鎂伽機器人發新品：除了機器人，還有雲和實驗室

機器人不夠智能是當下行業內的普遍認知，而就目前商業化落地來看，工業領域應用的機械臂無疑是當下弱智能時代用以代替重複性勞動，並得以商業量產的實用型機器人。

據麥肯錫2017年1月公布的研究報告顯示，包括機器人、人工智慧、機器學習等在內的智能自動化技術將在2015-2065年間為經濟增長帶來0.8%-1.4%，遠高於此前用於重工業領域的傳統機器人（0.4%）和信息技術（0.6%）帶來的突破。智能自動化也為包括機器人在內的各產業領域帶來更多可能。

雷鋒網消息，6月5日，鎂伽機器人在北京召開發布會，發布了兩款六軸機器人、一款編碼器、一「朵」鎂伽雲，並對外公布了其鎂伽超級實驗室（MegaLab）。

發布會上，鎂伽機器人創始人兼CEO黃瑜清首先公布的是兩款應用於工業領域的機械臂。

第一款產品為「MRZ-04小型機器人」。MRZ-04是一款負重4kg的六軸小型機器人，重複定位精度為±0.02mm，支持多種組裝方式（具體性能參數見下圖）。典型應用場景包括裝配、搬運、焊接等工業製造場景。

第二款產品為「MRZ-12多用途緊湊型機器人」。MRZ-12是一款12kg的六軸多用途機器人，重複定位精度為±0.04mm，典型應用場景包括焊接、裝配等工業製造場景。據黃瑜清介紹，該款機器人主體的防護等級相當於IP67。

外加此前鎂伽發布的MRX-T4協作機器人（負重小於3kg），我們現在已經形成了一個初具規模的機器人產品線，從4kg一直到12kg，從半徑500mm到1500mm，以滿足更多場景下對機器人的需求。

在工業企業數字化轉型過程中，當下集中解決和攻克的問題是數據收集、數據分析，因而，數據也得以成為當下企業的核心資產。這些數據既包括工業機器人、工業設備的設備數據，也包括流水線上各器件協作過程中產生的過程數據。其中，過程數據相對更難獲得。

鎂伽機器人發布的第三款產品為「MRE-60高性能容柵編碼器」。編碼器主要用於精確測量電機角度，據官方數據顯示，MRE-60精確工作電壓為5-30V，數據更新率為250KHz，採用中空結構，混合輸出方式，擁有IoT特性。

黃瑜清在發布會上介紹稱，該款產品最為特殊之處為其擁有IoT特性。

編碼器是距離電機和傳動機械結構最近的器件，它能夠精確地體現出設備機械部件在運行過程中和生命周期內的磨損狀態，通過對磨損信息的監測和積累，MRE-60設計之初我們就賦予其數據採集和傳輸的能力，我們可以提前一個月告警產品的使用壽命和當前狀態，以此實現符合當下時代的IoT功能。

關於MRE-60的IoT特性，黃瑜清向雷鋒網解釋，「一般而言，編碼器輸出的是單一維度的模擬信號，MRE-60是將角度直接轉換成字元串數據，並在端側進行（累計誤差比較簡單的）數據分析，當機械結構磨損帶來大誤差時，編碼器讀數會直觀反映出來。」

電機50%的故障可以通過可預測性維護來避免，電機的電流、扭矩、轉速、溫度等狀態數據監測過程中，需要用到大量底層感測器，編碼器正是其中用於監測角度值的感測器。

基於對大數據的應用，經過我們的系統優化後，平均可以為機器人節省30%-40%的能耗。

黃瑜清在接受雷鋒網採訪時表示，「此前物聯網解決方案都是通過「外掛」感測器（置於數控設備外側）監測雜訊、振動等參數，我們的編碼器是深入到電機內部，通過監測過程數據來做預測性維護，此類數據將會更準確、更可靠。」

第四款產品是「鎂伽雲」。黃瑜清表示，鎂伽雲的目標是幫助客戶快速部署硬體，實現業務層面更高效的對接，提供數據驅動的決策。

通過數據採集、數據分析、數據決策，最終形成數據閉環，這是當下物聯網、大數據、人工智慧的目標所在。黃瑜清在發布會上也表示，鎂伽雲在數據分析上採用了包括深度神經網路、卷積神經網路、遞歸神經網路、自動編碼器在內的四種主流AI演算法，具體具有以下四項能力：

• 實時性。支持百萬級設備同時在線，設備數據在毫秒級時間內上雲處理並存儲；

• 可靠性。99.99%服務在線時間；

• 可擴展性。彈性伸縮平台、支持任何量級用戶在線、計算能力可雖用戶增長自動擴展；

• 可遷移性。一鍵部署。

黃瑜清向雷鋒網表示，鎂伽雲核心是提供基於SaaS的整體應用解決方案，可以提供數據上雲、數據分析、數據預測性維護、能耗優化等功能。

除去四款新品之外，鎂伽機器人還重點介紹了其在智慧零售和生命科學上的布局與方案，尤其在生命科學領域，黃瑜清對外公布了MegaLab鎂伽超級實驗室。

傳統藥物研發做法是找到病原體，從幾百萬化合物中提取出有效的對病原體生物特性有抑制作用的成分，同時還需要經過篩選、研發、臨床實驗的漫長過程。目前此類有效化合物越來越少，藥物研發效率明顯下降，藥物研發速度越來越慢成為當下製藥行業現狀。

目前，通過傳統方式研製一款新藥物的成本已經超過20億美金。

藥物研發成本高昂的最主要的原因是不可重複性，每年不可再生的生物學研究成本為280億美元，與此同時，88%的癌症研究成果無法復現。這使得製藥行業亟需變革。

合成生物學為製藥行業，乃至生命科學帶來了新的可能。合成生物學是將生物學與傳統的工程學、信息學、計算機學做融合，將傳統工程中的設計、製造、測試、學習中的方法應用到生物學中。

我們研究了全球四十家生命科學領域公司的內容、網站，提取關鍵詞後，發現出現頻率最多的為：自動化、物聯網、人工智慧。以自動化為例，目前國外頂尖生命科學創業公司通過DNA裝配流水線，每天可以處理15000個設計實驗。

鎂伽超級實驗室將生命科學中最常見的實驗放到實驗室中，以物聯網方式，將科學實驗作為一項服務提供給用戶。我們目標是提供包括樣品製備、細胞製備、有機合成、分析檢測等全過程，用戶只需在我們系統中以腳本的方式設計及定義實驗步驟，其餘步驟將以機器來完成，並使整個實驗過程高度可測量、可監控，解決實驗不可測量的問題。

實驗過程中所有數據都會自動採集，並上傳到雲端，在實驗過程生成的數據集合最終以知識圖譜的形式提供給客戶。

當談到這一實驗室的建設情況，黃瑜清告訴雷鋒網，「這個實驗室需要自動化、大數據、生命科學在內的跨學科的產品，MegaLab從去年8月開始系統性搭建大數據、生命科學等科學家團隊，今天講到的合成生物學只是其中很小的一個分支，我們還需要做材料科學、石油樣品分析等學科及人才融合進來。我們的近期目標是在12個月內能夠向內部用戶發布測試版。」

而對於這一實驗室最終的運營模式，黃瑜清將其類比為亞馬遜雲服務的租賃模式。

目前，傳統元器件、機器人等工業製造業利潤偏低，隨著大數據、物聯網、人工智慧等前沿技術的發展，為船小好調頭的創業公司帶來了更多的機會。此前以機器人、運動控制部件為主營業務的鎂伽機器人，在此次發布會上別沒有再大篇幅介紹其在工業領域的應用案例，而是將更多篇幅放在智慧零售和生命科學領域。黃瑜清告訴雷鋒網，現在智慧零售和生命科學的業務佔據了公司大部分業務。黃瑜清也更願意將鎂伽機器人定位為解決方案供應商。

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