機器人行業(yè)洗牌將至

在2016年-2017年期間，資本和政策都在大力推動工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，工業(yè)機器人發(fā)展十分迅猛

不過，進入2018年后，工業(yè)機器人的市場發(fā)生了變化，失去之前的強勢，到了2019年，整個工業(yè)機器人行業(yè)逐漸低迷。

中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（CRIA）公布的數(shù)據(jù)顯示，2018年中國工業(yè)機器人全年累計銷售13.5萬臺，較2017年減少了6000臺，同比下降3.75%，在繼國產(chǎn)品牌占有率五年首降之后，國產(chǎn)工業(yè)機器人的市場銷量也迎來下降。

工業(yè)機器人銷量下滑，直接受到影響的就是機器人廠家。對于國產(chǎn)品牌而言，這個“冬天”則顯得格外寒冷。

目前，國產(chǎn)工業(yè)機器人發(fā)展正面臨銷售下降、增長減緩、盈利困難的尷尬局面。

要想實現(xiàn)真正的“人機共舞”,讓工業(yè)機器人變得智能化

要想實現(xiàn)真正的“人機共舞”，讓工業(yè)機器人變得智能化是一條必由之路。傳統(tǒng)的工業(yè)機器人只能在固定的環(huán)境里從事重復(fù)性的工作，它們既無法適應(yīng)動態(tài)復(fù)雜的環(huán)境，也無法與人類共同合作完成工作，這就使得制造業(yè)行業(yè)的發(fā)展很難得到新的突破。如今，隨著人工智能技術(shù)在供應(yīng)鏈場景的不斷應(yīng)用，工業(yè)機器人正在變得越來越智能化，它們不再呈現(xiàn)出“頭腦簡單、四肢發(fā)達”的狀態(tài)，而是在人工智能技術(shù)的助力下?lián)碛辛恕按竽X”，從而變得更加“智慧”。機器人網(wǎng)絡(luò)協(xié)同操作系統(tǒng)河圖（HETU） 就正是這樣的“大腦”。

機器人的控制方式(PTP)

機器人的控制方式

點位控制方式（PTP）

這種控制方式只對工業(yè)機器人末端執(zhí)行器在作業(yè)空間中某些規(guī)定的離散點上的位姿進行控制。在控制時，只要求工業(yè)機器人能夠快速、準確地在相鄰各點之間運動，對達到目標點的運動軌跡則不作任何規(guī)定。定位精度和運動所需的時間是這種控制方式的兩個主要技術(shù)指標。這種控制方式具有實現(xiàn)容易、定位精度要求不高的特點，因此，常被應(yīng)用在上下料、搬運、點焊和在電路板上安插元件等只要求目標點處保持末端執(zhí)行器位姿準確的作業(yè)中。這種方式比較簡單，但是要達到 2～3um 的定位精度是相當(dāng)困難的。

視覺技術(shù)與實體經(jīng)濟融合領(lǐng)域

　　人工智能領(lǐng)域的視覺技術(shù)主要是圖像識別、計算機視覺、機器視覺。雖然機器視覺在工業(yè)領(lǐng)域被廣泛提及，但是其應(yīng)用的技術(shù)包括了計算機視覺、圖像處理等技術(shù)，應(yīng)用場景也稍有不同。圖像識別主要應(yīng)用在圖像終端，如人臉識別攝像頭；計算機視覺主要是應(yīng)用于動態(tài)圖像的分析和靜態(tài)圖像分析。可以說，計算機視覺是人工智能視覺技術(shù)的基礎(chǔ)元素。

　　視覺技術(shù)是人工智能當(dāng)前技術(shù)相對其他技術(shù)領(lǐng)域較成熟、技術(shù)發(fā)展快、市場需求量大的領(lǐng)域，比如人臉識別，在光線好的情況下，正面人臉識別機器的準確率能達到99.99%，人臉識別在、物業(yè)安保、銀行、證券、金融、教育、電子商務(wù)、機場、地鐵等場景應(yīng)用廣泛。前瞻研究院《中國人臉識別行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》顯示，未來十年，我國人臉識別行業(yè)市場規(guī)模有望達到千億元。