Cobots 大受资本欢迎 ，小型化才是机器人行业的未来？

编者按：日前，CB Insight发表了一份关于Cobots机器人的研究报告，详细介绍了Cobots机器人发展的历程、遇到的一些问题及其应用前景。

一直以来，工厂里的机器人都很笨重、危险，而且只局限于大型工业环境。但现在，较小的协作机器人正在克服机器人行业的这些弊端。它们为机器人技术铺平了道路，使我们更接近科幻电影中的未来。

自动车库门开启器的发明者乔治·C·德沃尔（George C. Devol），在推出他的可编程工业机器人“Unimate”时最初也受到了质疑。

但是德沃尔说，机器人将很快展示它无可比拟的优势。因为机器人可以三班倒，甚至一天24小时无休止的工作。

20世纪60年代初，德沃尔推出了重2000英磅的第一代工业机器人“Unimate”，该装置(下图)可以抓取、焊接、钻孔和喷洒，液压臂的路径是用磁鼓硬盘驱动器编程。

50年后，现代机器人技术（可编程的网络物理机器，不包括汽车和空中无人机）发生了巨大变化。

工厂里的机器人通常是大型的笼式设备，代替人类操作重复性的危险工作。而随着智能手机的革命和自动汽车的发展，现成硬件的成本大大降低，更小、更灵巧的机器人已经进入工厂。

这些重量更轻，成本更低的机器人被称为Cobots机器人，它们配备传感器，能够在工业环境中与人类协同工作，可以执行抓住小物体、看到甚至学习解决“边缘情况”等任务。

虽然现在Cobots机器人只占40亿美元工业机器人市场份额中的一小部分，但估计10年后，Cobots机器人的份额将超过10亿美元。

从历史上看，机器人行业也一直存在很多问题。

• 视觉问题：机器人识别、导航物体（包括人）的视觉技术改善缓慢，公司依靠笼式设备以预防机器人失控带来的人员伤害问题。

• 敏捷问题：机器人的抓握和机械能力仍然有限；

• 投资回报率低：机器人的研发投入高，但在在农业、制造业等领域仍未广泛整合运用机器人技术；

接下来，我们将探讨公司如何使用Cobots机器人应对这些技术挑战，以及Cobots机器人在制造业、电子商务、农业和食品服务带来的经济改变。

目录

• Cobots如何利用新的视觉技术

• Cobots克服机械问题

• Cobots的需求激增，传统机器人玩家陷入困境

• 劳动力结构的变化正在增加Cobots的需求

• 结论

Cobots如何利用新的视觉技术

随着机器人在全球范围工厂的应用，允许识别物体，并在物体周围进行安全导航的视觉系统机器人的需求开始出现。

许多机器人在高度结构化的环境中执行简单重复的任务，为了防止人类接近机器人发生危险，会用笼子隔离机器人作为安全保护。但现在，这种情况正在发生转变。

近年来，视觉硬件（例如激光雷达）已经越来越便宜、有效，因此应用也更广泛了。现在，很多创业公司正在开发具有视觉功能的Cobots机器人，这些机器人都载有传感器，可以与人类一起进行无笼协作。

1996年左右发明的Cobots机器人形状大小各异，在设计时考虑到了人类的工作场所，很容易重新编程也相对自动化。但Cobots机器人，还缺乏传统工业机器人的力量。

而Cobots机器人在规模较小的工厂作业中有了优势。在这些工厂作业中，人类仍然需要参与其中。比如3D打印机、制造医疗设备，或者完成一些仓库订单挑选等认知任务。

当然，机器人视觉仍然有很大的改进空间。

欧姆龙机器人公司（Omron Robotics）的竹内正如(Masaru Takeuchi)（在CES 2018上因其乒乓球机器人而闻名）在接受英国《金融时报》的采访时候说，“机器人可以拿起一些东西并快速移动，但还无法辨别物体是什么，以及决定如何移动。

现在的技术水平如何？

教机器人绘制和操纵物体是一项艰巨的任务。 但谷歌的DeepMind实验室和加州大学伯克利分校的研究发现，机器人通过单次的学习就能学习累积经验，Cobots机器人就可以在没有大量训练数据的情况下识别新物体。

未来的机器人可能仅仅需要观察一次人类行为就能学会该行为，或者直接使用VR手势控制（一种由Covariant开创的方法）对机器人进行编程。

虽然这项技术还有不完善的地方，但现如今的技术水平，已经可以让机器人和人类一起工作。Cobots机器人技术以及AGV（无人搬运车），已经成为制造业和仓库环境方面的标准。

对于一些重复性、可预测的任务，机器人可以轻松完成。但对于复杂、特殊的情况，机器人需要算法加持才能实现。

因此对于人工智能、计算机视觉以及无人驾驶而言，算法的开发处理显得至关重要。

在人工智能和机器学习领域，将90%的场景实现自动化是很容易的，但是剩下10%的自动化却很难。A16Z合伙人本尼迪克特·埃文斯（Benedict Evans）曾说过“之前机器学习解决的都是对人类而言很容易、机器操作起来却很难的问题，或者是那些人类难以向计算机描述的问题。

随着机器学习工具的普及，很多初创公司都在开发计算机视觉以支持新一波的机器人技术。

以下是Veo Robotics（左）和Osaro （右）的演示，展示了工业分拣功能的视觉系统。Veo由一位前Rethink Robotics员工创立，旨在用类人眼去改造机器人手臂。Osaro在彼得·泰尔（Peter Thiel），埃拉·吉尔（Elad Gil）和肖恩·帕克（Sean Parker）等天使投资人的支持下，正在为制药和食品服务等行业开发视觉软件。

随着计算机视觉的进步，关于计算机视觉的机器人也随之普及。机器人的安全性和工作能力都大幅提高，这对计算机视觉也提出新的要求，促使创业公司不断提升技术能力。

Cobots克服机械问题

虽然机器人正在变得司空见惯，但它们对于我们所期望的智能及灵活尚有很大差距。正如著名的机器人学家汉斯·莫拉维奇（Hans Moravec）所观察到的：

“让计算机进行智力测试和玩跳棋时，表现出成人水平相对容易。但在感知和移动性方面，计算机的水平连一岁孩童都比不上。”

原因在于，类似跳棋等推理只需要很少的计算，而感官和运动技能方面则需要大量的计算资源。

敏捷性是机器人面临的主要问题。而硬件的提升使得Cobots机器人发挥了更大的效用。

物美价廉的Cobots硬件，让创业公司有机会专注于计算机视觉和软件定制从而完成特定的任务。最大的Cobots制造商Universal Robots（UR，2015年被Teradyne收购），其机械臂为新一波创业公司提供了新的发展热潮。

像Ready Robotics、Fetch Robotics和Voodoo Manufacturing等风险投资支持的创业公司，都在UR的机械臂上构建了系统。Ready Robotics专门为工业自动化提供机器人服务（RaaS），Fetch Robotics的Cobots可以进行电子商务分拣，而Voodoo Manufacturing使用Cobots自动管理多台3D打印机。

通用机器人公司的数据显示，这些机器人只要工作195天，其带来的经济收益就能与其成本持平。

在整个行业中，Cobots 机器人的平均价格为24000美元，到2020年，Cobots将是一个价值30亿美元的市场。

机械手

尽管机械臂的灵活性有了提高，但通用末端执行器（可操纵物体的机械手）仍然是个问题。

现在的机械臂适用范围较窄，因此很多创业公司都在开发适用范围更广泛的机械手，利用巧妙的技术来抓取各种物体。

例如，Empire Robotics和Soft Robotics专注于软体机器人，它们都使用柔性材料、流体或气压来代替机械。现有的机器人操纵方式还有很多局限，而软体机器人可以避免操作不当带来的一些问题。Soft Robotics软体机器人的抓手，已经经过FDA的质检，可以用于食品包装。

对于灵敏度较低的材料，Grabit公司可提供在传统机器人手臂上采用电吸附的技术，Optoforce公司可以为专业应用提供传感器和工具。

这种对通用末端执行器的追求不仅仅局限于纯粹的机器人公司，亚马逊最近的一项专利名为“Robotic Gripper With Digits Controlled By Shared Fluid Volume”的文章，详细介绍了其研发的一种机械手，该机械手为可多种工具处理器，可以处理各种不同材质、不同重量的物品。

Cobots机器人和传统的机械手，就外观上而言没有什么不同，只是Cobots机器人搭载了传感器。虽然Cobots还远未达到人类操作的灵巧水准，但未来Cobots机器人一定是能智能操作任何物体的通用末端执行器。

Cobots的需求激增，传统机器人玩家陷入困境

2010年Cobots的兴起令工业机器人巨头惶恐。

据Fanuc执行董事说，“我们从没有想过大型制造商会想要使用Cobots这样的机器人，因为这些机器人只能举起很轻重量的物体，能力有限。”

但现在，工业机器人企业们纷纷都在效仿UR发展Cobots机器人，该公司的Cobots机器人份额甚至占到了总市场份额的60%。

像ABB，Fanuc，Yaskawa，KUKA和Robert Bosch这样的传统工业机器人巨头，他们都已跟随UR入局Cobots市场，但所占市场份额很小。据估计，Fanuc所占市场份额在6％~10％之间，而Yaskawa的市场份额更小。这迫使企业进行协作开发，比如Kawasaki就正在与其瑞士竞争对手ABB合作，以实现机器人编程的标准化。

为何Cobots的需求突然激增？

一个重要的原因是全球劳动力成本的上升。由于经济增长，一些工业大国的工资飙升。例如，在中国，自2006年以来，平均工资增长了一倍多，中国已经不再是低成本外包的优先选择。中国正在丧失世界工厂的地位，工业制造中心正在向它的周边国家转移，比如越南等国家。由于人力成本的飙升，用机器人代替人力的需求也就更迫切，仅去年，机器人的需求就增长了20%以上。

昂贵的人力劳动力成本也使得制造业倾斜于本地化，机器人技术正在推动这一轮的变革，让制造业回归美国。2015年，在波士顿咨询公司的一项调查中显示，20％的美国制造商表示，他们正在或者将要把生产地从中国转移回美国。大多数人都觉得，机械自动化带来的成本降低，使得美国在制造业方面更具竞争力。

随后，公司越来越多地转向Cobots机器人生产，这些机器人容易编程，比人力价格便宜，也比传统的机器人便宜。由于价格优势，Cobots机器人的销量更多了。

不仅科技巨头对Cobots机器人趋之若鹜，中小型企业对其也青睐有加。在2018年1月的一次财报电话会议上，Teradyne的首席财务官格雷戈里·比彻（Gregory Beecher）注意到与其合作的Cobots业务正在高速增长，并透露其大约50 %的客户是中小企业。

传统大型企业和中小型企业都在抢占Cobots的市场份额。大型制造商装备精良，可以为Cobots机器人提供硬件支持。

Cobots机器人发展的挑战还在于用户缺乏机器人意识。Universal Robots公司的总裁指出“现有市场上，大概只有10%的用户真正了解协作机器人，剩下90%都是一知半解”。Cobots还有很大的发展潜力。

劳动力结构的变化正在增加Cobots的需求

如上所述，全球劳动力成本上升使得Cobots的需求增加。这种需求在农业，制造业和建筑业等行业尤其突出。

世界各地婴儿潮一代已经接近退休年龄，但没有新的一批工人接替他们的位置。据估计，美国大约22%熟练的制造业工人(或270万工人)将在未来十年退休——如果这个趋势继续下去，这个行业将出现约200万工人的缺口。

在许多其他行业，工人短缺也是瓶颈。电工和水管工等熟练工人是建筑业发展的一个限制因素。去年，由于加利福尼亚葡萄酒生产地的农业劳动力短缺，酿酒商担心农作物会坏在葡萄藤上。

使这些困难更加麻烦的是历史上的低失业率(这意味着工人在其他经济领域有更好的选择)。

公司正面临压力，要求提高员工的生产力。有了Cobots，这种做法比以往任何时候都更加便宜。创业公司正在做出回应，在最需要的地方提供定制版的Cobots。

以下是一些Cobot创业公司早期取得成功的领域。

仓储与电子商务

即使像亚马逊这样的巨头也很难为其蓬勃发展的订单履行中心找到劳动力。在2017年8月大肆宣传的“就业日”期间，该公司仅收到20000份求职申请，远远低于其50000份的目标。此外，亚马逊一直在内部努力增加劳动力。

亚马逊以7.75亿美元收购了仓库机器人制造商Kiva Systems，引发了机器人制造商之间的军备竞赛。当亚马逊决定Kiva只在内部使用时，其他公司争相填补Kiva留下的空白。

与此同时，随着电子商务的繁荣发展，对仓库空间的需求激增。去年，平均仓库天花板高度比2001年上升了21%，而新仓库建设的支出在2017年10月达到高峰，仅当月就有27亿美元用于建设仓库。不出所料，仓库中对协作机器人的需求正在增长。

持续发展的电子商务浪潮，推动了全行业要求按时交付订单的压力，机器人创业公司出现了爆炸式增长，它们专注于提高履行效率。像Kiva一样，许多人正在使用无人搬运车(或称AGVs )进行物资运输和物品拣取。

AGV技术已经存在了几十年，随着更好的自动化和视觉系统的出现，AGV技术开始得到提升。(它更复杂的“表亲”有时被称为AMRs，或自动移动机器人。)许多资金雄厚的创业公司都提供类似Kiva的货运机器人，用于运输电子商务和制造业务所需的材料。

像Seegrid这样的创业公司专注于码垛和叉车，而Clearpath的Otto分部专注于材料运输。除了标准运输工具外，Fetch 和 Locus都提供移动拣取机器人。

除了运输，电子商务中另一个主要的Cobot应用是挑选和分类。

随着消费者购买的商品越来越多，机器人需要挑选和包装各种各样的商品。。Gap正在试用KindredSort(下图，左)来对配送中心的商品进行分类。Righthand Robotics(下图，右)为电子商务提供了更多的选择。值得注意的是，它们都用的是Universal Robot的手臂硬件。

由于仓库的投资回报率很高，创业公司很可能会继续为这个蓬勃发展的垂直产业开发技术。 例如，亚马逊最近透露，该公司正在投资各种新型机器人，京东最近也推出了面积达10万平方英尺的设施，每天可以处理多达20万个订单——只有4名工人。

农业

迪尔公司(John Deere)以3.05亿美元收购了蓝河科技公司(Blue River Technology)之后，人们对农业机器人技术的兴趣飙升。

根据美国农业部的数据，大多数大型农场都在使用某种程度的自动化设备。创业公司正在推动农业设备自动化，从自动驾驶拖拉机到专门的采摘机器人。

在严重的劳动力短缺和更严格的移民规则的情况下，自从去年加利福尼亚州的农作物几乎没有人采摘以来，农业机器人扩张的时机已经成熟。 有一家深耕这一领域的公司是Agrobot(下图) ，该公司致力于采摘浆果——机器人很难在不压碎浆果的情况下完成这项工作。

一个类似的专为苹果园设计采摘机器的公司是Abundant Robotics，它于去年从SRI International分拆出来，并从谷歌风投和雅马哈汽车风投等投资者那里筹集了1000万美元的资金。

其他玩家，如Harvest Automation(农业用的AGV)和Lely (自动挤奶)，正在重塑Cobot的应用范围。

Clearpath Robotics 是服务机器人领域规模最大、资金最充足的创业公司之一，并且为许多垂直行业开发了Cobots。 不仅如此，该公司还制造了机器人收割和播种UGV，并且可以对现有设备进行自动化改造。

餐饮服务

Cobots 创业公司也瞄准了食品服务行业，目前该行业的失业率一直处于6 %的低水平。在一个以高营业额著称的行业，餐馆投资机器人不是为了摆脱工人，而是因为他们找不到足够的劳动力。

例如，Panera Bread 在过去的两年里增加了大约25000个新的工作岗位来处理来自数字化订单带来的工作量。 在其他地方，食品生产商正在通过晚些时候开门或者外卖的方式来应对。

创业公司正在使用定制的人工智能和Cobot臂来自动化烹饪过程。2018年3月，南加州连锁餐厅CaliBurger尝试用Miso Robotics的机器人(左上)来制作汉堡。NPR报道称，汉堡机器人目前的零售价为6万美元。然而，要使这些Cobots发挥作用，还有很多工作要做。一开始，机器人并不能满足顾客的需求。

在其他地方，自动汉堡餐厅Creator(右上方)使用20台电脑、350个传感器和50个致动器结构在5分钟内交付一个6美元的汉堡。虽然没有使用经典的Cobot臂或AGV，但该系统是人机协作的，因为机器人制造的汉堡是由人工提供给顾客的。

在饮料方面，创业公司Hypergiant最近宣布与TGI Fridays合作，创建了一个由人工智能驱动的调酒师Flanagan，为顾客提供个性化的鸡尾酒。

结论

对于自动化将如何改造工厂和取代工人，已经引发了巨大的争论。虽然Cobots有利于重塑品牌吸引力，也暗示着机器人和人类的协同作用，但毫无疑问，这项技术是工厂发生变迁的核心。随着需求和技术的同步增长，Cobots正准备迎来一个分水岭时刻。

更好的自动化将产生强大的连锁反应，这将改变我们所知的制造业。工厂将搬迁，不会再依赖于廉价劳动力。在工厂和其他地方管理机器人的工作可能会激增。对Cobot技术的新投资甚至可能导致大规模的生产力提升。

公司整合技术的方式，以及政府为下一个经济阶段而制定的监管政策，将会对Cobots的具体表现产生深远影响。

原文链接：https://www.cbinsights.com/research/collaborative-robots-reinvent-industries/

编译组出品。编辑：郝鹏程