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  • 机器人创业渐热 我们该如何寻找机会?

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    • 时间:2016-06-02
    • 来源: 深圳湾
    • 编译:LH
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       这两年里,在资本市场的热捧和各地政府的扶持政策推动下,国内掀起了一股「机器人创业」热潮,有相关数据显示,截至 2014 年底,中国机器人相关企业数就已经超过 4000 家,2015 年,国内109 亿元的机器人市场中,国外机器人的份额达 85%,产值达到 92.5 亿元;国产机器人的份额为15%,产值约为 16.4 亿元,但这比 2014 年 11% 的份额高出了4个百分点,中国机器人企业在两年时间内就已经增加了 300 多家。
     
      机器人创业看起来热闹,实则令人忧心。目前机器人创业普遍面临着技术不成熟,基于人工智能的数据训练不充足,产品做出来得不到市场认可,以至于客户不愿买账等问题。这其中不仅有技术积累等客观原因,创业者本身也或多或少存在一些问题,比如认为自己做出来的机器人能给用户提供某种用途,而结果是用户根本不需要或者觉得根本不值这个价钱。功能达不到人们需求是许多智能硬件的困境,不少人人也认为目前的机器人创业还「为时过早」。机器人发展的道路是漫长的,而我们所达到的程度也就在起点的不远处,将目前的机器人应用到对应需求程度的领域里,或者创新的应用方式也能让其「物尽其用」,开辟出一片新的天地。
     
      本文主要从机器人的三个主流类型:工业机器人服务机器人、人工智能,分别阐述各个领域存在的困境和机遇。
     
      工业机器人
     
      工业机器人四大家族(瑞士 abb、德国 kuka、日本 FAUNC、日本安川电机)均有着将近半个世纪的历史,相比之下,国内工业机器人发展相对滞后,技术基底薄弱许多,且普遍被这几个难题所困扰:
     
      使用门槛高:工业机器人的操作相对复杂,不易上手,一般在使用工业机器人之前,都需要对操作人员进行为期半个月左右的培训,教育成本高。
     
      技术门槛高:机器人的整体价值链为核心技术研发——核心零部件制造——机器人制造——机器人应用——维修服务,其中前三个均属于人才、资金、技术密集型领域,事实上目前只有有资金和技术积累的大企业能驾驭。机器人的核心五大部分为:控制器、减速机、伺服系统、核心算大以及系统解决能力,就目前国内的情况而言,国内只掌握了后两个机会,而前三个工业机器人部件,则 99% 都需要从国外进口;
     
      成本高:国内工业机器人在技术、质量、批量都不具优势,机器人的硬件成本和系统成本(安装、调试)基本为 1:1 ,总的来说,工业机器人研发和部署占成本的绝大部分。
     
      自主机器人的速度不够:随着传感器的增多,比如引入视觉、力控、触觉,以及对各种信息的处理与融合机器做出相应决策,都会大大降低机器人的速度,也就跟今天的无人驾驶一个道理。
     
      ROKAE 机器人公司 CTO 韩峰涛几个角度提出了国内工业机器人的机会:
     
      1、降低使用门槛:研发新的机器人示教方式,让普通人经过很少的培训就可以使用机器人开展工作。
     
      拖动示教:市面上人机协作机器人越来越多,人们对拖动示教也越来越熟悉。目前在业内已经有不少成熟的方案,例如 UR,Rethink 等,但是国内厂家还没有拿出成熟的类似产品。这种示教方式是可预见的近期内,人机协作机器人性价比最高的示教方式,如果一个团队拥有好的技术,可以考虑这个方向,但是应该注意的是,安全性是协作机器人另一个非常重要的特性,其重要程度甚至要超过拖动示教,打算做协作机器人的团队,必须要做好机器人的安全功能。
     
      外部示教:最近有很多使用商业的手势传感器来控制机器人的,例如 Leap Motion 和 Kinect 等(NASA 曾经利用它们操控过太空机器人)。问题在于这些传感器的精度不高,短期内可能无法用于工业生产。以下是 NASA 利用 Leap Motion 操纵太空机器人的一段视频
     

     

     

      语音示教:目前工业机器人的运动命令比较简单,因此可以保证语音命令有非常高的识别率,缩短操作时间。
     
      另外,国内的主管部门和机构也可以组织类似 SMErobot? 的联合开发计划,推进国内机器人发展。SMErobot? 是由欧洲多个厂商和科研机构联合进行的 SMEs (Small and Medium Enterprises ) 计划,针对机器人在中小企业的应用进行了许多项针对性的研究。
     
      2、降低机器人的成本:包括降低机器人本身的成本,研发低成本机器人,以及机器人的部署成本,即从裸机到能在生产线上正常工作。
     
      降低产品成本:对于 SMEs 来讲,机器人的成本是非常关键的一个考虑因素。很多对机器人性能要求不是非常高的场合,使用国产部件替代进口部件,结合本土化的设计,制造低成本的工业机器人整机,提供走量的产品,是一个很好的创业方向。
     
      降低部署成本:熟悉工业机器人集成应用行业的人应该知道,最终的企业用户部署机器人的花费大概是机器人出厂价的 3~4 倍。在新兴的行业(如 3C,医药,食品)中发掘需求,提供从整机到自动化整体解决方案,降低企业用户的机器人引入成本,有一定的前景。难点在于寻找一个好的应用行业,并针对该行业的特点打造适合的机器人产品,尽早切入,争取先发优势。
     
      3、在机器人技术研发、零部件、制造都不占优势的国内,机器人应用将是一个不错的机会,比如工业机器人的商业用法。工业机器人不仅仅只能在工厂使用,如果你有做够的艺术细胞,可以考虑一下用机器人来实现非常炫酷的演示/广告效果,以下是一些实例:
     
      使用工业机器人拍电影:Bot & Dolly (已被 Google 收购)的一个知名成绩就是使用工业机器人帮助拍摄了『Gravity』。
     
    可用于电影拍摄的 Bot & Dolly
     
      使用机器人来做展台方案:MESO Digital 就曾用 ABB IRB120 为宝马做了一个非常炫酷的展台。
     
      好莱坞的 Universal Studio 用 KUKA 的重型机器人做的类似于「速度与激情」的展示,也很震撼。
     
      上面的这些应用,主要通过成熟的机器人来实现,对机器人的研发技术没什么要求,但对创意的要求非常高,严格来讲,属于「机器人+ 」方向的创业。
     
      服务机器人
     
      在服务机器人领域里面,家庭是一个较大的切口,现在市面上的家庭服务机器人也是层出不穷,如扫地机器人、儿童教育机器人、家政服务机器人等。
     
      对于成人来讲,他们不是不需要机器人,而是以现在的技术和成本,短时间内(5 年到 10 年)做不到便宜、好用的成人机器人。其实大家并不是只一味追求酷炫的「机器人」,他们往往关心两个问题,一个是价格,另一个是用处。如果这两点都不能满足,那就意味着产品即将夭折。例如,公司高层一般都会配备一位秘书,用以完成不那么高级的、但是需要足够智能和灵活的任务。秘书会根据对上司的了解,将日常任务完成好,如订机票、酒店、准备好出行所要携带的文件、物品。也就是说,我花钱买的是省心和服务,而一个机器人无法灵活处理事情并且达到我所要的结果,甚至让我更操心,这种机器人买还是不买?也就不言而喻了。
     
      所以,民用机器人市场就剩下老人和小孩了。老人普遍存在行动不方便、孤独、安全保障等问题,在老龄化日益严重的国情下,老人看护机器人市场会是一个不错的方向。韩峰涛认为,服务机器人的最终方向还应该是人形机器人,日本在这方面就走在了前列,例如本田的 Asimo,KAWA 的 KPP 系列等,但从功能性角度讲,它们仍处于非常初级的阶段,软银的 Pepper 偏重于老人的情感陪护,并具有强大的人工智能,但除了语言沟通,其基本不具备动手干活的能力,相当于平板加上两个轮子。而在机器人灵活性不足的情况下,养老院这种相对单一的场合,是一个不错的选择。
     
    软银的 Pepper
     
      至于目前市面上做个卡通的外壳,内嵌了语音搜索引擎就号称智能服务机器人的产品,韩峰涛表示并不看好,它们的功能相当于手机、平板上的 Siri 和 cortana,而且这些设备也只能就摆在桌上占地方,但如果给儿童充当陪护和教育类机器人,那就可另当别论。
     
      人工智能
     
      联想之星合伙人刘维有着六年智能机器布局的行业经验,在这过程中,他需要整合许多人工智能底层技术以及机器技术,而领先的东西往往都不成熟。刘维则表示,他们只能顺着人工智能去寻找,在这个领域刚开始的时代里,这一条道会是 10-20 年的机会。而我们有一个喊了几年的口号:「物理世界数字化,数字世界可理解化,理解之后智能化」,从这个角度来理解,现在的人工智能进展还太少。
     
      「物理世界数字化还有极大可为,包括针对人体、针对集装箱这样的物体刚开始发展的传感器。而机器人即使拥有了传感器之后也还有太多东西不能理解,比如行业数据、商品,比如对医疗影像数据的理解,辅助传感器,对人体行为、动作,非静态的东西的分析;因此数字世界的可理解化,也还不到百分之一。最后智能化,每一个业务场景的智能训练,都有很长的路要走。」刘维如是说。
     
      人工智能相当于机器人的大脑,与工业机器人的胳膊相结合,也就成为人们想象中的机器人。韩峰涛认为,人工智能需要大量的数据进行训练,也需要非常大的资金和人力投入,而最好的人工智能不太可能会诞生在创业公司,就如当今搜索引擎的局面一样。在以后,将有1~2 个行业巨头提供人工智能平台,而其他公司在这个平台做一些二次开发,比如机器人版的钢琴家、厨师、码农等。
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