红利的外溢。

三是多机协同。谈AIoT必谈连接,因为大多数情况下,机器人的应用场景一个个体不能解决所有问题,需要群体来解决,这就会用到多机协同。多机协同需要AIoT技术支撑,才能保证机器人与机器人之间能够快速、高效、低成本的交流、互动,并且还能够促使周围的智能设备与机器人互动,提升整体产品体验。

多机协同需要一个第三方载体

在多机协同方面,主做工业互联网的三旺通信很有发言权。高一颠表示,目前国家推动智能制造的大趋势势不可挡,但智能制造的每个行业和应用场景都是定制化的,这与家用标准化不同。“定制化和标准化的区别,是目前智能制造还在试点阶段,没有落地的主要原因。无论做3D视觉算法还是其他AIoT技术,目的都是把定制化的技术变成标准产品,去解决智能制造落地的问题。”

深圳市三旺通信股份有限公司工业互联网市场总监高一

据悉,三旺通信目前就这做这件“标准化”的事,并且已经跟国内一百多家工业机器人达成合作,其中70%的公司已经有批量化的产品上市,另外30%处于打样、小批量试制阶段。

高一颠从这70%批量化运作的企业反馈得出了一些结论,首先是目前工业界产业链条不全,30%的核心零部件还是采用国外产品,如减速器,国内目前能做高端减速器的较少;控制(包括MCU和工业软件)和伺服方面,国内厂商还没有整个打通的。“这是因为国内的商业模式有两种,一是做本体也做系统集成,二是做工业机器人,但不做集成。他们对应用场景的理解度可能更深,但不懂机器结构,包括零部件结构。”

这里的核心问题是不管是软件还是硬件要打通,都需要一个载体。以工业机器人为例,工业场景中的核心点是要确保时延好、稳定性高。服务于智能制造的工业机器人要彼此连通,跟操作工人也要做很多的动作联动,“人机物料法环”的联动是一个有机整体。

过往的机器人大部分是单机,在家用里可以用,但在工业应用中单机玩不转,必须是一个完整的系统。在高一颠看来,工业机器人要想发展好,首先要把产业链补齐,不管是控制器还是ROA减速器,核心部件要先铺好;二是要把架构设计好,类似智能手机刚出现时有很多山寨机,后面统一变成安卓、iOS。

“我个人观点,工业机器人可能以后也会变成两个系统,这两个系统的名字还不确定。不过从连接出发,未来一定是采用工业以太网或者基于工业以太网的升级架构做连接,” 高一颠说到,“现在还有工业机器人采用工业主线,包括封闭协议,促使你不得不选配套硬件。未来一定是开放式、统一的工业以太网,不管怎么样都能连接打通,这样才能方便做工业应用,实现智能制造落地也就非常容易了。”

谭维佳对此表示认同,因为机器人协会一直在对整个行业进行分类,以前的机器人可以分为工业机器人、服务机器人、特种机器人等,但后来边界已经没有那么清晰了。“例如AGV,在工厂内部的仓储环境工作,服务于生产服务业,应该属于服务机器人;但如果在工厂的仓储服务于工业制造,那就属于工业机器人。”

另外在工业场景下,机器跟机器之间的多机协调是必须的。但在商用服务场景中要多机连通就没那么容易,例如宾馆中既要有配送类型的机器人,又要有清洁类型的机器人,还要有消杀类型的机器人。“当这几种机器人与人类相遇时,机器人可以等人走过去再行动,同样品牌的机器人也可以互相通讯依次通过,但不同品牌的机器人相遇可能就都定在原地不动了。” 这是机器人企业走向大规模使用时会面临的问题,需要第三方作为通讯桥梁,制定通行的规则。

高一颠对此表示,三旺通信目前正在做相关前期工作。因为多机协同包括跟人的协同,是很复杂的工程,涉及到算法、软件、硬件,所以“公司目前在上海自己组建了AI团队,但AI人才很稀缺,价格也很昂贵,年薪都是50万起步。不过作为工业互联网在科创板上市的第一股,我们愿意花大成本去做这件事,为推进国内的机器人和智能制造产业做一点贡献。”

走在前面的企业,要有使命感

几乎所有人都在强调数据对AI技术的重要性,尤其是对于辰视智能这样从事工业领域数据算法的公司,要用小样本数据做出好的算法,需要深厚的功底。据丁浩介绍,辰视智能创立于2017年,创始团队来自中科院数据团队,一直深耕于工业领域,在智慧园区、智慧城市、物联网行业有部署应用,比如复合型机器人、AGV、视觉三位一体的整体解决方案等。  

谭维佳认为,在工业领域中做视觉算法是最难的,因为场景落地需要用到很多跟人脸识别不一样的算法。对此丁浩表示,辰视智能在工业领域深耕多年,为国内3D机器视觉赛道打好了一定的地基。“这个赛道是一个朝阳行业,很多入局的新玩家可能第一年成立就能拿到不少融资,但大家的算法和技术沉淀来路都不同。”当前辰视智能的方案涉足汽车与零部件、物流、钢铁铸件、锻造、焊接、PCB板检测等领域的测量和大目标定位,“可能在国内是一个突破,填补了技术的空白。”

深圳辰视智能科技有限公司市场总监丁浩

国内的机器视觉厂商愿意深耕3D视觉领域,有利于中国智能制造、工业4.0、工业互联网以及AIoT板块的发展。“但这个领域还没有太强的公司,大家属于抱团取暖,” 丁浩说到,“这个领域目前要变现盈利的可能性不大。所以大家应该再集中精力去攻克技术壁垒、核心技术和算法,去解决一些重点难点的问题。走在前面的企业,可能不是单纯为赚钱才存活于这个市场中,而是为了使命。辰视智能存在的价值也是为各行业解决痛点。”

中国机器人产业如何做大做强?

最后,谭维佳再次提到了《白皮书》中的一个数据:2021年深圳市机器人产业总产值为1582亿元。虽然看上去是相当大的产值,与其他城市横向对比也数一数二,但还不到美的集团一家企业一半的年产值。“这整个行业一个很苦恼的问题,是因为我们的消费级机器人还没有全面开花?还是因为整个AIoT与机器人产业的支持融合还很长的路要走?”

对此,高一颠的观点是“产值是产业链协同的问题”。要提升机器人产业的产值,一方面要把应用面扩大,过往机器人企业看到一个商机就一窝蜂跟进,导致同质化严重,机器人的应用范围非常广,必须把类别放大、深挖细分领域;二是目前机器人上游产业链大部分是国外企业,必须支持国内自主可控产品,才能把产业链做大。

丁浩表示,当前国内机器人产业的竞争压力较大,处于卡位战阶段。他认为美的是国内机器人行业的正面案例,在多年前就实现了自动化、无人化生产,还先后与全球四大机器人家族的安川、库卡进行了一些合资收购的动作。同时,美的对于员工培训非常重视,“经常组织员工到海外游学,学习德国和日本的工业和自动化先进技术。我认为这种大企业对未来发展路线有着合理的认知,注重对外的学习和对自身的理解,值得发展中的小企业或初创型企业借鉴。”

谭维佳补充了一件有意思的事,2014年她拜访美的时得知,美的对于工厂中替换人工的机器人预算是1个人/28万元人民币。“如果你的机器人能够替换掉一个人工,他们愿意花28万元成本。虽然以机器人的价格来说,一年的成本远超工人一年工资,但在当时那个数字绝对高于行业平均值很多。”

李少海认为,美的集团和整个AIoT行业处于不同的产业阶段,前者的主流产品已经成熟,而AIoT整体还刚刚起步。“因为乐动聚焦底层,AIoT更多体现的也是底层能力。所以从我的角度看,要把机器人产业做大做强主要从两个方面,一是底层能力的构建,二是基础设施的建设。”

专注底层能力建设的企业有责任在做产品时的寻求每个场景中的最优解,一点一点地构建底层能力,逐渐才能实现全维度覆盖。底层构建完善了,机器人企业、AIOT企业的各种应用才能越做越广。

农长霖认为机器人产业要进一步发展,要回归到产品最原始的需求——足够智能化、足够便宜,才是更多人能使用机器人的基础。“另一个关键因素是需求培养,就像有些人觉得这件事没必要用机器人来做,那这些人的需求就没有培养起来。” 农长霖说到,“必须让人觉得有必要去使用,机器人产业才能够做大做强。”

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