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物流机器人进展到什么水平了可以替代人了吗

发布时间:2023/12/14 22:00:20   
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陈文琦仓库和工厂里的人越来越少。取而代之的是一套趋于完备、行之有效的机器人自动化解决方案。在疫情期间,人力无比紧缺的情况下,正是这些机器人在做货品拣选、分拣、出库,让企业在这样的紧急关头依然能够顺畅运转。“当疫情来了,仓库工人不让进了,怎么办?”物流机器人公司极智嘉Geek+CTO李洪波在采访中表示,目前,从产业化的角度来讲,AMR(AutonomousMobileRobots自主移动机器人)在仓储、工厂等场景的应用已经度过了教育市场的阶段,客户对自动化的认知提高,“大规模应用落地的大门已经打开。”诚然,疫情这样的黑天鹅事件,是AMR行业的催化剂。但这是必然之中的偶然。从基本趋势来看,多因素造就了这一行业在往爆发点推进:近十年来,电商行业在中国高速发展,随之而来的是旺盛的快递物流需求。同时,中国劳动人口数量下降、老龄化现象加速、工资上涨,土地成本提升。这样的背景下,“机器换人”成为降低人工成本和提高仓储物流效率的解决方案。作为制造大国,汽车、电子、光伏、锂电等行业的迅猛势头,也促使机器人厂商/服务商的动作纵深入更上游的生产制造环节。在供给端,年,电商巨头亚马逊为了应对庞大的订单量,斥资7.75亿美元收购仓储机器人公司Kiva,掀起了仓储物流自动化的热潮,国内也诞生了一批围绕自动化设备和解决方案创业的厂商。技术的进步,包括算法模型的突破、精准导航的实现,以及业务层面与企业客户需求的融合,让自动化机器人的商业落地成为可能。据InteractAnalysis发布的移动机器人市场报告,年,尽管受到疫情影响,上半年订单延迟,但是全球行业年收入增长超过20%达到约24亿美元。由于新冠的影响导致的需求增加,预计年,行业收入增长速度会达到50%。到年,移动机器人市场规模将超过亿美元。其中,AMR的发展明显快于AGV(AutomatedGuidedVehicle自动导引运输车)。两者都可以实现自动化的物料搬运,但主要区别在于,AGV仅限于使用物理基础设施进行导航,适用场景少,而AMR可以通过传感器感知周围环境并做出相应决策,不限于固定路线,有更强的避障能力和适应性。为了解移动机器人行业正在发生的变化,以及头部公司如何在其中寻找路径?我们和Geek+创始人兼CEO郑勇进行了一次专访。据极智嘉Geek+,其在全球的AMR销售累计突破了20,台,这家成立于年的机器人公司从机器人拣选系统起家,深耕物流自动化场景,产品线覆盖货架到人拣选、货箱到人拣选、协作拣选、分拣、搬运、智能叉车及托盘四向车等。“机器人产品+解决方案”,连接制造端和客户端,覆盖仓储物流和产线物流,让这个碎片化和重人力的行业变得更聪明。在实际的应用落地磨合中,这套机器人系统自身也变得更加聪明。极智嘉Geek+服务包括耐克、沃尔玛、丰田、西门子、迪卡侬等超家全球大客户。“我们核心定位就是一家机器人公司,选择从物流方向切入,去做商业化落地,真实的应用场景,也在帮助技术积累。”郑勇告诉「资本侦探」。“物流机器人仍是新兴行业,我们也在不断探索,做越来越多的事情,不管是机器人场景,还是做仓库自动化整体解决方案,又或者做了供应链优化解决场景,都是为了能让智能物流机器人更好地落地,让价值和效果最大化。”相比服务机器人,仓储物流机器人市场大而隐秘,也面临更多难题。各方玩家争相入局,包括自动化创业公司如快仓、仙工智能、未来机器人等、传统机器人制造商、重物流的电商巨头等,让技术和价格竞争进入白热化。而且,各家的不同定位也使产业链结构从简单的“核心零部件制造商→机器人本体制造商→仓储解决方案集成商→企业客户”变得更加复杂。技术在更新迭代,但是没有场景的考验,只是空中楼阁。部署一套自动化系统,企业客户需要时间和资金成本,机器人方案的性价比和实用性是实现“1到N”规模化的必要前提。“怎么可以快速敏捷响应客户需求是我们的难点,有时候典型的技术型公司会倾听客户的声音比较少,所以一直在给自己灌输‘客户导向’的意志。”郑勇在与「资本侦探」的采访中说道。“另外,我们还有一个难点,就是怎么去复制。客户项目太多,怎么能够做得完,项目实施变成了企业发展的瓶颈。一方面,我们加强用技术去让系统有更灵活配置的能力,另外,希望能更多发展合作伙伴,做专门的产业分工,构建生态,让智慧物流的变革走得更快。”“总体来说,我觉得大家(行业里的厂商和客户)现在可能仍然有痛,但是爱会更多一些。”郑勇说。以下为「资本侦探」整理编辑的专访对话实录:关于技术Q:您认为极智嘉核心竞争力和可持续发展动力是什么呢?郑勇:机器人产业里面,我觉得最重要的根本还是技术,我觉得过去几年曾经花了很大精力做商业化,希望把产品解决方案配到市场上,让客户去接受去理解我们的产品价值。其实,未来极智嘉对内打造技术竞争力会作为一个非常重要的战略。今天看到很多技术同质化了,大家在很多细节深度上会有一些差异,有人会做得更好,有人差一点,但总体来说没有特别革命性的差别。Q:智慧物流行业现在经常在提“数字孪生”(在虚拟空间呈现真实物理世界)的概念,必要性是什么?做起来有什么难度吗?郑勇:数字孪生在智能物流里面确实非常重要,原来做一个复杂自动化解决方案用了很多不同类型的设备,但是这些设备只是在做规划的时候单个系统算系统能力是什么,把它们串联一起就可以得到整体能力,但是实际上系统串联后会有影响。在真正建设这套系统之后先做好仿真,找到系统薄弱点,去优化解决方案,可能是能够让现在自动化成功率提高非常重要的基础。在真正运行过程当中,也能够帮助我们找到问题,确实是非常有价值的。我们过去把自己的机器人系统一定程度实现了数字孪生,能够用数字模型模拟、仿真系统的运行,也能够让它去在真正系统运行出来后,能够去用数字模型实时反映真实系统的状态。现在所谓的WES(WarehouseExecutionSystem,仓库执行系统)要求我们从客户角度要看整个智能化整体仓库里面不同设备,将数字孪生能力延伸到不同的设备里面去。我们在数字孪生上还没有特别大的难题,就是工作量。Q:目前在AMR领域,哪些技术上面的进展是大家最

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