專訪| 梅卡曼德徐婷婷:工業機器人智能化變遷下的厚積薄發

2020-12-25 億歐網
[億歐導讀]

梅卡曼德基於長久對於工業3D視覺以及工業智能技術的沉澱,在算法模型以及對工業場景的理解和適配將構成其第一層競爭壁壘,而基於行業Know-how形成的商業化落地能力(性價比、穩定性等等)形成第二層壁壘。

一、工業機器人從自動化到智能化的使命變遷

工業機器人一直被看作是自動化與數位化水平的標誌,從2013年開始,中國成為了世界上每年工業機器人增長數量最高的國家,這也代表著中國在製造、供應鏈等環節的升級改造也在近10年進入快車道。

值得一提的是,從每年的新增安裝量數據來說,中國市場的佔比一直不斷提升,目前有接近40%的新增安裝量在中國本土發生,並且這一比例仍在不斷提升。中國正在以超越全球的發展速度進入工業的下一階段。

「中國本土工業機器人市場,從長期來看仍然有較大潛力,背後的邏輯在於:人口紅利逐漸消失的今天,我們看到中國的人機比例仍然較低(2019年中國機器人密度為187臺每萬人,美、日、徳平均313臺每萬人),未來一段時間,中國會處在工業機器人密度提升階段。」

梅卡曼德市場部VP徐婷婷在接受億歐採訪時說道:「另一方面,工業機器人成本下降明顯,很多行業對於使用工業機器人的ROI越來越理想,工業機器人市場有了更多的市場外沿。」

全球工業機器人佔比中,佔比最高的是搬運、焊接、組裝三類,佔全球總工業機器人存量分別為45%、24%、11%,中國市場的佔比類似。工業機器人在中國工廠裡承擔起更多的搬運、焊接、組裝工作時,以AMR為代表的新型服務機器人也開始走進工廠和倉庫,物理意義的自動化、互聯互通已經在中國本土市場持續火熱了很多年。

在此基礎上,大數據、人工智慧、工業網際網路等技術也開始登堂入室。一方面,更多的工業場景和數據支撐著中國日益穩定、精確、智能的算法迭代;另一方面,數位化、智能化的成果不斷催生工業場景對智能化的需求。2017年前後,中國工業的升級進入真實意義的「智能化」階段。

根據億歐智庫發布的《2019中國智能製造研究報告》,工業智能主要應用於視覺檢測和預防性維修、生產優化、機器人視覺方面,基於機器視覺的AI技術是工業領域應用最廣泛的類型。

「物流場景中,許多典型環節如播種、供包、拆碼垛等需要AI輔助,這些場景下需處理大量的無序SKU,用傳統的工業機器人無法解決識別定位等工作「,徐婷婷告訴億歐,」而這些工作可以用先進的3D視覺方案去引導工業機器人完成。「

二、梅卡曼德構建AI+3D+工業機器人核心技術能力

徐婷婷所在的公司——梅卡曼德機器人創辦於2016年10月,如今剛邁進創業的第五年。從創立開始,梅卡曼德就致力於將智能賦予工業機器人,從公開信息來看,目前已經過7輪融資,並於2020年11月完成了B+輪近億元融資,源碼資本和老股東紅杉共同參與。

目前梅卡曼德提供「AI+3D視覺+工業機器人」解決方案,其中包括智能相機Mech-Eye系列產品、視覺算法軟體Mech-Vision、智能編程環境Mech-Viz。該全套解決方案目前主要應用在物流、製造等環節,在搬運(如拆碼垛)、上下料、揀選分類、定位、塗膠、裝備、擰螺絲、檢測等多場景適配。

「3D工業相機存在多年,但傳統的3D工業相機沒有得到大規模推廣應用,主要有以下一些原因。」

徐婷婷在採訪時告訴億歐,「首先,傳統的3D視覺產品算法不夠智能,無法滿足如識別複雜圖案的物體、緊密貼合的物體等問題;其次,部分方案感知範圍和能力不足,如無法識別黑色、反光件等;再次,僅有視覺的方案並不足夠滿足需求,運動規划算法對於避免奇異點和碰撞是非常重要的;最後,典型的3D視覺產品光硬體價格就在十多甚至數十萬人民幣左右,很多場景下使用性價比不高。」

梅卡曼德機器人正提供從3D傳感器到機器人適配及部署的整套方案應對行業面臨的問題,如「視覺引導拆碼垛」、「視覺引導工件上料」、「視覺引導貨品揀選」、「視覺引導快遞供包」以及視覺引導機器人進行塗膠、裝配和定位,已經成為梅卡曼德成熟的產品化方案。

在核心的硬體產品3D相機部分,梅卡曼德提供了Mech-Eye Deep\Log\Nano\Laser L\Pro Enhanced等多類型的產品滿足不同的需求。徐婷婷在採訪中提到:「拆碼垛場景下相機工作距離遠、視野要求大,我們對應的產品是Mech-Eye Deep和Mech-Eye Log系列產品;在上下料的場景裡,速度快、精度高、視野大是典型要求,因此我們開發了Mech-Eye Pro Enhanced系列產品;另外針對環境光變化強烈的場景,開發了基於雷射的Laser L。「

在視覺算法層面,梅卡曼德採用先進的深度學習算法,提升面對複雜環境的處理能力,高精度自動化標定、快速準確定位物體也是其算法的重要特點。

徐婷婷在採訪時告訴億歐:「在物流和製造場景下,有部分的場景難度較大,如混拆混碼、播種、工件上料等。我們針對這一系列廣泛存在的場景,開發出海量SKU分揀、混拆混碼、視覺引導工件上料等多項解決方案,可以識別各類紙箱、包裹、貨品等在內的多種物體,節拍也能滿足用戶要求。舉個例子,我們的播種解決方案,節拍可達3s/件,可達到人工揀選的速度,在某些場景下甚至優於人工的節拍。」

另外,梅卡曼德開發了Mech-Viz機器人智能編程環境,0代碼的編程環境可極大降低機器人的使用門檻,通用的平臺可以結合合作夥伴覆蓋更多的需求,為合作夥伴賦能。

提及未來,梅卡曼德除了產品線上更多的布局,也在擴張新的應用場景,如3D檢測等等。目前無論工業3D視覺,甚至工業智能仍處於不斷發展階段,對場景的依賴、對產業化的考驗不斷塑造新的市場格局。

梅卡曼德基於長久對於工業3D視覺以及工業智能技術的沉澱,在算法模型以及對工業場景的理解和適配將構成其第一層競爭壁壘,而基於行業Know-how形成的商業化落地能力(性價比、穩定性等等)將形成其第二層壁壘。

「Demo和實際落地應用會存在差距,因此經過多個應用打磨出來的技術積累帶來的壁壘是深厚的、是堅固的。」徐婷婷在提到未來競爭時說道。

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