讓工業(yè)機器人技術(shù)普惠，打通應(yīng)用落地前的“最后一公里”。
圖 | 左：梅卡曼德創(chuàng)始人兼CEO 邵天蘭
對比科幻電影里無所不能的機器人，現(xiàn)實里的機器人雖被冠以“人”之名，本質(zhì)上仍是按著指令進(jìn)行工作的自動化設(shè)備。
這個誕生自上個世紀(jì)50年代的產(chǎn)業(yè)，經(jīng)歷了幾十年應(yīng)用場景的探索以及技術(shù)壁壘的攻克，至今仍未完全滲透進(jìn)人類社會。
以使用率最廣泛、滲透率最高的工業(yè)機器人為例，2022年，中國共計銷售約30萬臺工業(yè)機器人，總保有量還不到150萬臺。而同年中國制造業(yè)企業(yè)已達(dá)327萬家，容納了近1.05億人就業(yè)。換算下來，每70個工人才擁有一臺機器人。
對于機器人行業(yè)發(fā)展的困境，梅卡曼德創(chuàng)始人兼CEO邵天蘭認(rèn)為：“（此前）機器人的智能水平仍然很低，是很大的瓶頸。”
圖 |梅卡曼德北京總部
轉(zhuǎn)變思路，巧破定制化成本難題
在一家物流公司內(nèi)，一臺搭載了梅卡曼德3D視覺相機的機器人正將紙箱、麻袋等貨物從空地搬運到傳送帶上。僅僅過去數(shù)分鐘時間，原本隨意擺放的貨物就被成功派送到各處，整個流程沒有出現(xiàn)一點錯誤。
這是梅卡曼德機器人常見的應(yīng)用場景之一。同時在汽車、物流、鋼鐵、工程機械、3C、新能源、家電等行業(yè)的工廠里，這些機器人還能完成無序工件上下料、視覺引導(dǎo)拆碼垛、貨品抓取、快遞供包、工業(yè)檢測等工作，不僅輕松實現(xiàn)了本來應(yīng)該由人完成的動作，最重要的是保證了工作完成的高效性和準(zhǔn)確性。
“現(xiàn)實中的工業(yè)場景不盡相同，每個行業(yè)、地域、或是應(yīng)用場景對于技術(shù)和解決方案的需求各有側(cè)重，讓機器人實現(xiàn)從理論、到應(yīng)用、再到規(guī)模化落地的跨越，并非易事?！?/strong>邵天蘭告訴筆者。
從邵天蘭的講述來看，工廠在實際場景下需求多樣復(fù)雜，而傳統(tǒng)機器人受限于自身軟件系統(tǒng)，基本上只能依據(jù)設(shè)定好的程序進(jìn)行工作。如果此時能有臺機器人“讀懂”用戶的需求，這對于工廠的工作效率來講將是極大的提升。
事實上，這些工業(yè)企業(yè)對于“智能型工業(yè)機器人”的迫切需求，也反映了這個行業(yè)的另一面現(xiàn)狀——在價格昂貴的工業(yè)機器人面前，中小型企業(yè)很難承擔(dān)起特殊工業(yè)場景下的定制化服務(wù)，工業(yè)機器人幾乎是大型企業(yè)的專屬。
“技術(shù)鏈條長、試錯成本高、產(chǎn)出慢、投入風(fēng)險大，這些問題都是智能工業(yè)機器人在批量落地前會遇到的一些主要阻礙?！?/strong>邵天蘭總結(jié)道。
既然定制化硬件的難題和成本很難降下去，那么是否可以從一個思路入手？
梅卡曼德的做法，是將機器人做成通用型產(chǎn)品或基礎(chǔ)設(shè)施平臺，再組合上“AI”與“3D視覺”兩大核心，以此來減少對非標(biāo)硬件的需求。
“AI和3D傳感器就像機器人的‘大腦’和‘眼睛’，是機器人智能化的關(guān)鍵所在，而我們的團(tuán)隊在這兩個領(lǐng)域有著非常深厚的技術(shù)積累?！?/strong>邵天蘭補充道。
抓住了主要矛盾，自然能挖掘出破局的鑰匙。邵天蘭對于工業(yè)機器人行業(yè)的洞悉理解，不僅成為了自身創(chuàng)業(yè)的契機，也為后來梅卡曼德領(lǐng)跑3D視覺機器人賽道指明了方向。
據(jù)統(tǒng)計，國內(nèi)3D視覺相關(guān)企業(yè)有近60-70家，但能將3D視覺賦能到機械臂方向的企業(yè)，其實屈指可數(shù)。
3D視覺賦能機械臂，下一步繼續(xù)深耕產(chǎn)品
成立于2016年的梅卡曼德，以“新勢力”的姿態(tài)入局機器人行業(yè)，其成長速度非常驚人，曾在一年半內(nèi)連續(xù)拿下四次大額融資，背后站立著美團(tuán)、紅杉、源碼、英特爾資本、IDG等頂級資本天團(tuán)。
一方面，當(dāng)時機器人市場本身極度火熱；另一方面，資本市場對于梅卡曼德的3D視覺產(chǎn)品非常認(rèn)可。
邵天蘭告訴筆者：“在我們創(chuàng)業(yè)初期，AI和3D視覺在機器人領(lǐng)域的應(yīng)用極其少見，客戶對此幾乎完全不了解。梅卡曼德率先做出了能規(guī)?；涞氐漠a(chǎn)品，進(jìn)入了技術(shù)領(lǐng)先、產(chǎn)品領(lǐng)先、業(yè)務(wù)領(lǐng)先、資本領(lǐng)先的正向循環(huán)?！?/strong>
據(jù)介紹，在公司成立初期，梅卡曼德仍然圍繞著軟件開發(fā)為主，但隨著團(tuán)隊中發(fā)現(xiàn)市場上很難尋找到「高性能3D相機」以及「能夠快速處理大量數(shù)據(jù)的計算設(shè)備」，于是公司迅速將“傳感器”這一核心硬件列為公司研發(fā)重點之一。
靠著極強的執(zhí)行能力和優(yōu)秀的技術(shù)儲備，梅卡曼德率先實現(xiàn)了3D相機的規(guī)模化和交付體量，最終贏得了投資人與客戶的認(rèn)可與好評。
在押中風(fēng)口后，梅卡曼德緊接著做的就是深耕產(chǎn)品。
“長期來看，隨著工業(yè)機器人市場的持續(xù)利好，3D視覺技術(shù)的發(fā)展會越來越快，更多的應(yīng)用場景會被開發(fā)出來?！?/strong>
機器人需要“智能”，工業(yè)終將擁抱AI
有了“身體”，有了“五官”，想要組成完整的智能機器人系統(tǒng)，下一步就是補上AI能力。
就制造業(yè)而言，大多數(shù)場景都對精度有著嚴(yán)苛的要求。早些年機器視覺技術(shù)進(jìn)入工廠的生產(chǎn)環(huán)節(jié)后，有效地減少了人工錯誤、提高了生產(chǎn)效率以及安全性。隨著近些年AI技術(shù)的不斷成熟，機器視覺算法迎來了一次“進(jìn)化”，覆蓋了更多的工業(yè)場景；同樣是生產(chǎn)制造重要一環(huán)的工業(yè)機器人，也在這場AI浪潮中找到“進(jìn)化”的新方向。
邵天蘭告訴筆者：“機器人所需的‘智能’其實是理解環(huán)境并自主決策的能力，這里的環(huán)境既有現(xiàn)實場景，也包括人的意圖和指令。AI的發(fā)展讓機器人能應(yīng)對更復(fù)雜的環(huán)境，并做出更高級的自主決策。通過AI強化學(xué)習(xí)，機器人能夠在大量的自主訓(xùn)練中學(xué)會對各種形狀的物體進(jìn)行自主操作。”
目前，梅卡曼德已經(jīng)在機器人產(chǎn)品的多個方向運用到了AI技術(shù)，包括「感知和視覺識別」、「路徑規(guī)劃」、「碰撞檢測」、「自主決策」、「智能控制」等等。
圖 |3D視覺引導(dǎo)線束抓取
值得一提的是，在各行各業(yè)內(nèi)卷AI大模型的當(dāng)下，梅卡曼德團(tuán)隊很早就注意到大模型對于機器人行業(yè)的影響。
邵天蘭表示，AI大模型是公司在發(fā)展路線上的一次技術(shù)的自然延伸，目前在多模態(tài)大模型研發(fā)進(jìn)度上，公司已經(jīng)做了非常多的工作。在大模型的幫助下，機器人可以進(jìn)入更多、更復(fù)雜的場景，尤其是服務(wù)業(yè)領(lǐng)域。
“AI和互聯(lián)網(wǎng)一樣正在帶來廣泛的基礎(chǔ)性變革，未來所有的企業(yè)都要擁抱AI，包括制造業(yè)。下一階段，AI將‘跨越鴻溝’，從少量早期客戶，發(fā)展成一種大規(guī)模的普遍應(yīng)用。”邵天蘭總結(jié)到。
尾聲
在工業(yè)場景里，AI并不缺少需求。
企業(yè)們深知數(shù)智化轉(zhuǎn)型的重要性，AI能夠解決企業(yè)在生產(chǎn)流程里的諸多痛點。同樣，工業(yè)機器人也能幫助企業(yè)享受工業(yè)自動化帶來的便捷和效率，沒人會拒絕。
但真正想把這些技術(shù)打入大眾化工業(yè)場景中并非易事——價格是一方面，技術(shù)本身又是一方面。
如何實現(xiàn)技術(shù)普惠，打通應(yīng)用落地前的“最后一公里”難題，這其實是梅卡曼德一直在努力推進(jìn)的事情。
“我們梅卡曼德的使命就是通過這樣的關(guān)鍵技術(shù)，推動機器人智能發(fā)展，讓機器人能夠從笨拙的機器變成無所不在的智能幫手?！?/strong>邵天蘭說道。
不可否認(rèn)，工業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)落地確實存在諸多難題，但能總有企業(yè)找到方向，火熱地堅守著。
（本文圖片來源：梅卡曼德）
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