身穿华丽和服的东瀛美女在舞台上随着音乐优雅起舞,表演尚未结束,她又在混乱中拿起武士刀,挥臂将敌人击*。
工厂中,多轴机械臂抓住一颗配件,旋转手臂,将配件精确地放到流水线上,下方机械臂随之将同一零件焊接到一起。
从呆板的机械臂,到《西部世界》的“接待员”,它们的进化之路还有多长?
幸运的专业转换生
邵天兰称自己是个幸运的人,在创建梅卡曼德之前,这位“幸运儿”从清华转专业,又在其后前去德国慕尼黑学习工业机器人方向,“每一步都踩中了方向”。最开始,邵天兰在清华学习的是电子系,大一后主动将专业转到了软件学院。2008年,清华转专业最热的方向是经济管理学院,主动转向软件学院的不过寥寥数人。随着移动互联网热潮的兴起,现在每年申请转向软件学院的学生已经达到200多,“竞争非常激烈”。
邵天兰和采用梅卡曼德方案的机器人
从小就学习编程的邵天兰在软件学院如鱼得水,不仅强化了编程能力,而且多次参加机器人比赛,锻炼了将电子、编程和机械工程融为一体的能力。大三时对于脑科学领域的研究,让邵产生了“如何让机器人产生智能”的构想,这个想法也让他在清华毕业后,远赴工业强国德国进修机器人方向。
在德国,邵天兰第一次意识到机器人领域的挑战之强。“我们7、8个同学,都是来自全球的顶尖编程高手,即便是这样的团队,用了一周时间,也只能让机器人做出非常简单的几个动作。”这个经历让邵天兰意识到,软件能力只是一部分,要让机器人和物理世界发生理想的交互,绝非仅仅靠编程就能够完成的,而这恰恰是邵天兰所向往的。
“单纯的制作一个软件,在屏幕上进行输入/输出,或者造一个很多人用的平台,对于有的人来说很有意义,但对我来说,能够让程序实现物理世界的输入/输出,更有挑战,也更有意思。”邵天兰说到。秉承着同样的想法,从慕尼黑工业大学硕士毕业后,邵天兰自然而然的选择了机器人为自己的创业方向。
而这时,正是国内机器人产业快速增长的红利期,邵天兰的幸运再一次降临。
工业机器人的“自动驾驶”方案
“机器能完美胜任人类5岁以后的工作。”在机器人领域流传着这样一个说法。从IBM的深蓝到谷歌的AlphaGo,电脑在纯智力和思维上的运算,已经能将人类甩在身后。但是,一旦问题从抽象环境进入到现实世界,电脑/机器人就无法和人类匹敌。即便是3岁幼儿凭着直觉能做到的走路和抓取物体,对于当今世界上最先进的机器人来说,也是无法完成的难题。
邵天兰表示,所谓的机器人的“智能”,包括两个方面:一个是感知,即机器人需要能分辨出周边的环境和眼前的事物;另一方面则是决策,即能通过感知得到的信息,做出合理的决定和行动。目前人工智能领域相当火热的机器视觉(CV Computer Vision)技术,想要解决的就是机器的视觉感知难题。视觉感知固然重要,但更重要的是如何结合这些感知数据,来让机器完成接下来的动作。
在梅卡曼德,团队不仅打造了专门的视觉感知组件,让工业机器人能“看”的更清楚,而且使用机器学习等技术,让机器人更智能的“动”起来。硅谷的科技巨头同样在使用机器学习技术训练机器人,不过他们的手段是让数台机械臂不间断的抓取各种形状物体。而梅卡曼德团队使用的则是虚拟训练法,即通过软件让机器人在虚拟环境中不断进行抓取练习,省去了机器人在现实中的训练。
“术业有专攻,巨头更多的是学术上的尝试,我们是强调在真实商业场景中的应用。”邵天兰介绍说。使用了梅卡曼德解决方案的机器人,能在短时间内实现上下料、分拣、拆垛等较为复杂的动作,适合多种作业场景。
采用梅卡曼德视觉分拣方案的机器人
同时,在应用层面,梅卡曼德的Mech-Viz软件的智能编程环境,可以让工作人员在没有代码基础的情况下,实现内置轨迹规划、碰撞避免、程序逻辑检查等多种智能功能,让操控更加方便。在技术方面,梅卡曼德采用了机器视觉、深度学习、智能路径规划等技术,并计划与微软的Azure云深度结合,在未来形成一套基于Azure云平台的机器人视觉分拣解决方案,这种方案价格更经济,部署也更方便。
“某种意义上,我们的方式有点像汽车的自动驾驶训练。”邵天兰说到,而通过输入一些简单的物品和环境设定,梅卡曼德的机器人能够在很短时间内完成训练,投入到实际工作环境中。“如果每个客户的需求,我们都要训练几千小时,那公司肯定要*了。”邵天兰笑着说到,而实现机器人快速训练的核心要素就是梅卡曼德独家的软件和算法。
机器人公司的竞争对手是人
数据显示,我国人口出生率、总和生育率在不断走低,改革开放40年来经济高速发展所带来的人口红利已经逐渐消失。同时,人口老龄化也已经成为不得不面对的问题。另外,由于经济发展,劳动力成本不断攀升,很多外国公司纷纷将代工厂搬至越南、印度等地,正是因为国内代工成本高企所致。这些“人”的因素,给了机器绝好的表现机会。这也是为什么邵天兰称自己“幸运”,因为机器人行业在近几年开始起飞,梅卡曼德选中了一个“风口”机会。
“之前人力成本低的时候,企业没有意愿使用机器人,反正人工便宜嘛;现在人工贵了,机器人的价格反而下来了,两相对比,反而是用机器人成本更低。”邵天兰透露,正是高企的人工成本,倒逼企业主动推进“机器换人”的进程。全球知名的代工大厂富士康负责人郭台铭最近再次表示,将在10年内用机器替换80%的工人。一个有力的证明,是中国去年买入了全球超过三分之一的工业机器人,同比增长58%。
不过,虽然工业机器人的购买数量在不断增长,但是相对于韩国、欧美和日本,我国的工业机器人数量依然偏少。根据IFR的报告,目前世界自动化程度较高的三个国家,韩国、新加坡和德国,其万名工人和机器人的对比为631、488和309,这个占比被称为“机器人密度”。我国的这个数字则是68,即一万名工人对应68台机器人,显然有极大的提升空间。
而由于提供的是视觉和决策解决方案,不管是世界知名的机器人本体制造商,或者是国内的机器人公司,都是梅卡曼德的潜在客户。邵天兰透露,公司做的是“增量市场”,即主要客户是那些刚刚开始使用机器人的公司,而其中物流和制造业公司占了多数。随着国内物流产业的迅猛发展,各大物流公司对于机器人的需求也快速增长,这也给梅卡曼德这些初创的机器人公司提供了很大的发展空间。
“我们的竞争对手不是同行机器人公司,而是人。”邵天兰重申到,而随着劳动力人口的下降以及人口老龄化的日趋严峻,梅卡曼德所在的机器人行业无疑将迎来巨大的发展潜力。
乖乖,人制造机器人,机器人越来越像人,机器人采用生物材料制作,机器人毁灭人类,机器人继续改造自己,机器人制造出人,人不断进化,人毁灭机器人,人类繁衍,人制造机器人,,,,,,
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