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把工業機器人放出籠子!起底百億美元協作機器人市場

2018-08-08 07:47 性質:轉載 作者:億歐網 來源:億歐網
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  AGV技術已經出現了幾十年(其更復雜的“表兄弟”有時被稱為AMR,或自主移動機器人),隨著更好的自主性和視覺系統的出現,AGV技術開始進入市場。許多資金充足的創企提供類似Kiva的貨運機器人,用于運輸電子商務和制造業的材料。
  像Seegrid這樣的初創公司,專注于碼垛和叉車;Clearpath的Otto部門專注于物料運輸;Fetch和6 River Systems都是資金充足的玩家,在倉庫環境中提供移動采摘機器人。
  除了運輸,電子商務中另一個主要的協作機器人應用是揀選和排序。
  隨著消費者購買的增加,機器人需要挑選并包裝混合項目。Kindred Sort(左下)在GAP配送中心進行項目分類。Righthand Robotics(右下)則偏向于電子商務分揀。值得注意的是,這兩家都用的是優傲的機械臂硬件,不過Kindred在其他小樣中采用了Fanuc的機械臂。
  由于倉庫中的高投資回報率,初創企業可能會繼續為這一蓬勃的垂直領域發展技術。舉例而言,亞馬遜最近披露了它是如何投資于各種新機器人的,京東最近也公布了它的10萬平方英尺倉庫,每天最多處理20萬個訂單,只有4個工人。
農業
  在John Deere斥資3.05億美元收購藍河技術(Blue River Technology)之后,2017年人們對農業機器人的興趣開始暴增。
  根據美國農業部的數據,大多數大型農場使用一定程度的自動化來指導農業。初創公司正在研發自動化農業設備,從自動駕駛拖拉機到專門的機器人臂采摘機。
  在巨大的勞動力短缺和更嚴格的移民規則中,農業機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——對于機器人來說只是不碾碎漿果就很難做到了。
  一個的類似采摘者是Abundant Robotics的蘋果采摘機器人,它去年從SRI International(斯坦福國際研究院)剝離出來,并從谷歌風險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(農業AGV)和Lely(自動化擠牛奶),正在重定義協作機器人。
  Clearpath Robotics是服務機器人領域中規模最大、資金最充足的初創公司之一,并為多個垂直機構開發協作機器人。Notaby,該公司關注機器人收割和播種UGV(無人地面載具),并為現有設備提供改造使其具備自動化能力。
餐飲業
  協作機器人初創公司也瞄準了食品服務業,這個行業目前的失業率一直處于6%的最低水平。在一個以高周轉率著稱的行業中,餐館投資機器人不是為了擺脫工人,而是因為他們找不到足夠的雇員。
  舉個例子,Panera Bread在過去2年增加了約25000個新職位,以應對來自數字平臺的訂單數量增加。在很多地方,食品生產商有線下餐館營業和線上提供配的區別。
  初創公司正在采用定制的人工智能和機械臂來進行自動化烹飪。2018年3月,加利福尼亞南部餐廳連鎖店CaliBurger嘗試了Miso Robotics的漢堡包翻轉機器人(左上),名為“Flippy”。NPR報道,漢堡包機器人目前零售價為6萬美元。此外,協作機器人還在烤架線上有效。在初級階段,這些機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個傳感器和50個執行機構,在5分鐘內遞送一個6美元的漢堡。雖然沒有使用典型的協作機械臂或運輸機器人(AGV),該系統本質是協作機器,它制造的漢堡包通過人類職員交付給客戶。
  在飲料方面,創企Hypergiant最近宣布與TGI Fridays建立伙伴關系,創建弗拉納根(Flanagan),一個人工智能算法加持的調酒師,給食客提供個性化的雞尾酒。
結論
  現在已經有很多人在思考自動化是如何改造工廠和取代工人的。雖然協作機器人有一個很好的內核——人機協同,但毫無疑問,這項技術將顛覆現有的工廠模式。隨著需求和技術的不斷增長,協作機器人即將迎來一個分水嶺。
  更好的自動化將產生強大的漣漪效應,這將改變我們所知的制造業。工廠將搬遷,不太愿意在廉價勞動力市場中運作。機器人管理相關的工廠工作可能激增。協作機器人技術的新投資更是有望帶來大規模的生產力提升。
  公司整合技術的方式以及政府在下一個經濟階段制定的政策,將對未來的人機協作模式、生產成本和成效等產生深淵的影響。
  制造業、農業、建筑業等領域的勞動力結構性短缺加上協作機器人相關技術的成熟化,直接導致這一市場增長可觀,并成為人工智能技術,特別是機器視覺技術的重要落地場景。目前,已有部分成功案例驗證了協作機器人的高投資回報,傳統機器人巨頭的涉足將使該產業獲得快速進展。

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