Cobots 大受資本歡迎，小型化才是機器人行業的未來？

編者按：日前，CB Insight發表了一份關於Cobots機器人的研究報告，詳細介紹了Cobots機器人發展的歷程、遇到的一些問題及其應用前景。

一直以來，工廠里的機器人都很笨重、危險，而且只局限於大型工業環境。但現在，較小的協作機器人正在克服機器人行業的這些弊端。它們為機器人技術鋪平了道路，使我們更接近科幻電影中的未來。

自動車庫門開啟器的發明者喬治·C·德沃爾（George C. Devol），在推出他的可編程工業機器人「Unimate」時最初也受到了質疑。

但是德沃爾說，機器人將很快展示它無可比擬的優勢。因為機器人可以三班倒，甚至一天24小時無休止的工作。

20世紀60年代初，德沃爾推出了重2000英磅的第一代工業機器人「Unimate」，該裝置(下圖)可以抓取、焊接、鑽孔和噴洒，液壓臂的路徑是用磁鼓硬碟驅動器編程。

50年後，現代機器人技術（可編程的網路物理機器，不包括汽車和空中無人機）發生了巨大變化。

工廠里的機器人通常是大型的籠式設備，代替人類操作重複性的危險工作。而隨著智能手機的革命和自動汽車的發展，現成硬體的成本大大降低，更小、更靈巧的機器人已經進入工廠。

這些重量更輕，成本更低的機器人被稱為Cobots機器人，它們配備感測器，能夠在工業環境中與人類協同工作，可以執行抓住小物體、看到甚至學習解決「邊緣情況」等任務。

雖然現在Cobots機器人只佔40億美元工業機器人市場份額中的一小部分，但估計10年後，Cobots機器人的份額將超過10億美元。

從歷史上看，機器人行業也一直存在很多問題。

視覺問題：機器人識別、導航物體（包括人）的視覺技術改善緩慢，公司依靠籠式設備以預防機器人失控帶來的人員傷害問題。

敏捷問題：機器人的抓握和機械能力仍然有限；

投資回報率低：機器人的研發投入高，但在在農業、製造業等領域仍未廣泛整合運用機器人技術；

接下來，我們將探討公司如何使用Cobots機器人應對這些技術挑戰，以及Cobots機器人在製造業、電子商務、農業和食品服務帶來的經濟改變。

目錄

Cobots如何利用新的視覺技術

Cobots克服機械問題

Cobots的需求激增，傳統機器人玩家陷入困境

勞動力結構的變化正在增加Cobots的需求

結論

Cobots如何利用新的視覺技術

隨著機器人在全球範圍工廠的應用，允許識別物體，並在物體周圍進行安全導航的視覺系統機器人的需求開始出現。

許多機器人在高度結構化的環境中執行簡單重複的任務，為了防止人類接近機器人發生危險，會用籠子隔離機器人作為安全保護。但現在，這種情況正在發生轉變。

近年來，視覺硬體（例如激光雷達）已經越來越便宜、有效，因此應用也更廣泛了。現在，很多創業公司正在開發具有視覺功能的Cobots機器人，這些機器人都載有感測器，可以與人類一起進行無籠協作。

1996年左右發明的Cobots機器人形狀大小各異，在設計時考慮到了人類的工作場所，很容易重新編程也相對自動化。但Cobots機器人，還缺乏傳統工業機器人的力量。

而Cobots機器人在規模較小的工廠作業中有了優勢。在這些工廠作業中，人類仍然需要參與其中。比如3D印表機、製造醫療設備，或者完成一些倉庫訂單挑選等認知任務。

當然，機器人視覺仍然有很大的改進空間。

歐姆龍機器人公司（Omron Robotics）的竹內正如(Masaru Takeuchi)（在CES 2018上因其乒乓球機器人而聞名）在接受英國《金融時報》的採訪時候說，「機器人可以拿起一些東西並快速移動，但還無法辨別物體是什麼，以及決定如何移動。

現在的技術水平如何？

教機器人繪製和操縱物體是一項艱巨的任務。 但谷歌的DeepMind實驗室和加州大學伯克利分校的研究發現，機器人通過單次的學習就能學習累積經驗，Cobots機器人就可以在沒有大量訓練數據的情況下識別新物體。

未來的機器人可能僅僅需要觀察一次人類行為就能學會該行為，或者直接使用VR手勢控制（一種由Covariant開創的方法）對機器人進行編程。

雖然這項技術還有不完善的地方，但現如今的技術水平，已經可以讓機器人和人類一起工作。Cobots機器人技術以及AGV（無人搬運車），已經成為製造業和倉庫環境方面的標準。

對於一些重複性、可預測的任務，機器人可以輕鬆完成。但對於複雜、特殊的情況，機器人需要演算法加持才能實現。

因此對於人工智慧、計算機視覺以及無人駕駛而言，演算法的開發處理顯得至關重要。

在人工智慧和機器學習領域，將90%的場景實現自動化是很容易的，但是剩下10%的自動化卻很難。A16Z合伙人本尼迪克特·埃文斯（Benedict Evans）曾說過「之前機器學習解決的都是對人類而言很容易、機器操作起來卻很難的問題，或者是那些人類難以向計算機描述的問題。

隨著機器學習工具的普及，很多初創公司都在開發計算機視覺以支持新一波的機器人技術。

以下是Veo Robotics（左）和Osaro （右）的演示，展示了工業分揀功能的視覺系統。Veo由一位前Rethink Robotics員工創立，旨在用類人眼去改造機器人手臂。Osaro在彼得·泰爾（Peter Thiel），埃拉·吉爾（Elad Gil）和肖恩·帕克（Sean Parker）等天使投資人的支持下，正在為製藥和食品服務等行業開發視覺軟體。

隨著計算機視覺的進步，關於計算機視覺的機器人也隨之普及。機器人的安全性和工作能力都大幅提高，這對計算機視覺也提出新的要求，促使創業公司不斷提升技術能力。

Cobots克服機械問題

雖然機器人正在變得司空見慣，但它們對於我們所期望的智能及靈活尚有很大差距。正如著名的機器人學家漢斯·莫拉維奇（Hans Moravec）所觀察到的：

「讓計算機進行智力測試和玩跳棋時，表現出成人水平相對容易。但在感知和移動性方面，計算機的水平連一歲孩童都比不上。」

原因在於，類似跳棋等推理只需要很少的計算，而感官和運動技能方面則需要大量的計算資源。

敏捷性是機器人面臨的主要問題。而硬體的提升使得Cobots機器人發揮了更大的效用。

物美價廉的Cobots硬體，讓創業公司有機會專註於計算機視覺和軟體定製從而完成特定的任務。最大的Cobots製造商Universal Robots（UR，2015年被Teradyne收購），其機械臂為新一波創業公司提供了新的發展熱潮。

像Ready Robotics、Fetch Robotics和Voodoo Manufacturing等風險投資支持的創業公司，都在UR的機械臂上構建了系統。Ready Robotics專門為工業自動化提供機器人服務（RaaS），Fetch Robotics的Cobots可以進行電子商務分揀，而Voodoo Manufacturing使用Cobots自動管理多台3D印表機。

通用機器人公司的數據顯示，這些機器人只要工作195天，其帶來的經濟收益就能與其成本持平。

在整個行業中，Cobots 機器人的平均價格為24000美元，到2020年，Cobots將是一個價值30億美元的市場。

機械手

儘管機械臂的靈活性有了提高，但通用末端執行器（可操縱物體的機械手）仍然是個問題。

現在的機械臂適用範圍較窄，因此很多創業公司都在開發適用範圍更廣泛的機械手，利用巧妙的技術來抓取各種物體。

例如，Empire Robotics和Soft Robotics專註於軟體機器人，它們都使用柔性材料、流體或氣壓來代替機械。現有的機器人操縱方式還有很多局限，而軟體機器人可以避免操作不當帶來的一些問題。Soft Robotics軟體機器人的抓手，已經經過FDA的質檢，可以用於食品包裝。

對於靈敏度較低的材料，Grabit公司可提供在傳統機器人手臂上採用電吸附的技術，Optoforce公司可以為專業應用提供感測器和工具。

這種對通用末端執行器的追求不僅僅局限於純粹的機器人公司，亞馬遜最近的一項專利名為「Robotic Gripper With Digits Controlled By Shared Fluid Volume」的文章，詳細介紹了其研發的一種機械手，該機械手為可多種工具處理器，可以處理各種不同材質、不同重量的物品。

Cobots機器人和傳統的機械手，就外觀上而言沒有什麼不同，只是Cobots機器人搭載了感測器。雖然Cobots還遠未達到人類操作的靈巧水準，但未來Cobots機器人一定是能智能操作任何物體的通用末端執行器。

Cobots的需求激增，傳統機器人玩家陷入困境

2010年Cobots的興起令工業機器人巨頭惶恐。

據Fanuc執行董事說，「我們從沒有想過大型製造商會想要使用Cobots這樣的機器人，因為這些機器人只能舉起很輕重量的物體，能力有限。」

但現在，工業機器人企業們紛紛都在效仿UR發展Cobots機器人，該公司的Cobots機器人份額甚至佔到了總市場份額的60%。

像ABB，Fanuc，Yaskawa，KUKA和Robert Bosch這樣的傳統工業機器人巨頭，他們都已跟隨UR入局Cobots市場，但所佔市場份額很小。據估計，Fanuc所佔市場份額在6％~10％之間，而Yaskawa的市場份額更小。這迫使企業進行協作開發，比如Kawasaki就正在與其瑞士競爭對手ABB合作，以實現機器人編程的標準化。

為何Cobots的需求突然激增？

一個重要的原因是全球勞動力成本的上升。由於經濟增長，一些工業大國的工資飆升。例如，在中國，自2006年以來，平均工資增長了一倍多，中國已經不再是低成本外包的優先選擇。中國正在喪失世界工廠的地位，工業製造中心正在向它的周邊國家轉移，比如越南等國家。由於人力成本的飆升，用機器人代替人力的需求也就更迫切，僅去年，機器人的需求就增長了20%以上。

昂貴的人力勞動力成本也使得製造業傾斜於本地化，機器人技術正在推動這一輪的變革，讓製造業回歸美國。2015年，在波士頓諮詢公司的一項調查中顯示，20％的美國製造商表示，他們正在或者將要把生產地從中國轉移回美國。大多數人都覺得，機械自動化帶來的成本降低，使得美國在製造業方面更具競爭力。

隨後，公司越來越多地轉向Cobots機器人生產，這些機器人容易編程，比人力價格便宜，也比傳統的機器人便宜。由於價格優勢，Cobots機器人的銷量更多了。

不僅科技巨頭對Cobots機器人趨之若鶩，中小型企業對其也青睞有加。在2018年1月的一次財報電話會議上，Teradyne的首席財務官格雷戈里·比徹（Gregory Beecher）注意到與其合作的Cobots業務正在高速增長，並透露其大約50 %的客戶是中小企業。

傳統大型企業和中小型企業都在搶佔Cobots的市場份額。大型製造商裝備精良，可以為Cobots機器人提供硬體支持。

Cobots機器人發展的挑戰還在於用戶缺乏機器人意識。Universal Robots公司的總裁指出「現有市場上，大概只有10%的用戶真正了解協作機器人，剩下90%都是一知半解」。Cobots還有很大的發展潛力。

勞動力結構的變化正在增加Cobots的需求

如上所述，全球勞動力成本上升使得Cobots的需求增加。這種需求在農業，製造業和建築業等行業尤其突出。

世界各地嬰兒潮一代已經接近退休年齡，但沒有新的一批工人接替他們的位置。據估計，美國大約22%熟練的製造業工人(或270萬工人)將在未來十年退休——如果這個趨勢繼續下去，這個行業將出現約200萬工人的缺口。

在許多其他行業，工人短缺也是瓶頸。電工和水管工等熟練工人是建築業發展的一個限制因素。去年，由於加利福尼亞葡萄酒生產地的農業勞動力短缺，釀酒商擔心農作物會壞在葡萄藤上。

使這些困難更加麻煩的是歷史上的低失業率(這意味著工人在其他經濟領域有更好的選擇)。

公司正面臨壓力，要求提高員工的生產力。有了Cobots，這種做法比以往任何時候都更加便宜。創業公司正在做出回應，在最需要的地方提供定製版的Cobots。

以下是一些Cobot創業公司早期取得成功的領域。

倉儲與電子商務

即使像亞馬遜這樣的巨頭也很難為其蓬勃發展的訂單履行中心找到勞動力。在2017年8月大肆宣傳的「就業日」期間，該公司僅收到20000份求職申請，遠遠低於其50000份的目標。此外，亞馬遜一直在內部努力增加勞動力。

亞馬遜以7.75億美元收購了倉庫機器人製造商Kiva Systems，引發了機器人製造商之間的軍備競賽。當亞馬遜決定Kiva只在內部使用時，其他公司爭相填補Kiva留下的空白。

與此同時，隨著電子商務的繁榮發展，對倉庫空間的需求激增。去年，平均倉庫天花板高度比2001年上升了21%，而新倉庫建設的支出在2017年10月達到高峰，僅當月就有27億美元用於建設倉庫。不出所料，倉庫中對協作機器人的需求正在增長。

持續發展的電子商務浪潮，推動了全行業要求按時交付訂單的壓力，機器人創業公司出現了爆炸式增長，它們專註於提高履行效率。像Kiva一樣，許多人正在使用無人搬運車(或稱AGVs )進行物資運輸和物品揀取。

AGV技術已經存在了幾十年，隨著更好的自動化和視覺系統的出現，AGV技術開始得到提升。(它更複雜的「表親」有時被稱為AMRs，或自動移動機器人。)許多資金雄厚的創業公司都提供類似Kiva的貨運機器人，用於運輸電子商務和製造業務所需的材料。

像Seegrid這樣的創業公司專註於碼垛和叉車，而Clearpath的Otto分部專註於材料運輸。除了標準運輸工具外，Fetch 和 Locus都提供移動揀取機器人。

除了運輸，電子商務中另一個主要的Cobot應用是挑選和分類。

由於倉庫的投資回報率很高，創業公司很可能會繼續為這個蓬勃發展的垂直產業開發技術。 例如，亞馬遜最近透露，該公司正在投資各種新型機器人，京東最近也推出了面積達10萬平方英尺的設施，每天可以處理多達20萬個訂單——只有4名工人。

農業

迪爾公司(John Deere)以3.05億美元收購了藍河科技公司(Blue River Technology)之後，人們對農業機器人技術的興趣飆升。

根據美國農業部的數據，大多數大型農場都在使用某種程度的自動化設備。創業公司正在推動農業設備自動化，從自動駕駛拖拉機到專門的採摘機器人。

在嚴重的勞動力短缺和更嚴格的移民規則的情況下，自從去年加利福尼亞州的農作物幾乎沒有人採摘以來，農業機器人擴張的時機已經成熟。 有一家深耕這一領域的公司是Agrobot(下圖) ，該公司致力於採摘漿果——機器人很難在不壓碎漿果的情況下完成這項工作。

一個類似的專為蘋果園設計採摘機器的公司是Abundant Robotics，它於去年從SRI International分拆出來，並從谷歌風投和雅馬哈汽車風投等投資者那裡籌集了1000萬美元的資金。

其他玩家，如Harvest Automation(農業用的AGV)和Lely (自動擠奶)，正在重塑Cobot的應用範圍。

Clearpath Robotics 是服務機器人領域規模最大、資金最充足的創業公司之一，並且為許多垂直行業開發了Cobots。 不僅如此，該公司還製造了機器人收割和播種UGV，並且可以對現有設備進行自動化改造。

餐飲服務

Cobots 創業公司也瞄準了食品服務行業，目前該行業的失業率一直處於6 %的低水平。在一個以高營業額著稱的行業，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勞動力。

例如，Panera Bread 在過去的兩年里增加了大約25000個新的工作崗位來處理來自數字化訂單帶來的工作量。 在其他地方，食品生產商正在通過晚些時候開門或者外賣的方式來應對。

創業公司正在使用定製的人工智慧和Cobot臂來自動化烹飪過程。2018年3月，南加州連鎖餐廳CaliBurger嘗試用Miso Robotics的機器人(左上)來製作漢堡。NPR報道稱，漢堡機器人目前的零售價為6萬美元。然而，要使這些Cobots發揮作用，還有很多工作要做。一開始，機器人並不能滿足顧客的需求。

在其他地方，自動漢堡餐廳Creator(右上方)使用20台電腦、350個感測器和50個致動器結構在5分鐘內交付一個6美元的漢堡。雖然沒有使用經典的Cobot臂或AGV，但該系統是人機協作的，因為機器人製造的漢堡是由人工提供給顧客的。

在飲料方面，創業公司Hypergiant最近宣布與TGI Fridays合作，創建了一個由人工智慧驅動的調酒師Flanagan，為顧客提供個性化的雞尾酒。

結論

對於自動化將如何改造工廠和取代工人，已經引發了巨大的爭論。雖然Cobots有利於重塑品牌吸引力，也暗示著機器人和人類的協同作用，但毫無疑問，這項技術是工廠發生變遷的核心。隨著需求和技術的同步增長，Cobots正準備迎來一個分水嶺時刻。

更好的自動化將產生強大的連鎖反應，這將改變我們所知的製造業。工廠將搬遷，不會再依賴於廉價勞動力。在工廠和其他地方管理機器人的工作可能會激增。對Cobot技術的新投資甚至可能導致大規模的生產力提升。

公司整合技術的方式，以及政府為下一個經濟階段而制定的監管政策，將會對Cobots的具體表現產生深遠影響。

編譯組出品。編輯：郝鵬程

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