在制造業(yè)用機器替代人，還有多遠？

編者按：本文來自微信公眾號“極客公園”（ID:geekpark），作者：趙子瀟，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

2019 年，張?zhí)斓闹圃旃鹃_始使用機器人替代人工。

他是一家刀具企業(yè)的老板。在刀具生產(chǎn)線上，機器人主要用來自動開刃和去毛刺。在此之前，給刀具開刃的只有人工，而且還是具有一定經(jīng)驗的人工。

「很多同行都開始主動尋求自動化了?！箯?zhí)煺f到。

開刃是刀具生產(chǎn)工序中亟需被機器替代的一步，因為人工開刃的質(zhì)量很難得到控制。行業(yè)中對于開刃后刀具鋒利度的檢測標準是在一定壓力下，一次切開 60 張標準紙沓即為合格，在使用機器后，不僅能把產(chǎn)品質(zhì)量提高（機器生產(chǎn)的刀具可以切開 70-80 張 A4 紙沓），同時生產(chǎn)效率提升了 30% 以上，為企業(yè)生產(chǎn)和產(chǎn)品品質(zhì)提升帶來了大量紅利。

與這家刀具企業(yè)合作的企業(yè)是珞石機器人。珞石方面告訴極客公園（ID：geekpark），使用機器人后，一名普通操作工可以同時兼顧操作四套打磨開刃設(shè)備，相當于可代替四名經(jīng)驗豐富的磨刀師傅，生產(chǎn)效率提升四倍。「開刃工藝需要長期經(jīng)驗積累，而自動化設(shè)備可以把經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為程序，通過程序精確量化工藝指標?！?/p>

從需求企業(yè)的角度看，張?zhí)煺J為，企業(yè)使用自動化生產(chǎn)工具，最大的難點不在于技術(shù)，而是制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展思路是否長遠?！笝C器人開刃對傳統(tǒng)制造業(yè)來講已經(jīng)是個非常前沿的技術(shù)，」張?zhí)煺f到，但是經(jīng)過這次疫情，很多同行也開始尋求自動化的解決方案了。

疫情倒逼制造業(yè)開始升級，加上最近大熱的新基建，對于從事工業(yè)智能化的玩家來說，他們迎來了前所未有的機會。但同時，「機器換人」的時機是否已經(jīng)成熟？行業(yè)是否真的準備好智能升級了？這些都還是需要討論的議題。

一個機械臂能做多少工作？

珞石機器人方面表示，根據(jù)不同應(yīng)用領(lǐng)域的工藝要求結(jié)合國內(nèi)企業(yè)實際現(xiàn)場生產(chǎn)需求，機器人的末端工具以及外部設(shè)備在不同場景下都不相同。

但整體上，工業(yè)機器人在應(yīng)對需求的角度上已經(jīng)發(fā)生了很大變化。

珞石機器人董事長庹華曾在公開場合說到，人們對工業(yè)機器人的普遍理解是替代人工，但實現(xiàn)這一目的，實際需要分為三個階段。

首先是機器人在安全圍欄里面進行生產(chǎn)工藝的加工，講究速度快、精度高等重復性比較高的勞動，但需要和人工隔開，避免安全事故發(fā)生。

再往下發(fā)展，精密的裝配等復雜的柔性化工作，機器人很難完成，這時需要人工來配合完成。

最后能達到智能化機器人，在垂直領(lǐng)域有相關(guān)智能化應(yīng)用。

工業(yè)機器人進化的三個階段，實際上也是機器人技術(shù)發(fā)展的縮影。就機器人行業(yè)而言，目前也到了一個「替換潮」，僅能完成重復性勞動的機器人不再是人們追求的目標。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟副秘書長王晨表示，第一個層次的機器換人，不是靠任何的數(shù)字化和智能化的手段實現(xiàn)的，依靠的是自動化。比如說機器人在一些機械化的、重復性的勞動中，會比人工的效率、穩(wěn)定性、準確性更高。而今天講到的機器換人，可能是指企業(yè)里面有知識的人。

庫柏特創(chuàng)始人兼 CEO 李淼告訴極客公園，機器人此前做的更多是身體替代，而現(xiàn)在逐漸變成了「大腦替代」?！竻嵌鬟_教授說過一個標準，任何人類大腦能在一秒內(nèi)完成的工作，我覺得現(xiàn)在或者不久的將來都會被人工智能代勞。一秒可能太極端了，我覺得 10 秒內(nèi)能解決的問題都屬于被替換的范疇。」

這意味著機器人不僅要執(zhí)行「手」的工作。庫柏特是一家為客戶提供「手眼腦」一體化智能機器人操作系統(tǒng)的人工智能整體解決方案企業(yè)，旨在解決工業(yè)中「看」和「操作」的問題，產(chǎn)品主要定位在貨物抓取和檢測環(huán)節(jié)，目前在醫(yī)藥和食品等領(lǐng)域均有落地應(yīng)用。

以食品領(lǐng)域的香菇分選為例，庫柏特主要采用基于公司旗下 Cobotsys 深度學習的人工智能視覺識別方法，對各種等級的以及不良的香菇種類進行大量的樣本采集，讓機器自主學習，有效的區(qū)分香菇的等級與不良。李淼表示，每一臺香菇分揀設(shè)備可以替換 4-6 個工人。

在創(chuàng)業(yè)過程中，李淼深刻感受到選擇領(lǐng)域的重要性。早期庫柏特也探索過 3C 領(lǐng)域的檢測環(huán)節(jié)，但是 3C 領(lǐng)域的需求變化太快，雖然表面都是手機，但每一款手機的內(nèi)部電子結(jié)構(gòu)可能都不一樣，這就導致了此前積累的數(shù)據(jù)派不上用場，沒辦法讓數(shù)據(jù)沉淀下來。

這也是工業(yè)升級中比較特殊的地方——定制化比較嚴重。不同的細致領(lǐng)域有不同的業(yè)務(wù)特點。很難去找到一個大而全的通用的解決方案。如何在保障方案的通用性同時又能夠靈活適配不同的業(yè)務(wù)場景，是非常有挑戰(zhàn)的事情。

珞石機器人方面對極客公園表示，每個企業(yè)的需求不一樣，所要達到的目標也不一定完全一致，甚至在同一需求中，不同公司的生產(chǎn)、布局、管理模式各不相同，所以場景也沒有完全相同?！讣词故峭袠I(yè)的同一應(yīng)用，也要根據(jù)企業(yè)用戶的實際情況來做結(jié)構(gòu)功能上的適配才能做到無縫對接。」

李淼也提到，用人工智能為行業(yè)賦能的時候，實際上更多偏向于 AI+服務(wù)，每次都需要針對需求點來做匹配?！妇拖袢四樧R別，不管用來干嘛，第一步永遠是人臉識別。但是再深入，每一家的需求肯定都不一樣?！?/p>

「自動化的大方向是下沉，趨勢是把行業(yè)做細，把工藝做精?！圭笫矫嫦驑O客公園分析到，比如機床設(shè)備有很多種，而不同的機床設(shè)備上下料需要配合不同的機器人型號及安裝方式等。

在日本北海道一家生產(chǎn)土豆沙拉和燉菜的工廠中，企業(yè)大膽使用了機器人來完成一項枯燥且耗時的工作——挖去土豆上的芽孔，即凹進去的小坑。在日本，由于人口減少和老齡化問題，勞動力短缺，機器人取代人工的方式越來越受到企業(yè)的青睞。

可是，事情沒有這么簡單。機器人沒有辦法做到這個看似很容易的工作，因為攝像頭沒辦法識別每個芽孔；機器人的「手」只能沿一個軸轉(zhuǎn)動，因此許多芽孔都沒有被挖出。另一個土豆加工廠經(jīng)理表示：「從根本上講，它無法按照人類的標準來完成這項工作?！?/p>

珞石機器人方面也提到，目前在需求端存在的一個比較突出的問題，是傳統(tǒng)工業(yè)機器人包括常見的協(xié)作機器人，智能化程度還比較低，只能應(yīng)用于嚴格結(jié)構(gòu)化的場景，對場景中出現(xiàn)的不確定性不能很好處理。

比如零部件裝配，零部件公差配合的精度遠高于機器人位置控制的精度，只靠位置控制無法完成裝配。而人工憑借力覺和手臂柔性，以及學習決策能力，可以輕松完成裝配動作。所以目前工廠在零部件裝配環(huán)節(jié)需要大量工人?！腹I(yè)機器人在這方面也做了大量應(yīng)用嘗試，但效率很難 pk 人手?！谷绻麑?yīng)用場景再向下擴展到商業(yè)、醫(yī)療康復等廣義生產(chǎn)活動，工業(yè)機器人相對人類手臂更是完全處于弱勢。

珞石機器人正在向下一個階段努力。2019 年珞石發(fā)布的柔性機器人 xMate 采用了仿人手臂設(shè)計，可以實現(xiàn)全身力感知與高精度力控。庹華在采訪中表示，和傳統(tǒng)機器人的純位置控制不同，xMate 從底層控制體系開始做出改變，改為力與位置融合控制，縮短了機械臂性能與人類手臂的距離。

無論如何，協(xié)作機器人還需要進一步加強，而這種「加強」不只是技術(shù)上的發(fā)展。咨詢公司埃森哲在最近發(fā)布的《技術(shù)展望 2020》報告中表示，企業(yè)要想借助人工智能對組織進行重塑，需要促進和賦能真正的人機協(xié)作模式，打破以往機器響應(yīng)人類命令的單線互動關(guān)系，打造交互式和探索性的自適應(yīng)體驗，從而實現(xiàn)業(yè)務(wù)重構(gòu)。在工業(yè)領(lǐng)域，這一點尤其值得關(guān)注。

不管從哪個角度看，盡管行業(yè)看起來蒸蒸日上，發(fā)展迅速，但水面之下，需求和賦能兩端企業(yè)仍舊無法達到完全匹配的程度。

一位不具名業(yè)內(nèi)人士告訴極客公園，在工業(yè)智能化領(lǐng)域，兩極分化的狀況非常嚴重，也就是大公司擁有的資源和資金更多，愿意嘗試的機會也就更多。相反，小公司在接觸智能升級上反而有些畏手畏腳。

不止一家公司向極客公園提到這一點。根據(jù)艾瑞在 2019 年發(fā)布的《中國制造業(yè)企業(yè)智能化路徑研究報告》，全國規(guī)模以上（年主營業(yè)務(wù)收入 2000 萬元）工業(yè)企業(yè)當中有 84.2% 屬于小型企業(yè)，規(guī)模以下尚有 200 余萬家小微企業(yè)。由于自有資金不足、信息化基礎(chǔ)薄弱、缺乏相關(guān)人才等多方面因素影響，大部分小微企業(yè)只能圍觀大企業(yè)開展智能化改造，自己卻很難融入智能化制造的浪潮。

當然，這與行業(yè)也不無關(guān)系。比如在汽車制造行業(yè)，行業(yè)自動化程度已經(jīng)到達了很高的水準，玩家準備向下一步，即數(shù)字化、智能化進展；而某些傳統(tǒng)行業(yè)仍處在「水深火熱」之中，連自動化都沒達到，更別談智能改造。

相對應(yīng)地，如果誰能把挑戰(zhàn)更大的傳統(tǒng)行業(yè)率先啃下來，那么在行業(yè)中也會獲得一些影響力。這是企業(yè)方法論的問題。

李淼認為，小企業(yè)也不一定沒有機會，主要在于企業(yè)的態(tài)度問題?！赣幸恍┢髽I(yè)在很細分的領(lǐng)域，雖然規(guī)模并不大，但它仍然有智能化需求?！股鲜鋈耸恳脖硎?，智能化應(yīng)用很早就存在，但傳統(tǒng)企業(yè)的思想更為保守，并沒有意識到一種更簡便、更智能的方法能夠帶來一些轉(zhuǎn)變。

對于工業(yè)領(lǐng)域來說，行業(yè)整體還是在一個非常早期的階段。即便乘上「新基建」的東風，給了工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)很大希望，但問題能否解決還要看后續(xù)。中國行業(yè)基礎(chǔ)相對薄弱，所以彎道超車需要更長時間的投入。在李淼看來，中國相比其他工業(yè)發(fā)達國家的劣勢就在于整體的工業(yè)生態(tài)?！傅聡墓I(yè) 4.0 是聯(lián)合了西門子、寶馬等大企業(yè)一起來做這些事情，就我目前看到中國還沒形成這樣一種生態(tài)?！?/p>