对于工业机器人来说，更智能是否意味着更复杂？

　　添加了AI人工智能、激光雷达等等各式科技狠活的移动搬运机器人，正在席卷进入中国高端制造业，愈发先进的功能不仅考验着工程师的创新力，也在挑战国内工厂的适配度。

　　变复杂正是为了变简单。这并非是指机器人的动作简单，而是人工的操作简单。

　　3月21日，虎嗅智库举办了502线上同行主题研讨活动，来自大族机器人CEO王光能、Syrius炬星COO翁放、海豚之星首席科学家任沁源、斯坦德机器人产品总监梁凯翔、光源资本董事总经理许银川就国产工业机器人在移动搬运场景的运用进行了前沿观点分享。

　　技术提升与攻关难点：感知技术、环境结合性、多车协同......

　　● 移动机器人目前主要面对工业应用分三种，分别是AGV（全称Automated Guided Vehicle，装有电磁或光学等自动导航的运输车）、AMR（全称Autonomous Mobile Robot，自主移动机器人）和无人叉车，这三种的应用面完全不一样。AGV已经发展了将近50年， AMR相对时间短一点，叉车是近几年5~10年才发展出来。早期人们更多把机器人当做玩具，采用机器人替代是近几年才形成的新潮流。

　　● 面对现在工厂日益加快的生产节奏，移动机器人主要有三方面正在快速升级迭代：头部，是感知技术，现在AI视觉传感、激光传感等这些先进的传感技术正在替换以往使用的磁条，提高对环境和自我状态的认知；第二，是增强了机器人和应用环境的结合性，过去的移动机器人具有很强通用性，这里能用，那里也能用，但实际上，仓储物流或是生产制造都存在不同的属性。针对不同行业的生产属性，机器人逐步被改造得由非标走向标准化；第三，是技术在从单体往负荷协同方向走。过去我们都是做一个车、两个车，如今嵌入式水平和5G网络等提高，多车协同完成全生产过程已然成为趋势。

　　● 以前的磁条导航机器人只能实现点对点的简单搬运，现在运用激光导航可以让机器人深入参与到整个生产制造过程。过去工厂都是依托纸质工单，对物料具体到哪一个工艺段、哪一个状态的把控程度很低。通过机器人就可以实时记录和传递这些信息，后台就能很方便的动态调整生产计划。同时，随着综合性提高，移动底座之上会逐渐集成越来越多的功能模组。

　　● 感知端在算法技术、后端信息处理、及成本方面都还存在难点，比如面对客户环境的变化，机器人怎么去重新做决策，规划路径，绕开障碍物，以及它怎么去识别这是暂时性障碍物，还是永久性障碍物？另外，在控制器上，大部分的移动机器人用的还是传统工控机，使用的是x86或者arm构架的系统，很多核心芯片不为我们自己控制和掌握，不是国产化，成本很高，而且机器人的形态和尺寸对功耗也有要求，传统芯片不易满足；同时，智能化工控软件的设计和实施也是非常难的部分，要协同各个异构机器人来完成整体任务非常具有挑战。

　　● 移动机器人的很多底层技术跟自动驾驶是相通的，解决问题的方法论也类似，甚至人才的流向都是相通的。无人工厂是个非常美好的愿景和目标，但和车一样，彻底的无人化还存在很多问题。更可行的，还是将人的操作和机器自动化相结合，在简单场景下用机器人快速替代做执行，复杂场景下仍需要人来当主角。

　　● 从商业模式说，企业家希望机器人进来的时候门槛能尽量低，比如通过提供租赁，或是更方便运营的模式，蕞好能不去改造原有仓库和工厂形态。以仓储物流客户举例，本来毛利率就很低，老板不愿意做大规模的资本开支引入机器人或者类似自动化设备。他希望的是，自己一单挣一块钱，顶多分出两毛钱来采用机器人。要做到这些，反而对技术有更高要求，因为只有把机器人整体成本降到足够低，才能快速适应客户期待。

　　● 这两年很多中国的高端制造行业逐渐兴起，比如说半导体产业链上的硅片厂、封测厂、面板厂，为了保持强国际竞争力，需要很高的精度和良率，采用机器人来对核心环节进行质量把控很重要，这个需求很明确。而且这样的场景在不断变多，这也跟中国整个制造业的升级趋势是匹配的。

　　● 目前政策面的支持越来越具体，可以明显感觉到，政府对于机器人这个产业的理解，从蕞早的泛泛支持，到现在已经可以具体到，比如说对中小企业数字化转型，会专门提到仓储物流可选用AMR来进行转型。国家这一波政策扶持比以前更懂这个行业了。市场的认知也在进化，包括企业家，尤其是智能工厂的发展，为启用机器人提供了现实基础，相当于我们的甲方变得更有实力了。

　　● 不管从技术、产品还是企业本身的运营能力看，国内还没有出现巨无霸或者非常大的企业，机器人产业目前的阶段可以类比新能源车的早期，确实需要更多政策扶持来帮助行业走向成熟。但这过程中，机器人企业要把握好自己，不要为了拿补贴去生产一些根本没有人用的东西。

　　● 在仓储物流领域，很多客户对机器人到底能做什么这件事还需要继续被教育。他们以为就跟原来用传送带代替早期的人工一样，可以快速粗暴的看到效率提升，但实际上机器人的应用是更复杂的，客户更多应该注重综合的效率提升，比如准确率等。

　　● 很多工厂主并没有对机器人认识这么深，他们只看能不能替代工人，能不能够提高生产效率和节能降耗，至于到底是什么样的解决方案，其实并不关注。所以对机器人厂家来说，从做产品发展到做服务，蕞后做运营，这是一个必然过程。越往后走，不仅是厂商或者机器人科技公司自我的觉醒和发展，同时也要将这些基础知识和方案传播到下游，让整个用户渠道和社会层面对机器人应用需求产生知识性的突破。

　　● 从产品往服务往运营，这个方向是大趋势，不可逆转。但也要强调一点，这是要基于产品大量化，有足够的成熟度才能会有往前走的可能性，如果产品的成熟度和体量没有达到一定规模，早期产品阶段卖设备是不可跨越的。

　　● 价格竞争激烈对用户是好事，但对厂商很痛苦。不过，情愿把本体毛利率降得非常低，甚至在部分场景里亏损，也要守住质量关。因为客户并不是在乎的买这个产品时的成本，而是在乎整个长远生命周期的使用成本。

　　● 这种竞争压力暂时还没完全传递到资本市场。资本市场更多关注的是前几个demo，给客户真正带来了什么样的交付效果，是不是能产生好的稳定性，是不是能够快速的规模化，大家还是按这种路径去筛选投资标的。这个逻辑初看各家产品可能是有点同质化的，但真正在客户交付后，大家的稳定性能够形成差异，就会产生绝对的采购量优势，进而推动供应链成本下降，形成正向利润循环。

　　● 在看机器人赛道时，投资人对项目估值高的核心逻辑还是潜在增速，怎么证明能从几千万到几亿的营收，谁又能继续突破10亿的营收？重点客户的反馈、对客户的服务能力、产品的标准化程度，这些特质都是调研看重的。

　　活动尾声，线上参会观众进行了互动提问，对于“AMR是不是下一代的AGV？”“未来机器人会对5G、云计算有更多需求吗？算力会不会受限制？”“是否会出现机器人越智能，反倒工厂越不愿采用的情况？”等问题，嘉宾给出了精彩回复，也圆满结束了本次502线上同行研讨活动。

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