協(xié)作機(jī)器人下個(gè)十年將增長為百億美元市場

時(shí)值全球自動化浪潮和中國制造2025的戰(zhàn)略布局，制造業(yè)對工業(yè)機(jī)器人的需求高漲，而投資者也將在高投資回報(bào)、更新快速的龐大市場的驅(qū)動下，下注機(jī)器人布局。相比于笨重、危險(xiǎn)，僅適用于大型環(huán)境的傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人，協(xié)作型機(jī)器人正在克服挑戰(zhàn)，顛覆產(chǎn)業(yè)。

COBOT打開百億市場

20世紀(jì)60年代初，德沃爾2000磅重的Unimate arm在通用汽車工廠安了家，這是第一個(gè)工業(yè)機(jī)器人，負(fù)責(zé)熱壓鑄金屬。Unimate arm可以抓握、焊接、鉆孔和噴灑，液壓臂的路徑使用磁鼓式硬盤驅(qū)動器進(jìn)行編程。

再往前走五十年，機(jī)器人的定義有了翻天覆地的變化，現(xiàn)代機(jī)器人是可編程的網(wǎng)絡(luò)物理機(jī)器，當(dāng)然，不包括汽車和空中無人機(jī)。

通常說的工業(yè)機(jī)器人是大型的籠式裝置，用來代替人類重復(fù)、危險(xiǎn)的工作。而隨著智能手機(jī)的革命和自動駕駛汽車的發(fā)展，更小、更靈巧、成本更低的機(jī)器人進(jìn)入了工廠。

這些重量較輕、成本較低的機(jī)器人可以配備傳感器，使它們能夠在工業(yè)環(huán)境中與人類協(xié)同工作，成為“COBOT”（協(xié)作機(jī)器人）。機(jī)器人可以執(zhí)行特定的任務(wù)，如抓緊小物體、觀察，甚至學(xué)習(xí)處理“邊緣情況”（edge cases）。

盡管協(xié)作機(jī)器人僅占400億美元規(guī)模的工業(yè)機(jī)器人市場的很小一部分，但下一個(gè)十年將迅猛增長成為100億美元市場。

機(jī)器人的痛點(diǎn)和解法

從歷史上看，機(jī)器人行業(yè)在很大程度上一直困擾著一些問題：

1、視覺問題：允許機(jī)器人識別和導(dǎo)航物體（包括人）的視覺技術(shù)一直在緩慢改進(jìn)，公司依靠籠子來保護(hù)人類，同時(shí)也就杜絕了近程操縱的可能。

2、靈巧性問題：機(jī)器人抓握和機(jī)械能力仍然有限。

3、低投資回報(bào)：昂貴的機(jī)器人價(jià)格加上低勞動力成本，阻礙了在農(nóng)業(yè)和制造等領(lǐng)域廣泛普及機(jī)器人技術(shù)的需求。

下文將詳述COBOT（協(xié)作機(jī)器人）如何應(yīng)對這些技術(shù)挑戰(zhàn)，并改變制造業(yè)、電子商務(wù)、農(nóng)業(yè)和食品服務(wù)等產(chǎn)業(yè)的。

新的視覺技術(shù)

隨著機(jī)器人逐漸被應(yīng)用于世界各地的工廠，研發(fā)視覺系統(tǒng)，使機(jī)器人可以識別物體，進(jìn)行安全導(dǎo)航，被提上日程。

許多機(jī)器人的功能是在高度結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中，執(zhí)行可重復(fù)的任務(wù)。因此，傳統(tǒng)的安全措施通常由一個(gè)籠子組成，簡單有效的避免了人類與機(jī)器人接觸產(chǎn)生的危險(xiǎn)。但現(xiàn)在，變化正在發(fā)生。

近年來，視覺硬件（如激光雷達(dá)）已經(jīng)變得更便宜、更有效，并且得到了更廣泛的應(yīng)用。如今，許多初創(chuàng)公司都在使用基于新的視覺技術(shù)的協(xié)作機(jī)器人，它們裝載著傳感器，人類員工可以站在它身邊進(jìn)行操控。

大約1996，有許多不同的形狀和大小的協(xié)作機(jī)器人被發(fā)明了出來，根據(jù)人類工作場所進(jìn)行了設(shè)計(jì)。這種機(jī)器人容易重新編程，相對自治，力量上遠(yuǎn)不如低技術(shù)型工業(yè)機(jī)器人。

協(xié)作機(jī)器人在小型工廠環(huán)境找到了“絕佳位置”，進(jìn)行3D打印，制造醫(yī)療設(shè)備，或完成更多的認(rèn)知任務(wù)，如倉庫訂單揀選等。在那里，人類員工也參與工作。

機(jī)器人的認(rèn)知

教機(jī)器人適配環(huán)境（map）和操作物體，是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。有幸的是，谷歌的DeepMind和UC伯克利的一些研究進(jìn)展已經(jīng)成功證明了“一次性學(xué)習(xí)”（one-shot learning）的可行性，即協(xié)作機(jī)器人可以在沒有大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下識別新的對象。

未來的機(jī)器人可能只需要觀察人類員工的工作流程就能完成任務(wù)學(xué)習(xí)；或者操作者可以使用VR手勢進(jìn)行編程（協(xié)變開創(chuàng)的方法），使機(jī)器人掌握工作方式。

雖然這項(xiàng)技術(shù)還有很長的路要走，但今天的技術(shù)已經(jīng)足夠成熟到可以讓機(jī)器人和人類協(xié)同工作了。目前，協(xié)作機(jī)器人和它的麻吉AGVs（自動引導(dǎo)車輛/運(yùn)輸機(jī)器人），已經(jīng)成為制造業(yè)和倉庫環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn)配置。

機(jī)器人可以很容易地完成重復(fù)的、可預(yù)測的任務(wù)。

但是對于結(jié)構(gòu)化相對不明顯的任務(wù)，例如從一個(gè)隨機(jī)分類中挑選出一個(gè)項(xiàng)目，對應(yīng)著很多更獨(dú)特的場景，就需要特別的算法。真正的協(xié)同工作情況下，運(yùn)輸機(jī)器人就必須自主地“看到”人類員工的行動，并采取相應(yīng)行動。

開發(fā)處理這些邊緣情況的算法成為了前沿的人工智能（AI）、計(jì)算機(jī)視覺和自動駕駛研究課題。

在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)上，為90%的場景自動化路徑很容易——難的是最后的“一公里”。頂級風(fēng)投A16Z的Benedict Evans指出，機(jī)器學(xué)習(xí)是要解決那種對機(jī)器來說很難，對人來說很容易的問題，或者說，是人們很難描述成計(jì)算機(jī)語言的問題。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)工具的廣泛普及，初創(chuàng)公司正注力于計(jì)算機(jī)視覺，以支持新一輪的機(jī)器人技術(shù)。

下圖是Veo Robotics（左）和Osaro（右）演示的基于視覺系統(tǒng)的機(jī)器人揀選和排序。Veo Robotics的創(chuàng)立者是Rethink Robotics的前雇員，公司旨在用“人類級眼睛”改造笨重的機(jī)械臂。Osaso則由Peter Thiel、Elad Gil和Sean Parker等人創(chuàng)立，面向制藥和食品服務(wù)等行業(yè)開發(fā)機(jī)器人配套的視覺軟件。

靈巧性的追求

雖然機(jī)器人變得越來越普遍，但它們還沒有開發(fā)出我們所期待的智能或靈巧性，就像摩登家庭或終結(jié)者2想象的那樣。著名的機(jī)器人學(xué)家Hans Moravec在莫拉維克悖論中提出：

“讓計(jì)算機(jī)在智力測試或西洋跳棋上表現(xiàn)出成人水平的表現(xiàn)是比較容易的，在感知和移動性方面，很難或不可能賦予他們一歲人類的水平?！?/p>

換句話說，高級推理只需要很少的計(jì)算，但是低水平的感覺或運(yùn)動技能需要巨大的計(jì)算資源。靈巧性是機(jī)器人學(xué)的一大挑戰(zhàn)，相對而言，改進(jìn)硬件是更加有效的途徑。

高投資回報(bào)

更便宜、更好的協(xié)作機(jī)器人硬件為專注于計(jì)算機(jī)視覺和定制軟件的初創(chuàng)公司提供了機(jī)遇。最大的協(xié)作機(jī)器人制造商是丹麥的Universal Robots（優(yōu)傲），2015年被美國的TelaDaye（泰瑞達(dá)）收購，它家的協(xié)作機(jī)械臂為初創(chuàng)公司提供鎬鏟（picks-and-shovels）。

有著風(fēng)投背景的初創(chuàng)公司，如Ready Robotics、Fetch Robotics和Voodoo Manufacturing都利用優(yōu)傲的協(xié)作機(jī)械臂構(gòu)建機(jī)器人系統(tǒng)。Ready Robotics正在為工業(yè)自動化任務(wù)提供機(jī)器人服務(wù)（RAS）。Fetch Robotics的協(xié)作機(jī)器人執(zhí)行電子商務(wù)分揀，Voodoo Manufacturing使用協(xié)作機(jī)器人進(jìn)行多個(gè)3D打印機(jī)的自動化管理。

根據(jù)優(yōu)傲的說法，有些機(jī)械臂平均工作195天就能回本。在整個(gè)行業(yè)中，協(xié)作機(jī)器人的平均售價(jià)為24000美元，據(jù)估計(jì)這在2020年將是30億美元的市場。

機(jī)械手

盡管靈巧度有所提高，但通用的末端執(zhí)行器——一種能操縱任何物體的機(jī)械手，仍然難以實(shí)現(xiàn)。

現(xiàn)在的機(jī)械手沒辦法兼容多項(xiàng)任務(wù)，但初創(chuàng)公司正在動用聰明的黑客，探索末端執(zhí)行器抓取各種各樣的對象。

舉個(gè)例子，專門從事柔性機(jī)器人的Empire Robotics和Soft Robotics，使用靈活的材料、流體或空氣壓力，而不是機(jī)械力學(xué)。這類操作仍然不完善，柔性機(jī)器人是一種很好的解決方法，可以避免用不適當(dāng)?shù)牧D壓對象物體。Soft Robotics的手爪機(jī)器人（gripper）被FDA批準(zhǔn)處理食品，目前用于食品包裝。

此外，對于較不敏感的材料，Grave在傳統(tǒng)的機(jī)器人臂上采用電粘附材料，而Optoforce使傳感器結(jié)合專門的工具進(jìn)行應(yīng)對。

協(xié)作機(jī)器人是基于傳感器的機(jī)械設(shè)備，解決笨重型機(jī)械臂的不足，在這點(diǎn)看機(jī)械手沒什么不同。雖然目前機(jī)械手，或者說末端執(zhí)行器沒有達(dá)到人類的高度靈活性，但相信未來的協(xié)作機(jī)器人將配有高效的末端執(zhí)行器和聰明的工具，可以智能地處理任何事情。

需求爆炸

自20世紀(jì)40年代起，新一代的協(xié)作機(jī)器人開始使工業(yè)機(jī)器人巨頭們措手不及。

根據(jù)Fanuc執(zhí)行主任的說法，“我們沒想到大型制造商會想要使用這樣的機(jī)器人，因?yàn)檫@些機(jī)器人只能舉起輕量物體，并且能力有限?！?/p>

現(xiàn)在，從業(yè)人員們正在追趕Teradyne協(xié)作機(jī)器人部門優(yōu)傲，據(jù)稱他們目前占據(jù)著約60%的協(xié)作機(jī)器人市場份額。

像ABB、Fanuc、Yaskawa（安川電氣）、庫卡和羅伯特博世這樣的機(jī)器人大公司，也都跟隨優(yōu)傲進(jìn)入?yún)f(xié)作機(jī)器人市場（估計(jì)Fanuc擁有6%到10%的市場份額，安川電氣的規(guī)模甚至更小）。同時(shí)，他們也在結(jié)盟：川崎重工（Kawasaki）正與瑞士競爭對手ABB合作，以規(guī)范機(jī)器人編程。

為什么突然對協(xié)作機(jī)器人產(chǎn)生了需求？

一個(gè)主要原因大抵是勞動力成本上升。由于經(jīng)濟(jì)增長，工業(yè)化國家的工資飆升。舉個(gè)例子，自2006以來，中國的平均工資增長了一倍以上，從而不再被認(rèn)為是低成本外包的目的地。

事實(shí)上，中國現(xiàn)在太貴了，以至于它的消費(fèi)電子代工工作流向越南這樣的低成本鄰國，去年，中國的機(jī)器人需求增長了20%以上。

昂貴的勞動力也在影響本地化制造的規(guī)模，為此，機(jī)器人技術(shù)正在掀起新一輪的再就業(yè)浪潮（就像川普的口號說的：讓制造業(yè)回到美國）。在BCC 2015年進(jìn)行的調(diào)查中，20%的美國制造商表示，他們正積極將生產(chǎn)從中國轉(zhuǎn)移回美國，或者計(jì)劃在未來兩年內(nèi)開發(fā)新的（本土）生產(chǎn)線。多數(shù)人表示，自動化降低成本，使得美國更具競爭力。

隨后，公司越來越多地轉(zhuǎn)向協(xié)作機(jī)器人，它們很容易編程，比傳統(tǒng)的勞動力便宜，而且比傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人便宜。由于所有這些原因，協(xié)作機(jī)器人制造商以比以前更低的價(jià)格銷售出了更多的設(shè)備。

值得指出的是，這不僅僅是科技巨頭的創(chuàng)新戰(zhàn)區(qū)，更小的工廠也在加入?yún)f(xié)作機(jī)器人的浪潮。2018年1月的財(cái)報(bào)中，Teradyne的首席財(cái)務(wù)官Gregory Beecher注意到其協(xié)作機(jī)器人業(yè)務(wù)的高速增長，大約50%的客戶是中小型企業(yè)（SMB）。

協(xié)作機(jī)器人市場正處于跑馬圈地的時(shí)刻，更大的制造商可能有更充足的裝備為協(xié)作機(jī)器人的運(yùn)動提供硬件（盡管他們的大部分模型仍然是工業(yè)品種）。

缺乏市場意識可能成為未來的挑戰(zhàn)。優(yōu)傲的總裁指出：“我們的目標(biāo)市場，（現(xiàn)在）大概只有10%的人知道協(xié)作機(jī)器人，也就是說有90%的潛力市場尚未開發(fā)。”

行業(yè)中的應(yīng)用

如上所述，全球勞動力成本的上升對協(xié)作機(jī)器人的需求日益增加。這種需求在農(nóng)業(yè)、制造業(yè)和建筑業(yè)中尤為嚴(yán)重。

隨著“嬰兒潮一代”開始接近退休年齡，勞動力市場缺乏新的工人來取代他們的崗位。據(jù)估計(jì)，美國約22%的熟練制造業(yè)工人（也就是2.7萬人）將在未來十年退休，如果趨勢繼續(xù)下去，該行業(yè)將減少約200萬名工人。

與此同時(shí)，技術(shù)工人，如電工和水管工的退休潮也在成為建筑業(yè)的限制因素。去年，由于加利福尼亞葡萄酒國家的農(nóng)業(yè)勞動力短缺，生產(chǎn)商擔(dān)心莊稼會死在藤上。

加劇這些困難的還有歷史性的低失業(yè)率（這意味著工人在經(jīng)濟(jì)其他領(lǐng)域有更好的選擇，即所謂的結(jié)構(gòu)性勞動力短缺）。

公司正因雇員的減少而面臨壓力。有了協(xié)作機(jī)器人，就有了一項(xiàng)對策。初創(chuàng)公司正在為特定行業(yè)的提供定制化的協(xié)作機(jī)器人。

以下是協(xié)作機(jī)器人初創(chuàng)公司早期成功的幾個(gè)領(lǐng)域。

倉儲與電子商務(wù)

甚至像亞馬遜這樣的巨頭也在為勞動力短缺而苦惱。2017年8月求職季，該公司僅收到20000份求職申請，大大低于50000的目標(biāo)。

為此，亞馬遜公司斥資7.75億美元收購KiVa Systems，一家倉儲機(jī)器人制造商，據(jù)說已經(jīng)在機(jī)器人制造商之間掀起了一場競賽：當(dāng)亞馬遜決定收納Kiva并僅在內(nèi)部使用時(shí)，其他公司匆忙填補(bǔ)了Kiva留下的空白。

與此同時(shí)，隨著電子商務(wù)的繁榮，倉儲空間的需求也隨之激增。去年，平均倉庫天花板高度比2001提高了21%，而新倉庫建設(shè)的支出在2017年10月達(dá)到頂峰（僅在當(dāng)月就花費(fèi)了27億美元）。毫無疑問，倉庫中協(xié)作機(jī)器人的需求正在增長。

持續(xù)的電子商務(wù)浪潮，推動了全行業(yè)按時(shí)交付訂單的壓力。對此，出現(xiàn)了一系列的機(jī)器人初創(chuàng)公司，它們致力于提高生產(chǎn)效率。比如Kiva，許多創(chuàng)企都在與運(yùn)輸機(jī)器人/自主引導(dǎo)車輛（AGVs）一起進(jìn)行物質(zhì)運(yùn)輸和物品揀選。

AGV技術(shù)已經(jīng)出現(xiàn)了幾十年（其更復(fù)雜的“表兄弟”有時(shí)被稱為AMR，或自主移動機(jī)器人），隨著更好的自主性和視覺系統(tǒng)的出現(xiàn)，AGV技術(shù)開始進(jìn)入市場。許多資金充足的創(chuàng)企提供類似Kiva的貨運(yùn)機(jī)器人，用于運(yùn)輸電子商務(wù)和制造業(yè)的材料。

像Seegrid這樣的初創(chuàng)公司，專注于碼垛和叉車；Clearpath的Otto部門專注于物料運(yùn)輸；Fetch和6 River Systems都是資金充足的玩家，在倉庫環(huán)境中提供移動采摘機(jī)器人。

除了運(yùn)輸，電子商務(wù)中另一個(gè)主要的協(xié)作機(jī)器人應(yīng)用是揀選和排序。

隨著消費(fèi)者購買的增加，機(jī)器人需要挑選并包裝混合項(xiàng)目。Kindred Sort（左下）在GAP配送中心進(jìn)行項(xiàng)目分類。Righthand Robotics（右下）則偏向于電子商務(wù)分揀。值得注意的是，這兩家都用的是優(yōu)傲的機(jī)械臂硬件，不過Kindred在其他小樣中采用了Fanuc的機(jī)械臂。

由于倉庫中的高投資回報(bào)率，初創(chuàng)企業(yè)可能會繼續(xù)為這一蓬勃的垂直領(lǐng)域發(fā)展技術(shù)。舉例而言，亞馬遜最近披露了它是如何投資于各種新機(jī)器人的，京東最近也公布了它的10萬平方英尺倉庫，每天最多處理20萬個(gè)訂單，只有4個(gè)工人。

農(nóng)業(yè)

在John Deere斥資3.05億美元收購藍(lán)河技術(shù)（Blue River Technology）之后，2017年人們對農(nóng)業(yè)機(jī)器人的興趣開始暴增。

根據(jù)美國農(nóng)業(yè)部的數(shù)據(jù)，大多數(shù)大型農(nóng)場使用一定程度的自動化來指導(dǎo)農(nóng)業(yè)。初創(chuàng)公司正在研發(fā)自動化農(nóng)業(yè)設(shè)備，從自動駕駛拖拉機(jī)到專門的機(jī)器人臂采摘機(jī)。

在巨大的勞動力短缺和更嚴(yán)格的移民規(guī)則中，農(nóng)業(yè)機(jī)器人自去年加利福尼亞的作物幾乎無人采割之后就逐漸成熟了起來。代表性公司如Agrobot（下圖），正在研究漿果采摘——對于機(jī)器人來說只是不碾碎漿果就很難做到了。

一個(gè)的類似采摘者是Abundant Robotics的蘋果采摘機(jī)器人，它去年從SRI International（斯坦福國際研究院）剝離出來，并從谷歌風(fēng)險(xiǎn)投資公司和雅馬哈汽車合資公司等投資者那里籌集了1000萬美元。

其他玩家，如Harvest Automation（農(nóng)業(yè)AGV）和Lely（自動化擠牛奶），正在重定義協(xié)作機(jī)器人。

Clearpath Robotics是服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域中規(guī)模最大、資金最充足的初創(chuàng)公司之一，并為多個(gè)垂直機(jī)構(gòu)開發(fā)協(xié)作機(jī)器人。Notaby，該公司關(guān)注機(jī)器人收割和播種UGV（無人地面載具），并為現(xiàn)有設(shè)備提供改造使其具備自動化能力。

餐飲業(yè)

協(xié)作機(jī)器人初創(chuàng)公司也瞄準(zhǔn)了食品服務(wù)業(yè)，這個(gè)行業(yè)目前的失業(yè)率一直處于6%的最低水平。在一個(gè)以高周轉(zhuǎn)率著稱的行業(yè)中，餐館投資機(jī)器人不是為了擺脫工人，而是因?yàn)樗麄冋也坏阶銐虻墓蛦T。

舉個(gè)例子，Panera Bread在過去2年增加了約25000個(gè)新職位，以應(yīng)對來自數(shù)字平臺的訂單數(shù)量增加。在很多地方，食品生產(chǎn)商有線下餐館營業(yè)和線上提供配的區(qū)別。

初創(chuàng)公司正在采用定制的人工智能和機(jī)械臂來進(jìn)行自動化烹飪。2018年3月，加利福尼亞南部餐廳連鎖店CaliBurger嘗試了Miso Robotics的漢堡包翻轉(zhuǎn)機(jī)器人（左上），名為“Flippy”。NPR報(bào)道，漢堡包機(jī)器人目前零售價(jià)為6萬美元。此外，協(xié)作機(jī)器人還在烤架線上有效。在初級階段，這些機(jī)器人還無法跟上顧客的需求。

在別處，自動漢堡包餐廳Creator（右上）使用20臺電腦、350個(gè)傳感器和50個(gè)執(zhí)行機(jī)構(gòu)，在5分鐘內(nèi)遞送一個(gè)6美元的漢堡。雖然沒有使用典型的協(xié)作機(jī)械臂或運(yùn)輸機(jī)器人（AGV），該系統(tǒng)本質(zhì)是協(xié)作機(jī)器，它制造的漢堡包通過人類職員交付給客戶。

在飲料方面，創(chuàng)企Hypergiant最近宣布與TGI Fridays建立伙伴關(guān)系，創(chuàng)建弗拉納根（Flanagan），一個(gè)人工智能算法加持的調(diào)酒師，給食客提供個(gè)性化的雞尾酒。

結(jié)論

現(xiàn)在已經(jīng)有很多人在思考自動化是如何改造工廠和取代工人的。雖然協(xié)作機(jī)器人有一個(gè)很好的內(nèi)核——人機(jī)協(xié)同，但毫無疑問，這項(xiàng)技術(shù)將顛覆現(xiàn)有的工廠模式。隨著需求和技術(shù)的不斷增長，協(xié)作機(jī)器人即將迎來一個(gè)分水嶺。

更好的自動化將產(chǎn)生強(qiáng)大的漣漪效應(yīng)，這將改變我們所知的制造業(yè)。工廠將搬遷，不太愿意在廉價(jià)勞動力市場中運(yùn)作。機(jī)器人管理相關(guān)的工廠工作可能激增。協(xié)作機(jī)器人技術(shù)的新投資更是有望帶來大規(guī)模的生產(chǎn)力提升。

公司整合技術(shù)的方式以及政府在下一個(gè)經(jīng)濟(jì)階段制定的政策，將對未來的人機(jī)協(xié)作模式、生產(chǎn)成本和成效等產(chǎn)生深淵的影響。

制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)等領(lǐng)域的勞動力結(jié)構(gòu)性短缺加上協(xié)作機(jī)器人相關(guān)技術(shù)的成熟化，直接導(dǎo)致這一市場增長可觀，并成為人工智能技術(shù)，特別是機(jī)器視覺技術(shù)的重要落地場景。目前，已有部分成功案例驗(yàn)證了協(xié)作機(jī)器人的高投資回報(bào)，傳統(tǒng)機(jī)器人巨頭的涉足將使該產(chǎn)業(yè)獲得快速進(jìn)展。