未來10年機器人三大發(fā)展趨勢

未來10年機器人三大發(fā)展趨勢

機器人自身也在變革，總體向更安全易用、更利于普及、更智能的方向發(fā)展。我們認為未來十年以下三大發(fā)展趨勢解決行業(yè)痛點，促進機器人真正普及，也蘊藏著第一文庫網(wǎng)巨大投資機會。

通用軟件平臺降低機器人行業(yè)門檻

電腦和智能手機的快速普及主要內(nèi)在動力就是通用的操作系統(tǒng)和應用軟件，機器人也一樣。不同的機器人廠商使用的操作系統(tǒng)、中間件以及編程語言各有區(qū)別，，增加了使用成本和機器人應用范圍。通用軟件平臺（操作系統(tǒng)）就是解決這一問題，讓使用機器人像使用智能手機一樣便利。

目前通用軟件平臺有多種，包括微軟也推出了商用機器人軟件開發(fā)平臺。應用最廣泛的是美國Willow Garage公司開發(fā)的ROS，它就像應用在機器人上的安卓系統(tǒng)，配合類似手機APP分發(fā)渠道的軟件開發(fā)社區(qū)，目前支持ROS的機器人已經(jīng)有40多種，包括FANUC、ABB、安川、ADEPT等大型企業(yè)，未來有很大潛力成為通用的、標準的機器人控制系統(tǒng)。

關(guān)于ROS的一組數(shù)據(jù)：2015年，VC在基于ROS操作系統(tǒng)的機器人公司投資超過1.5億美元。2015年5月全球共有70000多個獨立IP下載了900萬次ROS程序包。截止2015年ROS開發(fā)者社區(qū)里面的1840位成員一共寫出了1000萬行代碼。

圖表1：常用機器人軟件開發(fā)平臺

通用軟件平臺大大降低了機器人的開發(fā)門檻，社區(qū)中的成熟軟件可以直接刷入機器人使用；未來配合3D打印技術(shù)，使小企業(yè)甚至個人也有機會成為機器人開發(fā)者。蘊含的機會在于，可能出現(xiàn)針對ROS系統(tǒng)的二次開發(fā)或者優(yōu)秀的應用軟件，成為像智能手機APP那樣的“爆款”。

人機協(xié)作促進機器人普及 機器人走向融合開端

人機協(xié)作是工業(yè)機器人發(fā)展的新形態(tài)，把人的智能和機器人的高效率結(jié)合在一起，共同完成作業(yè)；簡單來說就是“人”直接用“手”來操作機器人。人機協(xié)作是機器人進化的必然選擇，特點是安全、易用、成本低，普通工人可以像使用電器一樣操作它。

協(xié)作機器人和傳統(tǒng)工業(yè)機器人，就是個人電腦和專業(yè)大型計算機的區(qū)別。它不再需要非常專業(yè)的工程師安裝調(diào)試和復雜的系統(tǒng)集成，開箱后對普通工人簡單培訓即可使用。未來傳統(tǒng)工業(yè)機器人更多用在大批量、周期性強、高節(jié)拍的全自動生產(chǎn)線，協(xié)作機器人用在個性化、小規(guī)模、變動頻繁的小型生產(chǎn)線或者人機混線的半自動環(huán)境。

根據(jù)美國ABI Research的報告，2015年至2020年期間，協(xié)作機器人市場份額有望增長10倍，從接近9500萬美元升值到超過10億美元。將由以下三個主要市場驅(qū)動：電子制造和電子制造、中小型企業(yè)及尋求機器人優(yōu)化解決方案的企業(yè)。

圖表2：2014-2020E協(xié)作機器人出貨量預測

協(xié)作機器人結(jié)構(gòu)簡單，主要通過軟件整合來實現(xiàn)功能。硬件構(gòu)成主要是球形關(guān)節(jié)、反向驅(qū)動電機、力覺/視覺傳感器及更輕的材料，傳統(tǒng)的減速機等核心零部件未來將不再關(guān)鍵。目前協(xié)作機器人處于市場導入期，成本仍然較高，效率低，使用不如人意，主要機器人廠商推出各種協(xié)作機器人搶占入口，國內(nèi)企業(yè)有了跟外資站在同一起跑線的機會。新松、埃夫特、遨博智能2015年都推出了協(xié)作機器人。

協(xié)作機器人更深層的意義在于，未來3-5年隨著價格的下降，有潛力成為中小企業(yè)和家庭都能使用的桌面級設備。應用范圍也不限于工

業(yè)，在醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、服務業(yè)也有用武之地，是機器人走向融合的開始。

機器視覺、深度學習讓機器人更智能

人工智能首先應用于工業(yè)機器人領域，主要就是機器視覺和深度學習。

機器視覺是現(xiàn)有的機器人從自動化設備轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄軝C器的一個關(guān)鍵因素。最初是作為機器人的輔助工具，提高柔性和對工作環(huán)境的反饋，主要應用于引導和定位、檢測和識別等，隨著工業(yè)大數(shù)據(jù)和深度學習的發(fā)展，未來將使機器視覺成為智能生產(chǎn)系統(tǒng)的主導，做出決策和預判斷。

2014年全球機器視覺規(guī)模持續(xù)走高，達到36.7億美元。主要分布在北美、德國、英國、日本、中國等地區(qū)和國家，其中中國占到8.1%；預計到2018年全球市場規(guī)模將達到50億美元。

圖表3：2007-2018年全球機器視覺市場規(guī)模

圖表4：2014機器視覺地區(qū)占比

深度學習推動機器人擺脫預編程序的束縛，真正走向智能化。深度學習使機器人可以像人一樣通過學習掌握新的技能，適應未知的工作環(huán)境。深度學習在工業(yè)機器人的應用分為三個層次，一、機器人通過試錯學會新技能；二、多臺共享經(jīng)驗提高學習效率；三、機器人可以預防并且自行修復故障。目前已經(jīng)到了第二個階段。

2016年是深度學習元年，深度學習走向商業(yè)化和開源。FANUC和人工智能初創(chuàng)企業(yè)Preferred Networks合作推出了深度學習機器人，無需工程師調(diào)試可自己學會挑選工件。ABB、豐田都在開發(fā)基于深度學習的工業(yè)產(chǎn)品，國際巨頭谷歌、facebook、特斯拉都宣布開源其深度學習服務)。

圖表5：深度學習走向商業(yè)化和開源

機器視覺和深度學習使初創(chuàng)企業(yè)或者小企業(yè)也有機會跟大型企業(yè)平等對話，對機器人行業(yè)潛在的影響是顛覆性的。

隨著機器人的智能化和普及化，無論采用哪種方式，傳感器都會變得越來越重要，機器人對傳感器的需求未來3-5年內(nèi)有望爆發(fā)。

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