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⬆︎ 点蓝字关注 全球风口 丨 你的全球科技前哨侦察兵  你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。 4月27日，我国的家电龙头美的集团宣布，计划在广东佛山投资8亿元建设工业机器人二期生产线，在2022年上半年投入使用。 美的的一期KUKA生产线在2019年就投入使用了，据说现在是100%满产能利用率，总共有一万多台机器人。而二期准备再生产14000台KUKA机器人，用于未来3-5年的生产需求。 中国的珠三角已经形成了成熟的制造生态，庞大的制造业为机器人的渗透提供了广阔的发展空间。我们今天看到的不管是美的的家用电器、苹果的手机，还有小米计划的造车，都不开这里庞大的制造供应链生态。 美的所在的机器人工厂在顺德。数据统计，光是在顺德，已经有300家工业企业开始实施“机器换人”，截至今天已经安装了超过5000台机器人在生产线上。顺德未来三年的目标是让至少1500家企业实施“机器换人”。 为了保障制造业的智能化升级，顺德政府将投入40亿元支持机器人产业的研发、推动机器人在工业生产线上的落地应用。 实际上，中国制造企业早在10年前就开始进行大量的机器换人，最传统的行业已经使用上了最先进的技术。而这个趋势在未来还会不断增加。 我们一直强调，制造也是一项高科技。美的在2016年的时候就收购了KUKA，但不是直接买来就能使用的，中间会有大量的工程研发，工厂的建设也是非常大的投资。 就拿机器人本身来说，从硬件到软件，是一套非常复杂的精密结构，其中有非常多的高科技： 机器人的硬件能力方面，最重要的就是以KUKA为代表的机器臂。 评判机器臂做的好不好有两个指标，第一个就是精度。工业化生产的特点就是高度标准化，如果一个工业产品的前后零部件的制造精度不同，那生产肯定也会出岔子。这也是国内现阶段欠缺的地方，由于机器人制造中会用到的大部分核心硬件还是需要依靠进口，这意味着如果要达到工业级精度，机器人的价格会偏贵，也就抑制了很多需求。 还有一个指标是柔性，也可以叫灵活性。柔性对于服务机器人就会更加关键，毕竟它们是服务于人类，而人类本身就不能做到高精度、也不需要绝对的精度。 现在越来越多的机器臂开始走出生产车间，走向消费者。我们拿炒菜机器人举例子，机器人在炒菜的过程中需要的就不是完美的精度，而是像人类一样的灵活性：比如把贴在锅壁上的菜重新聚集到中心，或者及时翻面快要煎好的牛排。 所以机器臂的问题，一方面是要在保证精度的前提下降低成本，另一方面就是要研究如何能开发出基于不同服务的柔性特质。 机器人的硬件能力只是一方面，更重要的其实是软件能力。 软件能力首先是机器视觉。因为仅有一个灵活的机器人还不足够，它还需要通过定位和识别物体才能完成后续的任务，这在智能分拣领域是尤其重要的。 芬兰的一家垃圾回收机器人公司ZenRobotics，它能通过机器视觉对金属、木材这些工业垃圾进行分拣，最快能够达到每小时分拣4000个物件的速度。跟美的机器人一样，ZenRobotics在今年3月也在建设自己的机器人工厂。 第二个软件能力是环境感知。机器人会利用一系列的传感器，有视觉传感器、声音传感器、力传感器等等，来构建它对所处环境的各方面感知。最常见的就是离我们生活贴近的扫地机器人。 在未来，激光雷达会越来越多地应用于智能机器人上。现在还不普及是因为目前的价格还比较高，但随着激光雷达逐渐开始批量生产，我相信价格降到几百美金一台是不成问题的。 有了软件，有了硬件，最后一步就是把它们都整合起来，组成能够满足实际需求的机器人，就像组装智能手机一样。所以，我们今天看到的在工厂车间里的工业机器人，不过是整个机器人市场的冰山一角。在不同技术的整合下，会诞生出一些今天你可能都想象不到的机器人品种。 未来的机器人会有人工智能和各种算法充斥的大脑；会有像波士顿动力这样的企业提供的运动能力；会有机械臂的胳膊和移动便捷的腿；当然还会有像人一样的表情。 未来的机器人能够为人类提供各种各样的服务，工业生产，日常家务甚至情感服务都将成为现实。我们也就进入了RaaS机器人即服务的时代。 当然，要想更进一步地拓宽机器人服务的应用范围，还得引入云计算平台。亚马逊就推出了基于云的机器人服务平台，帮助机器人开发者更高效地研发以及测试他们的机器人。谷歌和微软也都有自己的开源机器人平台，不仅可以达到知识共享，所有的机器人还能够相互学习，赋予机器人新的制造和协作方式。 最后说说工业机器人的市场环境。今天的工业机器人市场是日本人的天下，机器人四大家族日本占了一半，这四家企业是日本的发那科、安川电机、瑞士的ABB、德国的库卡。这四大家族占据了中国70%的工业机器人市场，以及全球近50%的工业机器人市场。 听了是不是很沮丧？其实，虽然最先进的机器人技术在日本，但是机器人产业未来的赢家大概率不是日本。因为有一个环节是日本极度欠缺的，如果抓住对方的弱项，找到对的闪电战打法，中国依然有突围机会，而且大概率能突围成功，领导机器人产业的发展。 |
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