随着创业投资(VC)交易大幅成长, '机器人' 领域正迅速崛起, 预计在2020年后将有机会看到营收陡峭成长的趋势. 业界专家并预期, 当越来越多的中国工厂开始运转以及使用更多自动系统后, 还可能看到市场长期稳定成长与降价.
根据ABI Research机器人研究总监Dan Kara表示, 工业机器人由于在亚洲迅速扩展以及更多低成本, 高品质的系统出现, 预计将在2020年之后出现强劲的成长. 他并预期中国将在几年内超越美国, 成为最大的工业机器人市场.
Kara在最近于硅谷举行的RoboBusiness机器人技术大会中指出, 长久以来, 机器人都脱离不了 '精密驱动系统' , 而这些主要都是在德国, 日本与瑞士制造的. 如今中国正迎头赶上, 而且有越来越多的系统采用智慧软体, 因此就不再需要那些昂贵的驱动系统了.
ABI Research并预计, 全球工业机器人将在2020年以前达到50万台的销售量, 较前一年的36万台大幅增加. 中国将是推动这一成长曲线的重要力量, 并带动这一市场在2025年以前突破百万台的销售量.
Kara表示, 创投业者看好机器人市场发展潜力, 从2015年起至今都可以看到VC在机器人领域的投资交易大量增加. 这笔金额分别投资在机器人的十多个细分领域, 其中以软体与感测器占据最大部份.
此外, 广泛用于最新系统的光达(LiDar)一直是投资人最看好的重点领域. 事实上, 两家光达制造商—— Quanergy和Velodyne均获得了最高的投资金额, 分别为9,000万美元和1.5亿美元.
协作型机器人也懂团队合作
协作型机器人和移动机器人最炙手可热. 从外形像小型座椅到大型升降机的各种行动系统充斥在整个制造厂房或仓库.
协作系统通常采用某种形式的机器学习软体, 学习如何与其他人员共同工作. 例如, Fanuc最新的Edge工厂器机人采用Preferred Networks的软体. Kara说: '只需要几个小时, 机器人就能像人类一样快速地拾起和馈送材料至其他机器人. '
这种机器学习是机器人软体发展的最新阶段. 上一代的机器人主要是从人类展示的行为中学习, 而在那之前, 人类操作员必须在软体中编程指示, 以引导机器人.
Kara预计, 到2020年以前, 协作型机器人将达到10亿美元的市场规模, 每年可销售超过5万台系统, 同时单价也持续下降. 行动机器人则具有策略优势, 因此, 亚马逊(Amazon)已为其仓储打造了自家的机器人, 还有好几家新创公司也十分具有吸引力.
在各种细分领域中, 穿戴式外骨骼机器人也是一个目前看来虽小但拥有巨大潜力的市场. Kara指出该领域中的十几种应用案例, 并有机会达到每年260万台的规模, 其中有一半以上都是农业应用.
至于消费应用, 他认为除了受欢迎的吸尘器和游泳池清洁机器人之外, 消费机器人的应用案例并不显著. 但他补充说, 像Alexa之类的语音助理在家庭中最具有影响力.
机器人席卷零售业
Fellow Robots 技术长Thavidu Ranatunga(左)和软体工程师Hadi Tabatabaee表示, 业界至今尚未找到室内定位技术的好办法. 例如, 他们最新的系统采用两个光达感测器以及100M画素的高解析度相机, 但就像其他行动机器人一样, 仍然会三不五时地迷失.
他们说, 工程师必须采用多种方法来融合多个感测器的定位资料, 以提高可靠性. 尽管如此, 目前的性能也已经够好了, 例如旧金山湾区的Lowe's和BevMo零售店早在2014年就开始使用机器人了.
除错是近来在开发机器人时遇到的另一个大问题. 他们目前的系统分别使用x86和Nvidia GPU电脑, 透过乙太网路由器连接到感测器, 以提供较USB更可靠的连接. 此外, 各种子系统之间复杂的相互依存关系, 使得解决软体错误变得更具挑战性.
放眼远端机器人市场
SRI International资深研究工程师John Marlow展示一款为美国国土安全部(U.S. Department of Homeland Security)打造的拆弹机器人原型——Taurus (金牛座). Taurus系统目前已经被美国联邦调查局(FBI)用来进行远端拆除炸弹.
Taurus拆弹机器人采用与Intuitive Surgical相同的技术——Intuitive Surgical是一家机器人手术公司, 在十多年前从SRI分拆出来. 该技术由于采用立体3D介面, 因而能用于协助外科医生更轻松地进行操纵与控制.
目前, 像Taurus这样的系统花费高达20万美元, 部份原因就在于它们采用客制工具打造, 一次只能制造一台机器人. SRI希望找到其他制造方法, 让这一类的系统降低到3万美元, 并且找新的市场应用. 例如在智利的采矿业计划采用SRI的技术, 在远端设置爆裂物.
机器人秒解魔术方块
ABB是展示机器手臂搭配机器视觉的多家公司之一. 最有趣的一项展示就是机器人玩魔术方块.
编译: Susan Hong