說起工業(yè)機(jī)器人你會想到什么？恐怕許多人的第一反應(yīng)都是那種龐然復(fù)雜，充滿著賽博風(fēng)格的機(jī)械工廠，人形機(jī)器面無表情的指揮、挪動各種復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)，然后變魔術(shù)地生產(chǎn)出各種產(chǎn)品，從顯示器、汽車到手機(jī)和電腦不一而足。

顯然，這種科幻風(fēng)格還不能立刻變成現(xiàn)實，盡管人們已經(jīng)在很多地方，比如汽車加工和半導(dǎo)體制造領(lǐng)域，實現(xiàn)了相當(dāng)程度的自動化流程整合，但這些領(lǐng)域，盡管大多自帶“高科技”光環(huán)，生產(chǎn)的產(chǎn)品附加值高、利潤豐厚，但它們其實只占龐大駁雜的工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈中非常微小的部分，在純粹的制造業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)線之外，還有包括物流轉(zhuǎn)運(yùn)、倉儲管理等許多泛工業(yè)領(lǐng)域，它們都還廣泛處于自動化興起的前夜。有業(yè)內(nèi)人士向品玩指出，全球物流的自動化率都尚不足 5%，中國則更低。更何況，就算是在所謂先進(jìn)制造領(lǐng)域，完全的自動化生產(chǎn)同樣也處于剛剛起步的階段。

事實上，就連工業(yè)機(jī)器人具體指的是什么，長什么樣，不同的人給出的答案也不完全相同——這再次需要回歸到復(fù)雜的工業(yè)流程本身。不同的場景，不同的需求，這些過去都有賴于人來完成的復(fù)雜調(diào)度和流程銜接，現(xiàn)在都需要自動化的機(jī)器來完成——這讓機(jī)器的形態(tài)變得千變?nèi)f化，甚至它往往不單純是一個物理的實體，還同時存在于數(shù)據(jù)的洪流、預(yù)設(shè)的算法以及協(xié)同的軟件中，它們一同演變成了工業(yè)生態(tài)的一個環(huán)節(jié)，力圖實現(xiàn)商業(yè)社會中人所永恒追逐的東西——效率的最大化。

一切都在蓄勢待發(fā)。

一、四面墻內(nèi)

曠視科技把自己的工業(yè)機(jī)器人場景設(shè)定在所謂的“四面墻以內(nèi)”，也就是封閉空間的貨物儲存區(qū)域。

曠視科技智慧微倉示意圖

在國外，這種自動化物流項目已經(jīng)非常成熟，曠視物流業(yè)務(wù)事業(yè)部產(chǎn)品業(yè)務(wù)解決方案負(fù)責(zé)人李帥給我們用冷鏈配送舉了個例子：國外每萬人擁有冷鏈配送車輛是國內(nèi)的十倍以上。這背后是整個冷鏈物流產(chǎn)業(yè)鏈在中國發(fā)展羸弱的結(jié)果，反映出國內(nèi)物流自動化水平的落后。

在曠視看來，當(dāng)然意味著機(jī)會。曠視是做計算機(jī)視覺識別算法出身的，在由軟算法轉(zhuǎn)向硬的設(shè)備中，物流恰好成為最契合曠視技能點的場景之一。

整個物流業(yè)占據(jù)了 GDP 10%到 15%的份額，李帥介紹到，而曠視所對準(zhǔn)的四面墻物流場景，盡管在整個物流中——如果你把干線物流也算進(jìn)去——占比不大，但卻是亟待提升效率的地方。

在機(jī)器人介入之前，四面墻物料的儲存與物流都依靠人來執(zhí)行，這不僅是一筆連年增長的成本開支，由人介入的物流實際上還面臨著復(fù)雜的管理問題：一方面?zhèn)}儲領(lǐng)域的人員流動性頗高，還很容易受到季節(jié)性因素的影響，比如農(nóng)忙和傳統(tǒng)節(jié)日會帶來定期的用工荒，這直接干擾了物流的效率。

另一方面，由人主導(dǎo)和介入的物流無法實現(xiàn)規(guī)模效率——當(dāng)倉庫的 SKU即存貨單位多到一定程度時候，僅僅靠人是無法實現(xiàn)對物料的精準(zhǔn)的操控與盤點整合的。

換而言之，在四面墻內(nèi)，人力所能及的部分是有天花板的，到了一定程度，規(guī)模和效率都無法擴(kuò)大了。然而這卻恰好是機(jī)器人所擅長的地方。

曠視的解決方案包含了自研的托盤四向車、料箱式堆垛機(jī)以及各種物料自主移動機(jī)器人，組合起來全面替代了倉庫中人所出現(xiàn)的所有地方，而從接收物料、傳遞物料到堆放和取貨這些對物料的精準(zhǔn)識別都依賴于算法，這又恰好是曠視最擅長的領(lǐng)域。

曠視開發(fā)的名為河圖的軟件平臺能同時控制幾十臺游離在倉庫中的物料搬運(yùn)機(jī)器人，加上輸送線系統(tǒng)，整個四面墻內(nèi)都能實現(xiàn)“無人化”。

曠視認(rèn)為通過軟硬件配合，這套解決方案能用更高的效率調(diào)度

3到 5 年內(nèi)，布置這些工業(yè)機(jī)器人的成本就會被抹平，隨后，傳統(tǒng)上被認(rèn)為是花錢的后勤部門甚至可以轉(zhuǎn)化為一個營收項目，“靠生產(chǎn)就可以持續(xù)盈利了?！崩顜浾f到。

更重要的是，這些封閉區(qū)域里互相銜接、協(xié)同配合機(jī)器人突破了人力效率的天花板：2020 年，曠視對廣州一家規(guī)模龐大的藥品物流中心進(jìn)行了無縫升級，在不停工的情況下實現(xiàn)了整體效率25%的提升。

當(dāng)然，這不是說工業(yè)機(jī)器人的開發(fā)是一套放之四海而皆準(zhǔn)的“通用方案”，當(dāng)這種全自動化的倉儲物流方案嵌入大型物料的配送中心或者生產(chǎn)物流線邊倉庫，成為了制造流程的一個環(huán)節(jié)時，強(qiáng)烈的行業(yè)屬性就自動凸顯了出來，這意味著你需要針對每個行業(yè)獨(dú)特的特點而進(jìn)行優(yōu)化。

冷鏈物流是一個經(jīng)典的例子，要讓機(jī)器人能在零下 20 度環(huán)境順利運(yùn)行，那么所有的零件都要進(jìn)行寬溫設(shè)計，特別是要能經(jīng)受巨大的溫度變化——有人作業(yè)的區(qū)域平均氣溫往往是零上 10 到 15 度，這意味著機(jī)器人穿行不同的區(qū)域要能經(jīng)受幾十度的溫差。

而僅僅是硬件上的設(shè)計還不夠，有些行業(yè) know how 只有深入場景，換句話說，實地操作才會懂得。比如在冷鏈物流中，兩個不同溫度區(qū)之間的過渡地帶往往充斥著水蒸氣和小液滴形成的水霧，這會直接影響攝像頭的精準(zhǔn)度。

再比如，冷鏈嚴(yán)格的溫控要求意味著系統(tǒng)設(shè)計機(jī)器人行進(jìn)路線的時候連它們本身的發(fā)熱都要考慮在內(nèi)——曠視的方案是通過算法讓機(jī)器人的運(yùn)動軌跡分散化，從而防止聚集形成的高溫突破冷鏈的溫控要求。

當(dāng)然，所有針對場景的設(shè)計優(yōu)化中，曠視最擅長的還是自己的老本行——AI 視覺算法。

眾所周知，藥品的流通有著嚴(yán)格的監(jiān)管規(guī)范，倉庫里出去一盒藥至少要經(jīng)過兩個獨(dú)立環(huán)節(jié)的核對，而曠視在其中一個環(huán)節(jié)實現(xiàn)了對人工的完全替代——用攝像頭就能精確實現(xiàn)對藥品名稱、種類、批次的檢驗，曠視的算法優(yōu)勢在這種環(huán)節(jié)中顯露無遺，據(jù)李帥透露，前期的算法適配只需要三五個人就可以完成。

不僅是對人力的替代，算法輔助下四面墻內(nèi)的物流要素，在機(jī)器人的幫助下都實現(xiàn)了人力所不能及的效率提升——比如對整個庫房的快速盤點。價值幾個億的貨物，上萬個托盤堆疊的貨架，機(jī)器人可以在很短的時間內(nèi)就完成所有的盤點，省掉所有的人工環(huán)節(jié)。

曠視也把算法看做自己最大的優(yōu)勢，用曠視內(nèi)部人的說法，這被稱之為“從軟切硬”，盡管 2019 年才正式涉足物流領(lǐng)域，但在更早的 2015 年曠視就已經(jīng)在進(jìn)行硬件的開發(fā)。

“外掛 AI 算法的軟硬件協(xié)同能力根本不能跟自研軟硬件解決方案相比?！倍@種協(xié)同能力在四面墻圍繞的倉儲物流領(lǐng)域的想象空間還十分巨大，甚至，曠視認(rèn)為它將會占據(jù)自己整個業(yè)務(wù)量的四分之一乃至三分之一。

二、一個運(yùn)籌學(xué)問題

如果粗疏的對工業(yè)倉儲物流領(lǐng)域進(jìn)行區(qū)分，大致可以分為制造業(yè)領(lǐng)域和商業(yè)領(lǐng)域，后者聚焦于產(chǎn)品本身的流轉(zhuǎn)——它不再是生產(chǎn)過程的一個環(huán)節(jié)，而是對生產(chǎn)結(jié)果的物流分配，在一個綜合倉庫——比如物流中心和核心倉，物流分配的效率直接決定了品牌的經(jīng)營效率。

最典型的場景是電商倉庫，如何準(zhǔn)確、快速、高效的讓千差萬別的貨物從倉庫順利進(jìn)入干線物流就是這個細(xì)分場景需要解決的痛點。

我們都有過這樣的經(jīng)驗，在 618 或者雙十一來臨的時候，物流系統(tǒng)“爆倉”了，所謂爆倉，也就是倉庫中的貨物無法及時傳遞到干線物流網(wǎng)絡(luò)中去——這往往是由于人手不足所導(dǎo)致的。在巨大的倉庫中用最短的時間和路線找到對應(yīng)的貨物這個過程，過去是由倉庫工作人員憑借經(jīng)驗來執(zhí)行的，當(dāng)客戶的訂單蜂擁而至?xí)r，這些經(jīng)驗顯然不足以覆蓋電商場景井噴式的需求。

靈動科技致力于解決這個問題。這家經(jīng)歷過多輪、累計融資近 10 億人民幣的移動機(jī)器人公司，是京東最大的第三方機(jī)器人提供商，有數(shù)百臺 AMR 移動機(jī)器人游走在京東的庫房。靈動的機(jī)器人策略被稱為“訂單到人”，也就是說機(jī)器人根據(jù)訂單量和庫房物料的分布情況自動到對應(yīng)位置備貨，過去倉庫中需要許多人在固定動線上重復(fù)走動的情況被機(jī)器代勞，現(xiàn)在只需要少量的人在相對固定的區(qū)域和機(jī)器人配合裝備貨物就能實現(xiàn)比過去高得多的物流效率——2020年底在京東上線的第一個月，效率就提升了30%，第二個月則來到了50%。

由于依然需要人的參與和搬運(yùn)，這種解決方案適用的倉庫物流更多是非標(biāo)品的小件和中小件，也就是邊長小于 72 公分，重量小于 30 公斤的貨物——這幾乎覆蓋了絕大部分電商和高端物流場景，它們倉庫中的貨物種類繁雜多樣，許多甚至連擺放方式都不相同，而由于人和機(jī)器人要在巨大的貨倉中協(xié)同工作，這對機(jī)器人的自動化水平提出了很高的要求。

靈動采用的方案是所謂第四代技術(shù)，也就是基于深度學(xué)習(xí)的視覺導(dǎo)航。機(jī)器人身上的傳感器不只有激光雷達(dá)，還有攝像頭，靈動的算法讓機(jī)器人通過深度學(xué)習(xí)采集到的信息來識別貨倉這樣的封閉空間中的所有東西——無論是人，貨架還是行進(jìn)路線中出現(xiàn)的其他機(jī)器人，并自由穿行其中。

這種技術(shù)和乘用車上用來實現(xiàn)自動駕駛的技術(shù)本質(zhì)上是一樣的，因此你甚至可以把它當(dāng)做一種“區(qū)域限定版”的工業(yè)自動駕駛。

“只有我們的四代機(jī)可以。”靈動科技的CEO齊歐說到，在這里他指的是限定區(qū)域內(nèi)的自動混行。不要小看這種混行能力背后的技術(shù)含量，這意味著它不僅能和別的機(jī)器人共同運(yùn)行，還能與倉庫中的其它由人操控的設(shè)備，乃至人一起協(xié)同運(yùn)行，這就讓過往非常復(fù)雜的中小件精準(zhǔn)物流動線規(guī)劃，變成了一個純粹的運(yùn)籌學(xué)問題——系統(tǒng)只需要從理論上得出運(yùn)動路線的最優(yōu)解，剩下的機(jī)器人可以自主自動完成。

靈動科技“訂單到人”解決方案示意圖

這非常像是滴滴或者美團(tuán)對于運(yùn)力資源的調(diào)配，本質(zhì)上后臺系統(tǒng)在實時監(jiān)測每一輛車、每一個外賣員的運(yùn)行軌跡和每一個客戶、每一個店家的運(yùn)力需求，最終，算法會得出一個全局運(yùn)力分配的最優(yōu)解，它會隨著交通狀況、運(yùn)力需求變化等隨時變化，靈動的方案也是如此。

當(dāng)巨量的電商訂單涌入時，靈動的系統(tǒng)會根據(jù)需求實時測算機(jī)器人行進(jìn)的最佳路線，顯而易見，這是道復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題，僅僅是這種調(diào)度策略的開發(fā)，靈動就用了超過一年的時間，但它帶來了巨大的回報，因為同制造業(yè)機(jī)器人不同，流通領(lǐng)域倉儲物流對工業(yè)機(jī)器人來說是一片藍(lán)海。

中國是全球制造業(yè)的中心，這種中心地位很大程度上來自低成本優(yōu)勢——中國擁有大量廉價勞動力，從某種程度上講，這阻礙了機(jī)器人在制造領(lǐng)域的擴(kuò)張——如果用人力和用機(jī)器人差不多價格（甚至更便宜），為什么要用機(jī)器人呢？

但對電商倉儲物流來說，情況完全不是這么回事。中件倉的傳統(tǒng)工作模式是由人拉著搬運(yùn)車在倉庫中游走。搬運(yùn)車的負(fù)重是200公斤，而由于行進(jìn)路線事實上是靠人的經(jīng)驗來規(guī)劃的，每天人步行的距離甚至堪比一個馬拉松！在沒有空調(diào)的庫房里，這種近乎極端的工作強(qiáng)度讓它的流動率高達(dá)30%，也就是每三個月所有的員工都會換一波，因此，低成本、快速收益的自動化方案對他們來說幾乎是一個必選項——倉庫運(yùn)營中有45%的成本都來自人工。

靈動科技的機(jī)器人系列

這是一個自動化率不到5%的行業(yè)，而靈動是國內(nèi)目前唯一擁有完整訂單到人解決方案的移動機(jī)器人提供商。

三、突破數(shù)據(jù)孤島

關(guān)于機(jī)器人，優(yōu)艾智合的定義與別家不同，他們擴(kuò)大了機(jī)器人這個定義的外延，把它設(shè)想成了一種接近于獨(dú)立的完整生產(chǎn)力形態(tài)，而不再僅僅是一個酷炫的先進(jìn)生產(chǎn)工具這么簡單。

這種機(jī)器人獨(dú)立形態(tài)的標(biāo)志是完全不需要人的介入，因此從外部看來，這種機(jī)器人更像一個完全獨(dú)立自動運(yùn)行的智能工廠，用優(yōu)艾智合機(jī)器人聯(lián)合創(chuàng)始人兼工業(yè)物流總經(jīng)理許瑨的話說，在這里，物質(zhì)流和數(shù)據(jù)流形成了一個完善的閉環(huán)，這突破了工業(yè)生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)孤島問題，也是機(jī)器人相對人工來說最大的優(yōu)勢。

可以想見，這種高度自動化、智能化的機(jī)器人形態(tài)意味著要打通制造業(yè)生產(chǎn)流程中的所有環(huán)節(jié)，不僅技術(shù)門檻高，成本也更昂貴，讓它天然就更適合于單位產(chǎn)品價值更高的先進(jìn)制造業(yè)，比如半導(dǎo)體晶圓制造和新能源電池。

許瑨舉了個例子，晶圓制造有7道標(biāo)準(zhǔn)的工序，每一道工序本身已經(jīng)非常成熟且實現(xiàn)了自動化，但工序之間的物料搬運(yùn)，過去都是依賴人力。

優(yōu)艾智合半導(dǎo)體車間無人化生產(chǎn)流程示意圖

這正是數(shù)據(jù)孤島形成的原因，每道工序本身是獨(dú)立且分離的，但整個制造過程又需要高度的流程化，因此人不得不參與其中，但人力輔助的工藝流程讓數(shù)據(jù)流又充滿了斷點，這帶來的直接后果是工廠不得不大量囤積原材料來保證生產(chǎn)過程的效率不會受到影響。

“很多生產(chǎn)企業(yè)，庫存水平居高不下就是因為這一點?！痹S瑨說道。

解決的方式就是用機(jī)器人去打通全部原本孤立的環(huán)節(jié)，從原料倉到各級生產(chǎn)線的串聯(lián)再到最后的成品倉，最終數(shù)據(jù)流的斷點將不復(fù)存在。

這種精細(xì)程度已經(jīng)不能用“打通最后一公里”來概括，恐怕“最后一米”更貼切。

繼續(xù)用晶圓制造來舉例，每道工序之間，就連簡單的上料和下料也有固定的標(biāo)準(zhǔn)，更不必說還有半導(dǎo)體行業(yè)廣為人知的對潔凈度的極致要求——優(yōu)艾智合的機(jī)器人需要運(yùn)行在 Classes 100 的環(huán)境中，也就是說每立方英尺內(nèi)，灰塵顆粒不能超過100顆。

為了打通這“最后一米”，需要實現(xiàn)對行業(yè) know how 的深入理解，優(yōu)艾智合的10多個研發(fā)工程師在客戶現(xiàn)場旁租了房子住了一年半，先后迭代了4個工程版本的解決方案。

“哪怕機(jī)器在物理層面已經(jīng)完成了90%的轉(zhuǎn)運(yùn)，只要有人的介入，從數(shù)據(jù)層面上講，它依然沒有突破，它還是創(chuàng)造了一個個的數(shù)據(jù)孤島?！眱?yōu)艾智合最終的解決方案是復(fù)合型的，除了移動機(jī)器人，還加上機(jī)械手臂，傳送滾輪等各種機(jī)械結(jié)構(gòu)以及視覺算法和傳感器，它們共同建立一個完整端到端的工藝流程閉環(huán)，它已經(jīng)成為了優(yōu)艾智合在半導(dǎo)體自動化領(lǐng)域最強(qiáng)的企業(yè)護(hù)城河。

如果你去問行內(nèi)人對目前工業(yè)機(jī)器人發(fā)展的前景，恐怕會得到很多五花八門的答案。一方面，不確定的大環(huán)境與消費(fèi)的疲弱顯然波及了整個制造業(yè)與物流行業(yè)，每個企業(yè)在花錢的時候都要仔細(xì)的計算ROI，但另一方面，這或許意味著更廉價的智能替代方案將會成為主流——依賴低成本勞動力的時代正在過去，工業(yè)機(jī)器人的企業(yè)都在試圖說服客戶，單筆投入高，但長遠(yuǎn)來看回報率優(yōu)異的機(jī)器人是一個好的選擇。

我們現(xiàn)在就正站在這樣的時間節(jié)點上，面前的是一個駁雜龐大，又蓄勢待發(fā)的工業(yè)機(jī)器人江湖。

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