【理财投资平台】瞄准千亿市场,这家工业机械人独创自顺应手艺,模拟“人”的行为逻辑,突破机械人能力天花板

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导语:“工业在已往50年里,一直是缓慢的迭代升级,幅度有限,由于人人都在朝着一个偏向起劲:更快更精准,这势必会遇到天花板,而我们缔造了一种变化性的手艺,去突破机械人能力的天花板,开拓更大的增量市场。”Flexiv非夕CEO王世全告诉新芽Newseed。

在市场气氛低迷的2019年,面向制造业、物流等生产环节的智能工业机械人赛道却逆势而上,众多蛰伏已久的机械人公司最先崭露头角,实现商业化落地。柔顺控制和以深度学习为代表的AI等手艺,为少有革命性变化的工业机械人领域带来了全新可能。

与偕行们差异,从斯坦福工业机械人实验室走出来的AI机械人公司「Flexiv非夕」另辟蹊径,连系高精度力控、盘算机视觉及AI手艺打造的第三代自顺应机械人,在力控结构的机械臂中加入了各种传感器和深度学习,让机械人能够顺应庞大环境,完成更庞大的义务并在事情的历程中不停优化事情流程,提升事情效率,为制造业和服务业提供智能且柔性的自动化解决方案。

【理财投资平台】瞄准千亿市场,这家工业机械人独创自顺应手艺,模拟“人”的行为逻辑,突破机械人能力天花板

Flexiv非夕CEO王世全

详细来讲,非夕的设计的底层逻辑与传统机械手臂差异,非夕模拟“人”的逻辑,并不关注操作工具的详细位置,而是通过手的感知连系视觉的大略判断,应对生产、服务环境中一些无法事先模拟预知的因素,好比:来料自己存在的一些细小的误差、生产线中一些无法预知的因素、人为的滋扰等等,用手眼配合的方式去自动顺应。

以擦洗杯子为例,若是凭证传统的位置信息的逻辑去做,首先要准确的扫描杯子的形状,然后让机械人根据预定的轨迹去操作,在三维的杯子形状外面往返移动,且不能有误差。若根据非夕的逻辑,则不必在意杯子的形状,只需要手里拿着布根据一定的力度和偏向在杯子外面移动即可。这就提升了机械人应对庞大环境、庞大义务的能力。

2019年4 月的德国汉诺威工业展上,非夕宣布了自顺应机械人手艺,并展示了旗下首个自顺应机械臂Rizon(破晓):这款产物连系了力觉控制及AI 手艺,可完成制造业、医疗、零售等多个领域的事情。据悉,在9月17-21日举行的上海工博会上,Rizon首次在中国亮相。

【理财投资平台】瞄准千亿市场,这家工业机械人独创自顺应手艺,模拟“人”的行为逻辑,突破机械人能力天花板

非夕机械臂亮相上海工博会现场

创新型的手艺也获得了资源的认可,据悉,非夕已完成A+轮融资,累计融资额1.5 亿人民币,投资方包罗金创投、、深圳清华研究院、、M Fund、等。

从斯坦福孕育出的硬科技,要刷新机械人行业

王世全结业于仿生与灵巧操作实验室及人工智能实验室,此前曾主导和介入完成过攀岩及水下人形机械人等项目。历程中,他与几位斯坦福校友逐渐发生了一个想法:

是否能将仿生控制手艺与自动化机械人相连系,让机械人能够通过力觉控制手艺实现识别物体软硬度、物体位置等信息并举行天真操作的能力,从而在更多场景辅助或取代身类事情?

2016年,非夕确立。三年时间里,王世全率领团队专一手艺研发,围绕自顺应性举行了软硬件一体化的推翻式设计,填补了传统工业机械人和协作式机械人的不足,将机械人的通用性和智能化水平提升到一个新的层面。

“非夕”机械臂区别于其他工业机械臂的地方,用一个词归纳综合,就是“自顺应”。自顺应性有3个主要特点:误差容忍度高、抗滋扰性强、可迁徙事情能力强,可以很好的解决自动化刷新行业的三个痛点:

1、现有的机械人大多照样服务于某些特定场景,或从事某些结构化的事情,而像加工一些柔软的零件或产物时,机械人便很难准确处置;

2、商品和服务都已最先往多品种、柔性化的偏向生长,但现有的机械人系统大多只能服务于统一个场景或统一种产物;

3、现有工业或服务类机械人受限于生产水平和产物设计,还难以在庞大且开放的环境下事情,这使得机械人能够从事的事情局限很有限。

详细可应用到汽车行业、白家电、3C电子、家具乐器、航空高铁等等抛光的部门;3C电子产物、汽车、医疗装备等生产线的组装装配上。

对“转变”自顺应,用“拟人”的模式举行工业操作

机械人只是一个物理载体,背后依赖大量手艺研发和实践,传统手艺如IT、互联网、电信等,新兴手艺如大数据、新质料、人工智能等。

为了让机械臂拥有这样智能、可靠、抗滋扰性强的事情能力,在资源支持下,这个有近百个AI及机械人工程师的团队用三年时间完成了三个方面的手艺贮备:机械人本体、AI视觉及层级式机械人智能。

在机械人本体方面,Flexiv完成了新型枢纽设计、各枢纽和末尾的新型高性能扭矩和力觉传感器、高性能枢纽扭矩控制硬件以及基觉控制的全新整机实时控制设计算法。

“这是从硬件底层到系统顶层的周全刷新,机械人能够实现高性能的庞鼎力控,提供和人类相似的精巧操作以及手感。”王世全告诉新芽Newseed。

另一方面,机械人本体的手艺突破连系AI视觉及深度学习手艺,让Flexiv机械人拥有实现各种庞大环境物体的识别定位、决议学习和模拟学习能力。而层级式的机械人智能控制系统,使Flexiv能够深度融协力觉及视觉能力,让机械人能够完成大量已往机械人难以完成的义务。

举个例子,抛光家具的时刻,每一块家具的质料或多或少都有一定的误差,非夕机械臂依赖力度的手感,根据大略的视觉形状,就可以模拟人的方式操作。不再需要对家具做周详的扫描和定位。

由于抛光行业属于高危行业,粉尘对肺部危害很严重,另一方面,抛光手艺含量高,要求施力平均,培训成本高,周期长,这样一来,问题都可以解决。

另外一方面,在3C电子产物的生产线,更新迭代很快,险些一年一换,在组装装配模块依然需要人工把细小的零件,通过很周详的方式扣合组装到一起。根据传统的机械臂的事情方式,通过位置来判断组装,容易压坏,良品率较低。

非夕的机械臂可以依赖手感,精准控制力度完成组装。另外,在替换产线的时刻,一样平常的专机需要破费很长时间重新调整,而非夕机械人可以顺应调整差其余产线,不需要分外的调机时间,通过手眼配合,实现主线的柔性、解决来料的误差问题、品种的转变,整个生产线就更柔性的方式去把它给实现自动化。

聚焦“棘手”问题,开拓千亿红海的增量市场

数据统计,2018年全球机械人产业市场规模跨越298.2亿美元,同比增进28.5%。其中工业机械人市场规模为168.2亿美元,凭证Mordor Intelligence展望,2019年至2024年间,全球机械人市场将以25%的年增进率不停扩大,很可能形成千亿市场。

不能否认,机械人的市场远景是绚烂的,但这并不能代表机械人的真实水平,现在大多数机械人还只能做一些简朴的事情,距离真正拿下百亿美元市场,另有一段距离。

商业化上,非夕避开竞争猛烈的红海,选择开拓传统机械臂无法解决的“棘手”问题,现在聚焦于三大应用领域,插拔装配、曲面作业和抓取分拣,而这其中非夕首先聚焦的几个解决方案包罗:

首先,工厂中带线缆的接插头的插拔事情,由于线缆的形状都纷歧样、缠绕情形纷歧样,现在这种普遍存在的事情,依然还由人类完成;

第二,周详零部件的装配,周详水平大于视觉辅助的方式能够定位的水平,现在这部门事情也基本依赖人力,或者价钱很贵的专机线。

第三,软性子料的外面处置,好比铝合金、木制品、复合质料、塑料、橡胶等,外面需要打磨、去毛刺、抛光,打粗等等的事情。

以上三个偏向都是迁徙性较高、部署速率快、自动化行业很棘手的、附加价值高的问题。

这也是非夕未来希望继续深挖的三个偏向,同时,王世全希望能逐步开发出机械人更多的手艺,笼罩更多的行业痛点,尤其是高端制造业。此外,服务业中机械人的应用也将是非夕探索的一大偏向,王世全告诉新芽Newseed。