前言

工业机器人一直被看作是自动化与数字化水平的标志

梅卡曼德基于长久对于工业3D视觉以及工业智能技术的沉淀,在算法模型以及对工业场景的理解和适配将构成其第一层竞争壁垒,而基于行业Know-how形成的商业化落地能力(性价比、稳定性等等)形成第二层壁垒。

一、工业机器人从自动化到智能化的使命变迁

工业机器人一直被看作是自动化与数字化水平的标志,从2013年开始,中国成为了世界上每年工业机器人增长数量最高的国家,这也代表着中国在制造、供应链等环节的升级改造也在近10年进入快车道。

值得一提的是,从每年的新增安装量数据来说,中国市场的占比一直不断提升,目前有接近40%的新增安装量在中国本土发生,并且这一比例仍在不断提升。中国正在以超越全球的发展速度进入工业的下一阶段。

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“中国本土工业机器人市场,从长期来看仍然有较大潜力,背后的逻辑在于:人口红利逐渐消失的今天,我们看到中国的人机比例仍然较低(2019年中国机器人密度为187台每万人,美、日、徳平均313台每万人),未来一段时间,中国会处在工业机器人密度提升阶段。”

梅卡曼德市场部VP徐婷婷在接受亿欧采访时说道:“另一方面,工业机器人成本下降明显,很多行业对于使用工业机器人的ROI越来越理想,工业机器人市场有了更多的市场外沿。”

全球工业机器人占比中,占比最高的是搬运、焊接、组装三类,占全球总工业机器人存量分别为45%、24%、11%,中国市场的占比类似。工业机器人在中国工厂里承担起更多的搬运、焊接、组装工作时,以AMR为代表的新型服务机器人也开始走进工厂和仓库,物理意义的自动化、互联互通已经在中国本土市场持续火热了很多年。

在此基础上,大数据、人工智能、工业互联网等技术也开始登堂入室。一方面,更多的工业场景和数据支撑着中国日益稳定、精确、智能的算法迭代;另一方面,数字化、智能化的成果不断催生工业场景对智能化的需求。2017年前后,中国工业的升级进入真实意义的“智能化”阶段。

根据亿欧智库发布的《2019中国智能制造研究报告》,工业智能主要应用于视觉检测和预防性维修、生产优化、机器人视觉方面,基于机器视觉的AI技术是工业领域应用最广泛的类型。

“物流场景中,许多典型环节如播种、供包、拆码垛等需要AI辅助,这些场景下需处理大量的无序SKU,用传统的工业机器人无法解决识别定位等工作“,徐婷婷告诉亿欧,”而这些工作可以用先进的3D视觉方案去引导工业机器人完成。“

二、梅卡曼德构建AI+3D+工业机器人核心技术能力

徐婷婷所在的公司——梅卡曼德机器人创办于2016年10月,如今刚迈进创业的第五年。从创立开始,梅卡曼德就致力于将智能赋予工业机器人,从公开信息来看,目前已经过7轮融资,并于2020年11月完成了B+轮近亿元融资,源码资本和老股东红杉共同参与。

目前梅卡曼德提供“AI+3D视觉+工业机器人”解决方案,其中包括智能相机Mech-Eye系列产品、视觉算法软件Mech-Vision、智能编程环境Mech-Viz。该全套解决方案目前主要应用在物流、制造等环节,在搬运(如拆码垛)、上下料、拣选分类、定位、涂胶、装备、拧螺丝、检测等多场景适配。

“3D工业相机存在多年,但传统的3D工业相机没有得到大规模推广应用,主要有以下一些原因。”

徐婷婷在采访时告诉亿欧,“首先,传统的3D视觉产品算法不够智能,无法满足如识别复杂图案的物体、紧密贴合的物体等问题;其次,部分方案感知范围和能力不足,如无法识别黑色、反光件等;再次,仅有视觉的方案并不足够满足需求,运动规划算法对于避免奇异点和碰撞是非常重要的;最后,典型的3D视觉产品光硬件价格就在十多甚至数十万人民币左右,很多场景下使用性价比不高。”

梅卡曼德机器人正提供从3D传感器到机器人适配及部署的整套方案应对行业面临的问题,如“视觉引导拆码垛”、“视觉引导工件上料”、“视觉引导货品拣选”、“视觉引导快递供包”以及视觉引导机器人进行涂胶、装配和定位,已经成为梅卡曼德成熟的产品化方案。

在核心的硬件产品3D相机部分,梅卡曼德提供了Mech-Eye Deep\Log\Nano\Laser L\Pro Enhanced等多类型的产品满足不同的需求。徐婷婷在采访中提到:“拆码垛场景下相机工作距离远、视野要求大,我们对应的产品是Mech-Eye Deep和Mech-Eye Log系列产品;在上下料的场景里,速度快、精度高、视野大是典型要求,因此我们开发了Mech-Eye Pro Enhanced系列产品;另外针对环境光变化强烈的场景,开发了基于激光的Laser L。“

在视觉算法层面,梅卡曼德采用先进的深度学习算法,提升面对复杂环境的处理能力,高精度自动化标定、快速准确定位物体也是其算法的重要特点。

徐婷婷在采访时告诉亿欧:“在物流和制造场景下,有部分的场景难度较大,如混拆混码、播种、工件上料等。我们针对这一系列广泛存在的场景,开发出海量SKU分拣、混拆混码、视觉引导工件上料等多项解决方案,可以识别各类纸箱、包裹、货品等在内的多种物体,节拍也能满足用户要求。举个例子,我们的播种解决方案,节拍可达3s/件,可达到人工拣选的速度,在某些场景下甚至优于人工的节拍。”

另外,梅卡曼德开发了Mech-Viz机器人智能编程环境,0代码的编程环境可极大降低机器人的使用门槛,通用的平台可以结合合作伙伴覆盖更多的需求,为合作伙伴赋能。

提及未来,梅卡曼德除了产品线上更多的布局,也在扩张新的应用场景,如3D检测等等。目前无论工业3D视觉,甚至工业智能仍处于不断发展阶段,对场景的依赖、对产业化的考验不断塑造新的市场格局。

梅卡曼德基于长久对于工业3D视觉以及工业智能技术的沉淀,在算法模型以及对工业场景的理解和适配将构成其第一层竞争壁垒,而基于行业Know-how形成的商业化落地能力(性价比、稳定性等等)将形成其第二层壁垒。

“Demo和实际落地应用会存在差距,因此经过多个应用打磨出来的技术积累带来的壁垒是深厚的、是坚固的。”徐婷婷在提到未来竞争时说道。

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文章来源:亿欧网

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