劃重點
01微億智造CEO張志琦發(fā)現(xiàn)，柔性生產(chǎn)切線難題阻礙了工廠使用機械臂提高生產(chǎn)力，導(dǎo)致許多工廠放棄機械臂。
02為此，微億智造研發(fā)具身智能工業(yè)機器人，通過視覺AI、機器人控制、AI算法等技術(shù)，實現(xiàn)快速切線和柔性生產(chǎn)。
03與國產(chǎn)機器人廠商捷勃特合作，推出新一代具身智能工業(yè)機器人“創(chuàng)TRON”，具備抓娶放置、搬運、裝配等多種能力。
04與此同時，具身智能工業(yè)機器人成本更低，有望在工業(yè)場景中替代價格低廉的機械臂，實現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用價值。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
一個柔性生產(chǎn)切線引發(fā)的難題與機會。
作者｜趙健
2023年，微億智造CEO張志琦在走訪工廠的時候，經(jīng)�？吹竭@樣令人困惑的一幕：一群工人在生產(chǎn)線上忙碌地工作，而工人不遠處就是一臺或者幾臺閑置的機械臂，在工廠的角落里安靜地“吃灰”。
作為工廠自動化產(chǎn)線的重要一環(huán)，機械臂在焊接噴涂、裝配搬運、機床上下料等環(huán)節(jié)發(fā)揮著重要的作用，理應(yīng)在工廠有非常成熟的落地場景。為什么工廠不用這些花重金購買的機械臂上崗干活呢？
在與廠長交流后，張志琦恍然大悟，他將這一問題總結(jié)為“柔性生產(chǎn)的切線難題”。
柔性生產(chǎn)是指多品種、小批量的按需生產(chǎn)方式，以此適應(yīng)多變市場的需求和激烈的市場競爭。在柔性生產(chǎn)模式下，長則幾周，短則幾天，工廠就會接到新產(chǎn)品的生產(chǎn)需求。當產(chǎn)品的大孝規(guī)格總是在變，工廠的生產(chǎn)線就需要重新排布這一過程稱之為“切線”。
如果采用機器人干活，每一次切線都需要重新將產(chǎn)線與機器人系統(tǒng)做適配。更要命的是，這周剛剛調(diào)試好的機械臂，很可能在下個月的切線中就不再適用了。對于工廠，尤其是中小型工廠來說，這是一筆不可承受之成本。
一來二去，這些工廠就干脆放棄機械臂，不如用人工來得靈活方便，很多機械臂也就落得個在工廠吃灰的下常
張志琦看到的不是一家工廠的個例，而是大部分中小規(guī)模工廠正在經(jīng)歷的普遍狀態(tài)。張志琦告訴「甲子光年」，直到今天，柔性生產(chǎn)的切線都是一個普遍的難題，沒有通用的解決方案。
放眼全球，機器人裝備的滲透率仍然較低。截止2022年，中國雖然已經(jīng)是全球第一大的機器人市場，但每萬名工人的工業(yè)機器人數(shù)量為392臺，低于韓國（1012臺）、新加坡（730臺）、德國（415臺）、日本（397臺）等工業(yè)強國之后，還有很大的提升空間。
有市場需求的地方就會有市場機會。柔性生產(chǎn)的切線難題，正是微億智造捕捉到的進入工業(yè)制造大市場的機會。
1.解決2000人工廠的生產(chǎn)力問題
江蘇省常州市是重要的工業(yè)城市。在常州有一家“果鏈”公司，專門生產(chǎn)手機充電頭。2017年時，這家果鏈公司一個3000多人的工廠里，有2000人專門做外觀缺陷檢測。
產(chǎn)品外觀缺陷質(zhì)檢是3C、汽車等工業(yè)產(chǎn)品在出廠前必不可少的一道工序。在過去幾十年，質(zhì)檢用到的工業(yè)視覺是今天看來非常簡單的傳統(tǒng)機器視覺算法，只能識別簡單的長寬高、有或無等基本要素，如果涉及更多維度的外觀檢測，比如手機屏幕的表面缺陷檢測，是碰傷、劃傷還是裂紋，就只能依靠人類經(jīng)驗來別了。
隨著2015年后深度學(xué)習(xí)崛起，深度學(xué)習(xí)算法作為機器視覺領(lǐng)域中的主要算法，成為工業(yè)視覺技術(shù)迭代的的一大趨勢。2018年，微億智造正是抓住了深度學(xué)習(xí)算法在工業(yè)質(zhì)檢場景的落地機會而成立。
當時，常州這家“果鏈”公司的工廠每天出貨200萬件，每個質(zhì)檢員每天檢測約10000片。長時間的工作往往給質(zhì)檢員的眼睛帶來不可逆的損害，人員的流動性也非常高。因此，他們在市場上尋找能夠用AI質(zhì)檢來替代人工的方式。微億智造團隊憑借更高效的混合視覺算法贏得了客戶的青睞，雙方就此展開了長時間的合作。
這家“果鏈“公司也是微億智造的第一個種子客戶，微億智造為此定下了一個小目標：先用AI技術(shù)解放這個工廠2000人的生產(chǎn)力。
雖然微億智造有很強的算法團隊，但產(chǎn)品外觀缺陷質(zhì)檢需要的不僅僅是一個算法，而是一整套包含了算法與硬件設(shè)備在內(nèi)的完整解決方案。為此，微億智造需要根據(jù)產(chǎn)品特質(zhì)與質(zhì)檢需求，定制智能質(zhì)檢設(shè)備，完成不同場景的開發(fā)和應(yīng)用。
這套復(fù)雜的解決方案在一開始的確解決了實際問題，一臺機器最多能夠代替16個人力。
但新的需求很快接踵而至。以最常見的消費電子產(chǎn)品手機為例，手機廠商每年會推出多款機型，尺寸、結(jié)構(gòu)都有變化。如果產(chǎn)品型號要更換，生產(chǎn)線也需要重新切線，其中的光學(xué)設(shè)備、AI算法以及整臺機器設(shè)備，都需要重新適配。
尤其是考慮到工廠越來越多的柔性生產(chǎn)需求，很多工廠可能長則幾個星期，短則幾天就要更換一次產(chǎn)線。如果每一次切線都要重新適配質(zhì)檢設(shè)備，成本將會無法控制。
在這樣折騰過幾次之后，張志琦意識到質(zhì)檢的方案亟需升級迭代了。
2.當算法公司開始玩機械臂
如何解決切線的問題？
第一個思路是，與自動化設(shè)備集成商合作，讓這群“能工巧匠”研發(fā)一款更加靈活、適應(yīng)性更強的設(shè)備，能夠兼容更多的產(chǎn)品型號，來應(yīng)對每一次切線帶來的調(diào)試過程。但是，這不僅有很大的技術(shù)挑戰(zhàn)，長期來看也只能是一個過渡方案。
思來想去，回到第一性原理，有什么自動化產(chǎn)品既可以滿足質(zhì)檢場景的檢測需求，又可以通過軟件程序來靈活控制？在與一些機器人行業(yè)專家交流后，微億智造團隊把目光放在了機械臂上。
機械臂已經(jīng)發(fā)展了近四十年的歷史，是工廠自動化的重要一環(huán)，并且孕育了知名的工業(yè)機器人“四大家族”ABB、庫卡、發(fā)那科、安川。然而，在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域，卻很少用到機械臂。
在傳統(tǒng)3C產(chǎn)品或汽車行業(yè)中，機械臂被用于裝配搬運、機床上下料等重復(fù)性強、但是運動并不復(fù)雜的場景，所以機械臂需要設(shè)定調(diào)整的點位并不多。然而，對于質(zhì)檢來說，即使是最簡單的產(chǎn)品，各個邊角拍下來也需要數(shù)十張照片，稍微復(fù)雜一點的產(chǎn)品可能要拍攝數(shù)百張照片，這些點位的數(shù)量與精細度可能是汽車、3C等產(chǎn)品的幾十上百倍。
工廠對于生產(chǎn)效率有要求，如果要用機械臂，為了在更短時間內(nèi)更快完成產(chǎn)品各個點位的檢測，只有兩個辦法，要么就增加機械臂的數(shù)量并行處理，要么就提高單臺機械臂的運動速度。
那時候機械臂的價格還沒有現(xiàn)在這么低，當時一臺工業(yè)機械臂可能要20萬元。增加機械臂數(shù)量意味著成本的翻倍，對于工廠而言很難接受這一方案；如果想要提高機械臂的運動速度，就需要對于機械臂的進行更精細化的運動控制，告訴機械臂什么時候應(yīng)該快，什么時候應(yīng)該慢，什么時候飛行通過沿途點。這就需要進一步觸及機械臂底層的運控算法，但傳統(tǒng)的自動化設(shè)備廠商一般只會通過機械臂廠商提供的編程界面進行程序設(shè)定，而機械臂廠商也很少開放如此底層接口。
基于這兩點原因，機械臂在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域的應(yīng)用非常少。張志琦告訴「甲子光年」：“我們也一頭跳進這個坑里之后，才明白過來為什么過去沒有人用機械臂。”
為了從定制化的陷阱走到標準化的交付，微億智造決定把這些難點一一攻克。從技術(shù)視角來看，既然質(zhì)檢的難點在于機械臂自身的運動控制范圍、精度無法匹配質(zhì)檢多點位的要求，那么能不能優(yōu)化這套控制體系？
微億智造想到了繞過機械臂的控制器，直接通過底層算法來精準控制機械臂的軸，形成微億智造自主可控的機械臂體系。這件事的難度在于，控制器關(guān)乎機械臂核心的運動規(guī)控的核心算法，這些都是機械臂廠商的核心技術(shù)壁壘，怎么會輕易將核心算法對外開放呢？
張志琦半開玩笑地說：“運動控制背后的算法，都是四大家族的機密所在，不知道鎖了多少層保險箱。”
最開始為了跨越機械臂預(yù)設(shè)的運動控制的算法限制，微億智造找了很多家機械臂廠商談算法的開放合作。經(jīng)過很長時間的努力，發(fā)那科終于答應(yīng)了。發(fā)那科向微億智造授權(quán)了J519實時高速通訊協(xié)議，通過微億運動規(guī)劃算法，機械臂的各軸伺服機構(gòu)能夠精準、高速執(zhí)行軌跡時序及IO信號觸發(fā)。
微億智造是發(fā)那科在國內(nèi)最早獲得該協(xié)議授權(quán)的公司之一。張志琦表示，很少會像微億智造這樣把機械臂用到了極致的狀態(tài)。
在玩轉(zhuǎn)機械臂之后，張志琦常被問到一個問題：“微億智造到底是一家機器人公司還是AI公司？”張志琦一般會如此總結(jié)：“我們比AI公司更懂機器人，比機器人公司更懂AI。”
就這樣，微億智造的算法團隊通過對機械臂的苦心鉆研，最終解決了工業(yè)之間場景的定制化難題，進入了標準化產(chǎn)品的階段。
3. 從“瞎子背著瘸子”，到具身智能
2021年，微億智造將其技術(shù)棧沉淀、總結(jié)，逐漸形成了一套比較完整的技術(shù)方法論，微億智造稱之為“眼手腦”技術(shù)戰(zhàn)略。
在這套解決方案中，微億智造以視覺AI為技術(shù)基底，跨領(lǐng)域融合多種技術(shù)，從感知（眼）切入場景、沉淀數(shù)據(jù)，機器人智能控制（手）、AI算法和訓(xùn)練模型（腦），通過云端靈活算力的調(diào)用，實現(xiàn)對質(zhì)檢的統(tǒng)一工程化改造，以滿足工廠現(xiàn)場應(yīng)用點上的需求。
從這一年開始，微億智造開始按照“眼手腦”的技術(shù)方向進行技術(shù)團隊研發(fā)，有的專注于機器人控制，有的專注于光學(xué)系統(tǒng)，有的專注于AI算法，還有的專注于數(shù)據(jù)運營等平臺化能力。
微億智造的初衷，是看到了這套技術(shù)組合從單點的工業(yè)質(zhì)檢進入更廣泛的工業(yè)制造場景的機會。比如，把工業(yè)質(zhì)檢的“手”（機械臂）上增加一個工具，類似磨刀，就可以用來打磨；換成用于抓取和組裝零件的機械手，就可以用來裝配。
微億智造最開始提出“眼手腦”戰(zhàn)略的時候，具身智能還沒有作為一個正式的術(shù)語被工業(yè)界研究。但今天看來，“眼手腦”技術(shù)組合已經(jīng)構(gòu)成了具身智能的核心要素。
但是，早期的“眼手腦”彼此之間還是相對獨立的系統(tǒng)。舉個例子，假如把在質(zhì)檢中的工件拿掉，整套設(shè)備仍然還是會按照既定的路線去執(zhí)行質(zhì)檢流程，只是拍出來的照片都是廢片，因為這套系統(tǒng)本身是不知道檢測對象被拿走的。
張志琦告訴「甲子光年」：“當時的視覺系統(tǒng)好比是眼睛，機械臂的運動機構(gòu)像是一個人的手和腿腳。但兩者的組合之間仍然存在隔閡，就好比是一個瞎子背著一個瘸子，瘸子在指揮瞎子前進和后退。但一個真正的具身智能系統(tǒng)，不應(yīng)該是這樣的，它應(yīng)該是一個完整的體系，把感知、認知、規(guī)劃、驅(qū)動、控制能力相融合。只有這樣，才能真正在流程化的場景中落地。”
張志琦認為當時的微億智造距離這樣的目標還差一點。于是，在2023年底，微億智造成立了專門的具身智能項目組，開始研發(fā)真正將感知、理解、規(guī)劃和執(zhí)行能力相融合的具身智能工業(yè)機器人EIIR（Embodied Intelligent Industrial Robots，EIIR）。
一個復(fù)雜的項目需要不同部門的協(xié)同，而將不同技術(shù)部門融合成一個項目是一件非常困難的事情，因為硬件的迭代的速度和軟件的迭代速度有很多差異，決定項目進度的往往是最短的“木板”。為了解決團隊協(xié)同問題，微億智造不同于很多公司由CTO單獨決策技術(shù)問題，而是摸索出了技術(shù)委員會的模式，通過科學(xué)化的決策機制來綜合討論與決策。
經(jīng)過近一年的研發(fā)，微億智造與國產(chǎn)機器人廠商捷勃特聯(lián)合推出的新一代具身智能工業(yè)機器人“創(chuàng)TRON”在工博會上首次亮相。這次與捷勃特戰(zhàn)略級的合作比發(fā)那科的合作還要深入，直接深入到機械臂的驅(qū)動與控制層，得益于單芯片驅(qū)控一體的系統(tǒng)架構(gòu)，控制延遲幾近于0，從而使電機性能能得到最大限度的發(fā)揮。在考慮電機速度、加速和機動率限制情況下，軌跡速度再次提升了20%。
“創(chuàng)TRON”專為應(yīng)對工業(yè)柔性智造場景而設(shè)計，具備抓娶放置、搬運、裝配等多種能力，能夠靈活應(yīng)對各種生產(chǎn)需求。同時，結(jié)合不斷積累的工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)及工業(yè)垂類大模型，該機器人能夠更好地理解復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境，并快速調(diào)整動態(tài)變化的任務(wù)，有效解決了產(chǎn)線的靈活性和適應(yīng)性問題。
以一個完整的柔性裝備流程為例，用戶只需要進行一次裝配演示，該具身智能工業(yè)機器人就能在非常短的時間內(nèi)自主理解任務(wù)并快速學(xué)會執(zhí)行。
第一步是任務(wù)演示。用戶在示范區(qū)向具身智能工業(yè)機器人演示一遍裝配流程，具身智能工業(yè)機器人通過圖像、視頻對人體動作及裝配體進行精準捕捉識別。
第二步是任務(wù)學(xué)習(xí)。具身智能工業(yè)機器人結(jié)合工業(yè)垂類大模型進行流程拆解和仿真環(huán)境模擬裝配，將剛才的示范流程像人一樣“消化學(xué)習(xí)”，這一步無需傳統(tǒng)示教或編程。
第三步是產(chǎn)品試裝。經(jīng)過上一步的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)區(qū)的具身智能工業(yè)機器人已經(jīng)學(xué)會裝配流程并開始試裝產(chǎn)品。這一過程中，無序抓取精度達到1mm，雙臂動態(tài)高精度2mm，即使人員在過程中進行環(huán)境干擾，機器人可以很好地完成實時避障并繼續(xù)完成任務(wù)。在學(xué)習(xí)完成后，便可將任務(wù)實時下發(fā)給真正在產(chǎn)線上的執(zhí)行區(qū)機器人。
第四步是量產(chǎn)執(zhí)行。執(zhí)行區(qū)的具身智能工業(yè)機器人接到任務(wù)，開始進行高速實時量產(chǎn)執(zhí)行，并能快速實現(xiàn)柔性切線。
這款通用的具身智能工業(yè)機器人將在明年投入批量生產(chǎn)，有望開啟一個新的千億市常
4.具身智能，何必是人形？
2024年，在微億智造埋頭研發(fā)具身智能工業(yè)機器人的同時，一股具身智能之風(fēng)也已經(jīng)吹遍了資本市常無數(shù)機器人公司看到了這一新興的潛力巨大的市場，并紛紛入局。
但是，業(yè)內(nèi)對于具身智能的技術(shù)路線、產(chǎn)品形態(tài)的看法各有不同，每個企業(yè)都在按照自己的思考去實踐。比如，具身智能是否要做成人形機器人，仍然是一個巨大的非共識。
人形機器人公司的觀點是，具身智能的終極形態(tài)就是人形機器人，因為整個人類社會環(huán)境都是以人類為參照物去設(shè)計與構(gòu)建的，人形機器人的概念也是由此產(chǎn)生，它可以無縫融合到人類環(huán)境中，替代人類完成具體的任務(wù)。因此，常見的人形機器人會被設(shè)計仿人的“雙足+靈巧手”的形態(tài)。
但張志琦認為，機器人落地在工業(yè)場景可能是一個完全不同的思路。
工業(yè)生產(chǎn)的設(shè)計思路是，按照SOP（Standard of Procedure）標準化流程來培訓(xùn)工人。無論是10人、20人還是30人，他們都需要以相同的方式完成同一項工作，把工作流程分割成多個部分形成生產(chǎn)流水線，以便更高效地銜接�？梢哉f，工廠生產(chǎn)流程的設(shè)計原則，實際上是在有意削弱工人的個性。因此，如果今天有一個重復(fù)能力很強、同時也十分柔性化的機器來替代人工完成這些工作，這個機器是不是設(shè)計成“人形”其實是無所謂的。
比如，絕大多數(shù)工廠的地面環(huán)境都很平整，有階梯的情況都很少，雙足的人形機器人不一定是最優(yōu)解，輪式機器人的效率反而效率更高，因為輪式比雙足有更高的穩(wěn)定性；人類只有一雙手，但機器人卻可以設(shè)計為1只手，或者4只手、8只手，來適應(yīng)不同的生產(chǎn)節(jié)奏。
有一個企業(yè)案例可以佐證這一點，那就是波士頓動力。波士頓動力是人形機器人的鼻祖，早在2016年就發(fā)布了人形機器人Atlas，但是Atlas在商業(yè)化落地方面進展緩慢。2021年，波士頓動力公司專門推出Stretch，一款用于在倉庫中移動箱子的新型機器人，進軍物流領(lǐng)域。
波士頓動力推出的物流機器人Stretch，圖片來自波士頓動力
Stretch并沒有做成雙足的人形，而是在方形移動底座上裝上了一組輪子，上面是一個巨大的擁有7個自由度的機械臂，吸盤、以及攝像頭和其他傳感器。
張志琦表示，波士頓動力的案例表明，在工業(yè)環(huán)境中，應(yīng)該根據(jù)效率來選擇合適的工具，而不是憑借它的外觀。
除了機器人的生產(chǎn)效率，工業(yè)場景最關(guān)注的另一大要素是成本。
當前階段，人形機器人的成本仍然是限制其大規(guī)模普及的主要因素之一。比如，波士頓動力用于特種作業(yè)的人形機器人Atlas制造成本約200萬美元；本田公司經(jīng)過14年探索研發(fā)的人形機器人ASIMO，單臺價值250萬美元，在歷經(jīng)多次迭代后，不得不在2022年宣布“退役”。國內(nèi)公司的人形機器人產(chǎn)品，單臺售價也高達幾十萬到上百萬元。
人形機器人的成本之所以高，首先是因為它需要較高的運動能力、環(huán)境感知能力、決策能力，導(dǎo)致其硬件成本居高不下，比如，工業(yè)機器人往往只需要六七個自由度的關(guān)節(jié)，而人形機器人動輒就是40多個關(guān)節(jié)。其次，由于處在行業(yè)發(fā)展早期，供應(yīng)鏈也不夠成熟，沒有足夠的出貨量，供應(yīng)鏈成本短期內(nèi)很難打下來。
英偉達CEO黃仁勛就認為，人形機器人成為大眾化設(shè)備的前提是售價與當前廉價汽車售價相當，A級車的價格大概就在1萬到2萬美元之間。
作為對比，今天一臺工業(yè)機械臂的價格僅有五六萬元左右，四軸的機械臂甚至只有兩三萬元。在人形機器人將成本打下來之前，它很難在工業(yè)這一價格敏感的場景替代價格低廉的機械臂，即使機械臂的靈活性要更差。
今天，隨著微億智造具身智能工業(yè)機器人的發(fā)布，工業(yè)場景有了一個新的選擇。具身智能工業(yè)機器人不僅成本更低，而且還能快速實現(xiàn)柔性切線，滿足工廠靈活多變的生產(chǎn)需求。
回到一年前張志琦在工廠看到的一幕�，F(xiàn)在，微億智造有一個小小的目標，就是通過最新發(fā)布的具身智能工業(yè)機器人，讓工廠重新認識機械臂，真正將其用于更多的柔性環(huán)境，實現(xiàn)比以前機械臂更為廣泛的應(yīng)用價值。
2018年，微億智造曾用智能質(zhì)檢設(shè)備解放了工廠2000多人的生產(chǎn)力。這一次，微億智造的目標是解放其十倍、百倍甚至更多倍的生產(chǎn)力。
（封面圖來源：微億智造）
