AI全面降温,机器人如何才能与AI融合得更好?

2019-08-24来源: eefocus关键字:AI  深度学习  机器人

火了3年,AI看起来在全面降温。 在2018年的Gartner技术成熟度曲线中,刺激此轮AI热潮的代表性技术——深度学习(Deep Learning)已到了泡沫顶峰,可能需要2至5年才能进入最后的稳定发展平台期(Plateau of Productivity)。


  

 

前几年大热的一轮轮AI热门落地方向各自面临困境: 

  

金融、医疗市场,数据难拿;以视觉技术为主的安防看似红海,但收入中,基础设施占比大,技术服务占比小;语音和语义的to C音箱等赛道需要更大销量自证,to B客服等赛道亟待摆脱外包处境;此前被乐观期待的自动驾驶面临技术、伦理双挑战。 

  

从消费互联网的3年上市到行业AI落地的细水长流,希望押出下一个伟大公司的一级市场也陷入迷惑:风口不再,价值难寻。 

  

而在市场气氛低迷的2019年,一个以往并不最在风口浪尖的领域——面向制造业、物流等生产环节的智能工业机器人赛道却逆势而上,红杉、高瓴、高榕、晨兴、启明、顺为等头部机构纷纷加码:

  

2月,AI工业视觉公司阿丘科技获君联领投的A+轮融资;

  

4月,协作机器人公司节卡机器人获赛富领投的B轮融资;

  

7月,智能机械臂公司Agile获来自高瓴、红杉、天智航、线性的Pre-A轮融资;

  

上周五,以实现“pick anything, place anywhere anyway”为目标的初创公司XYZ Robotics获高榕、晨兴领投的A轮融资。

  

本周一,工业机器人智能化公司梅卡曼德宣布获英特尔投资。

  

本周二,机器人本体厂商艾利特获国中创投领投的B轮融资。

  

连续三个工作日,都有机器人公司发布融资消息,赛道热度可见一斑。

  

据IT桔子数据,2018年智能工业机器人赛道的投资案例为66起;而截至7月,今年上半年的投资事件已达43起。 

  

创业公司之外,ABB、发那科、西门子等机械臂、工业自动化传统强者,阿里、京东等科技巨头,海康、商汤、旷视等其他赛道AI头部公司也纷纷布局这一领域。 

  

然而,细分赛道回暖之下,各玩家仍面临工业领域的一个严峻规律: 

  

这个行业重资质、高门槛,围绕相似新方案竞争的所有人,都面临相同的时间窗——谁能率先落地,积累案例,就会逐渐把慢一拍的人越甩越远。 

  

本文,甲子光年要介绍的案例是在昨日宣布获英特尔投资的梅卡曼德。这已是继4月获启明创投A+轮融资后,梅卡曼德在今年的第二轮融资。 

  

在目前的工业机器人智能化赛道中,梅卡曼德已率先进入规模化落地阶段:

  

创立近3年来,梅卡曼德已获得了包括华为和数家知名整车厂在内的众多汽车、家电、钢铁、物流等行业的头部客户;并进一步扩展至医院、银行金库等商业场景。 

  

英特尔投资中国区总经理王天琳告诉甲子光年:“梅卡曼德真的是花了时间、精力趟坑,取得了比较理想的阶段性成果。工业行业很难做,能得到这些级别客户的认可,很不容易。” 

  

机械臂传统巨头川崎机器人中国技术部部长铃木敏幸也告诉甲子光年:“梅卡曼德是他见过的智能视觉技术做得最好的公司。” 

  

本文,甲子光年实地走访了梅卡曼德部分客户的生产线现场,采访了其终端客户,集成商、机械臂厂家等合作伙伴,梅卡曼德创始人、一线技术和销售人员,以及多位关注该赛道的投资人,探寻深入物理生产场景的“Physcial AI”如何落地。 

  

机器人智能化的商业进展,能为AI与传统场景的结合带来新可能吗?   

  

1  

热潮来临 

在此次深入工厂的采访中,甲子光年在梅卡曼德服务的某中国著名家电厂商车间里看到了这样一幕:

  

长达4小时的现场沟通中,身穿灰蓝厂服的车间负责人话头一直没停,他拉着梅卡曼德创始人邵天兰在各个产线上来回穿梭,一个点、一个点地过需求,除了双方已在合作的某空调部件装卸项目之外,这位负责人接连提到,产线上还有搬运上料、折弯、涂胶等大量需要机器替代的环节。

  

实际上,这家家电厂商从7年前就开始探索产线的自动化、智能化改造,并在2015年设立智能装备子公司,生产机械臂、数控机床等产品。 

  

如此功夫背后,是目前中国制造业痛点的一个缩影:人力成本攀升已成为遏住制造业发展的关键瓶颈,机器换人需求强烈。 

  

据国家统计局数据,2007年到2018年,制造业的平均工资已翻了近3倍。 


  

 

明显的拐点发生在2012年,中国劳动年龄人口规模较上年减少345万人,是新中国有统计数据以来的首次下降,此后7年,这一数字又连续下降,到2018年已跌破9亿。 

  

同时,严苛的环境加之枯燥的重复性劳作,让90后、00后对工厂望而却步。 

  

在走访汽车主机厂和其零部件工厂时,甲子光年也亲身体验了没有空调的车间里难耐的闷热,和即使戴着专业口罩、耳塞也无法完全阻绝的绵延噪音与化学加工剂气味。 

  

工厂经常有钱也招不到人。上述家电厂商就曾尝试直接把大巴开到山区“抓壮丁”,但效果不佳;生产旺季,有些工厂还会打出“高薪兼职”的广告,但应者寥寥。 

  

而也是在2012年前后,供给侧也迎来了拐点: 

  

柔顺控制和以深度学习为代表的AI等技术,在学界酝酿数十年后,到了商业落地的临界点,这为改造自上世纪60年代诞生以来,少有革命性变革的工业机器人领域带来了全新可能。 

  

具体变化表现在,深度学习、3D视觉、自主规划、柔顺控制等技术的发展,让原本主要通过编程实现设定动作的机械臂有了更好的“眼睛和大脑”,增加了环境感知和复杂规划能力,可处理更灵活的任务。


  

 

这些智能化技术的出现,让“为自由而生”的机器人进一步靠近了灵活性和适应性更强的人类。 

  

这一改过去,工业机器人的最主流应用场景被限制在制造业中环境相对固定的冲压、焊接、喷涂、物料搬运、码垛等环节的情况,为机器人进入更多制造业细分领域,和向制造业之外的物流、商业场景渗透带来了广阔空间。

  

比如,近年来就已出现了一批声称要将机器人用来做披萨、做汉堡、叠衣服的创业公司。


  

 

3D相机以及AI视觉算法的进步使机器人有望处理物体种类极为多样的快递分拣等复杂场景。(梅卡曼德供图) 

  

需求强劲加上技术突破,全球在2012年迎来了一波“智能化机器人热潮”: 

  

Amazon于当年收购机器人公司Kiva Systems;

  

Google在2012到2013年间,一口气收购了包括波士顿动力在内的9家机器人公司;

  

贝佐斯从2008年起连续8轮投资了机器人公司Rethink Robotics;

  

郭台铭也在2012年宣布,富士康要在3年内打造“百万机器人”;

  

软银孙正义曾在多个场合说:30年后,会有100亿机器人与100亿人类共同生活。

  

这股热潮在2016年前后刮到了国内一级市场: 

  

据IT桔子对2017年上半年AI领域投资情况的统计,智能机器人的融资事件最多,约占投资总数的28%。 

  

一批智能机器人新公司纷纷成立,如库柏特(2016)、梅卡曼德(2016)、非夕(2016)、阿丘科技(2017)、Agile(2018)、XYZ(2018)等。 

  

新创公司之外,各路巨头也涌入赛道。 其中既有ABB(瑞士)、发那科(日本)、安川(日本)、库卡(德国,已被美的于2017年以40亿欧元收购)、西门子(德国)等机械臂或工厂自动化领域的传统老牌企业。 

  

也有阿里、京东等互联网科技公司。如达摩院、菜鸟人工智能事业部、京东AI研究院都在进行与机械臂或AGV(搬运机器人,可用于物流自动化场景)直接相关的研发。 

  

甚至海康、旷视等其他AI领域头部公司也已进入该赛道:海康在2016年成立海康机器人,主打机器视觉和物流机器人(主要是AGV)的结合;旷视在2018年收购AGV公司艾瑞思,成立旷视机器人,并于今年1月推出机器人网络协作大脑“河图”,还在发布会上宣布要投入20亿,加速智能机器人落地。  

  

2

等一声水花

资本加持,各路新老公司入局,一时热闹非凡。 

  

但2016年至今,从赛道整体情况看,工业机器人智能化的发展仍落后预期,大部分公司还处于从demo到落地,打磨种子客户的阶段。 

  

曾在2017到2018年,接连投资慧灵、珞石、非夕等工业机器人本体公司(即自己生产机械臂的公司),对机器人智能化亦有深入观察的前顺为资本执行董事孟醒告诉甲子光年,落地慢,主要是当初的两个设想并未实现: 

  

设想1:工业机器人的渗透率能快速上升,并从制造业进入别的场景 

  

现实:虽然2018年之前,从采购量看,中国已连续5年成为全球最大的工业机器人市场,但在2018年后的经济下行中,各企业对机器人的采购意愿有所回落。 

  

设想2:机器人智能化公司可通过抽取共同需求,开发出通用的抓取等软件包,以高复用的标准化产品服务大量客户。 

  

现实:落地时,由于制造业场景非常碎和多元,实现高复用很难,许多公司在真正下水赚钱时,又把自己搞成了集成商。 

  

落差背后,是新技术在工业、生产领域落地的3重难点。 

  

难点1:对前沿AI技术和行业经验的双重需求VS市场上缺乏拥有综合能力的团队 在机器人智能化领域,真要打磨

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关键字:AI  深度学习  机器人

编辑:什么鱼 引用地址:http://news.eeworld.com.cn/qrs/ic472428.html
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