机器人文明逼近:我们即将面对的,会是一个什么样的陌生世界?(下)
史成波 吴慧敏 2017-08-12 11:23:53
导语:科幻世界里的机器人文明时代真的不再遥远?

文 | 史成波 吴慧敏  来源 | 中金金网,ID:cicc_jw  编辑 | 扑克投资家,转载请注明出处
观点:看好系统集成>本体>核心部件

我们认为国产机器人企业在系统集成方面具有一定优势。工业机器人的核心部件包括机器人本体、减速机、伺服电机、控制系统等,其中减速机、伺服电机合计占到总成本的50%以上。相应地,根据企业从事业务的不同,可以将工业机器人企业分为零部件制造、本体制造及系统集成企业。

系统集成:国内厂商在系统集成领域具有一定优势。主要因为:1)通过对客户生产工艺和过程的理解,以及对客户需求的快速响应能力,国产机器人企业在系统集成领域相对于外资企业具有相对优势;2)系统集成商的业绩能够快速释放;3)随着制造业自动化程度的提升,单个集成项目的合同额大幅提高,集聚效应开始显现;4)现在从事机器人相关集成的自动化企业具有向未来“工业4.0”的智能工厂集成转型的先发优势。

本体:机器人本体的整体市场并不大,目前我国机器人产业与10年前的挖掘机十分相似。如果把2012年的工业机器人产业与2003年的挖掘机行业进行时空比较的话,我们认为机器人行业毫无疑问会有一个快速增长的过程,但是整体的市场容量有限,单个公司的天花板也更小。行业规模:如果按照中国制造业占全球50%,工业机器人的销量也有望达到全球总量的50%来推算的话,到2020年机器人本体制造的市场规模有望达到172亿。

零部件行业相对较小。公司天花板:2012年工业机器人市场竞争格局与2003年挖掘机市场类似。经过8年快速发展后,挖掘机市场竞争格局已经基本稳定,2011年行业销量最高峰时期,三一的市场占有率全行业最高,却仍只有11.2%。如果按照挖掘机行业的市占率来推算,内资龙头工业机器人本体制造企业市占率达到15%,则单个企业的天花板约为25亿,很难产生大企业。

核心部件:伺服电机及系统存在较大差距。稳定性和精度是下游企业选择伺服电机的首要考量因素,目前国产伺服电机加工工艺与国外差距较大,转子和定子之间间隙较大,高速时发热较为严重,因此一般使用在低速环境。而在高强度、快节拍的流水线上,工业机器人往往需要进行长时间高速运动、需要高度精密重复定位,因此中高端机器人本体制造企业往往使用进口伺服电机和配套伺服系统。

核心部件:控制系统已逐步实现进口替代。为了避免沦为“攒机商”,国内本体制造企业选择技术门槛相对较低的控制系统领域进行突破,目前部分国产本体制造企业已经开始逐步使用自主研发的控制系统,未来有望实现进口替代。

但机器人不仅仅是劳动力替代的工具

1986年,中央电视台记者向时任863计划自动化领域首席科学家蒋新松提出一个问题:机器人到底是什么?他答道:“机器人不是人,是机器,它能帮助人去做很多人力所不及的工作。”这句话是对上世纪80年代机器人状况、机器人本质、人和机器人的关系的精辟阐述。但三十年来,随着机器人技术的高速进步及其在世界范围内的迅速普及,使得这些概念逐渐发生变化。我们可以认为智能机器人也是机器,但是,从智能机器人开始,机器人也会具有某种程度人的属性,由此就产生了新的人、新的机器人与社会的关系。

青铜时代机器人的优点包括替代重复劳动、危险工作且工作高效。机器人经过半个多世纪的发展,在汽车等产业存在大量重复、单调、枯燥或繁重的工作岗位,如焊接、装配和搬运等,在这些岗位采用机器人一方面可以减轻人的负担和劳动强度;更重要的是能够满足市场对产品的产量、质量、稳定性、可靠性、效率和成本等提出的高要求。

青铜时代机器人的不足包括只能示教或编程,不能通过人的现场协调改变运动轨迹。青铜时代机器人,从技术层面来看,是基于自动化技术的机械电子装臵,其工作环境是不变的,称之为结构环境。机器人应对结构环境一般不需要智能;机器人的控制方法没有超出传统自动化理论范围;机器人的操作只需要示教或预编程序。青铜时代机器人本质上可看作是一种仿人运动的机器,确切地说,是用机械电子部件实现的不带手指的机械臂,机械臂可以实现2-6轴的运动,这与机器的典型代表机床相比较,两者并无本质区别。因此,尽管机器人具有仿人动作,但其机器的“属性”并未改变。

随着人工智能、生物等技术的发展,机器人已经从“只是机器,不是人”发展到“还是机器,但可视为人”的阶段,正在走向人机协作办公,甚至人机融合发展的变革。

四、白银时代:人机协作和人机融合

人机协作机器人就是机器人与人的协同,发展到高级阶段的人机融合,如同目前KUKA推广的人机协作机器人LBRiiwa以及ABB推广的双臂工业机器人YuMi,以及VR、AR与机器人的结合。

人机协作机器人(Cobot):传统流程优化至极限下的妥协方案

国际标准化组织将“人机协作”定义为,机器人与工人在一定的工作区域范围内为达成任务目标而进行的直接合作行为,机器人从事精确度高、重复性强的工作,人在机器人的辅助下做更有创造性的工作。

增长动因:传统流程优化已接近极限

由于生产流程单一、标准且人工效率低,汽车等成熟产业已经大量普及了机器人的使用,在现有技术下生产流程的优化已经接近天花板。机器人最终应该可以进行复杂、不规律的生产活动,并且完全自主化,不需要人的参与。人机协作机器人只是现有技术下妥协的产物,其最重要的区别是引入了传感器的使用,人机协作机器人的工作环境也变成了不可控环境,机器人需要感知周边环境变化,并作出反应。

工业机器人好比早期的大型计算机,强健且有效率,然而每次的性能提升和改变都非常的困难,而协作机器人好比个人电脑,操作简捷,具有很强的移动性和灵活性,可成为终端用户的工具。行业数据表明,目前超过90%的工业自动化作业是传统机器人无法完成的,包括Machine Tending(机械管理)、备料、装货卸货、包装等还未实现完全自动化,这就需要Cobot来弥补传统机器人在这些方面的不足。

其中,Cobot非常适合Machine Tending作业,即工业生产中具有重复性、冗长单调、人类操作效率低、有安全隐患的工作,如电子产品生产中在线测试in-circuitTesting对电路、电流的检测工作等。因此Cobot对于那些经常更换生产任务和作业内容的小型生产商来说,其灵活性和智能性再适合不过。

竞争优势越来越显著

协作机器人集合了安全性高、操作便捷、价格合理等核心优势,比传统工业机器人的应用领域更为广泛。得益于运动冗余、安全传感器、轴距和力传感器、机器人定位系统和其他视觉、声音和触感传感器等一系列技术的发展和整合,可以用于工业生产、研究与开发。与上一工业机器人相比,优势显著:

价格、成本优势:传统工业机器人体型庞大,安装和维护成本较高。而Cobot采用较低成本芯片和传感器,允许机器人拥有一定程度的智能性用来获取基本的感知和思维,具有很强的成本竞争力,售价、安装、维护各个环节的费用也大大降低,成本回收期平均低于1年,而传统机器人的成本回收期一般在2~3年。

MIT相关研究表明,人机协作比人类或机器人独立工作的效率都要高,能够降低85%生产闲臵时间相关的运营成本。斯坦福大学的一项调查显示,美国工厂每小时在每个员工身上的工资开支为23.32美元,中国为1.36美元,德国为25.8美元。若该工厂花费27,000美元够买一台Baxter(包括三年保修),按照一年260个工作日每天8小时计算,等同于每小时仅4.32美元的开支,工厂三年便可以实现成本回收。

学习能力强:传统机器人智能性不够高,每次更新和维护需要专业人士耗费大量时间,一般需要超过200小时才能完成,成本高且耗时。Cobot通过先进的人工智能技术和软件平台,无需花费数星期编程,机器人可以通过机器学习技术和“远程学习”就可以完成软件升级和技能更新。不需要专业人士的培训,操作者可以轻松控制机器人,并可以通过手把手教学让机器人习得新工作内容,同时还能与其他人工智能技术进行无缝连接。

安全性:由于没有内臵感应器,不具备感知周围环境的能力,因此为保证人身安全,生产作业中传统机器人必须被放臵于像笼子一样的空间中与人隔离。而安装了感应器和智能软件的Cobot不仅可以感知周围物体以避免冲撞等安全隐患,还能在人类手把手的教授下学习新的技能。由Rethink Robotics研发的Baxter机器人,自主研发的Series Elastic Actuators(系列弹性致动器)由一个马达、一个变速箱和一个弹簧组成,能够通过测量弹簧的伸展和弯曲程度来获得力量感应从而控制力量输出。

而Universal Robotics拥有自主研发的轴距感应器和复杂精准的软件可以测量马达的电流和机器人每个关节里各个编码器的位臵从而获得力量数据。当机器人感知到轴距和力量压力的增加超过活动所需,便可能发生了碰撞,那么机器人会自行停止活动。

机器人工业协会(RIA)和美国国家标准协会(ANSI)制定了四大要求来保证安全标准,Safety-rated monitored stop(具有安全评级监控的停止系统)、Hand guiding(手把手操作指引)、Speed and separation monitoring(速度和分离监控)、Power and force limiting(电力和力限制)。Safety-rated monitored stop可以保证机器人在人类进入其工作范围时可以自行停止活动;Hand guiding通过允许机器人仅在操作者的控制和引导下活动;Speed and separation是机器人度量人类所在位臵和距离的系统,能在必要的情况下减速,甚至停止活动;power and force limiting保证了人类在和机器人接触时所承受的电力和力量在安全范围内。

硬件和软件的发展为协作机器人的诞生创造了先天条件。硬件价格近年来大幅下降,机器人生产成本和价格也随之下降达到市场接受范围,奠定了广泛商业化的基础。加之,软件技术的不断进步,机器人的智能性和应用性也得到了大大提升。

主流厂商纷纷推出人机协作机器人

传统工业机器人笨重,无法与人安全互动,不能融入到人工生产流水线中。此外,使用机器人进行全自动生产在3C等行业又不具有经济性,例如汽车行业的机器人投入一般在2~5年才能收回成本,而在产品更新换代较快的3C行业,一般产品的生命周期可能只有1年,而机器人设计调试往往需要3个月。人机协作机器人可以通过示教方式操作机器人,编程周期大大缩短,让其在3C等行业应用成为可能。KUKA和ABB等厂商已经纷纷推出了自己的人机协作机器人,目前,主要的协作机器人包括:

ABBYuMi机器人:采用紧凑型设计,所有线缆内部走线,具有双臂14轴自由度。内部设有摄像头和传感器,精度达0.02毫米。触碰到人类时可在几毫秒内自我急停。

KUKAiiwa机器人:7轴单臂机器人,装配有力矩传感器,定位是“工人的第三只手”,可以帮助工人从不符合人体工程学的任务中解放出来,例如钻进狭窄空间中进行作业。该机器人已经在德国BSH的洗碗机流水线上得到了应用,该机器人可以帮助工人在洗碗机中安装水泵,能在16秒内拧紧4颗螺丝。

优傲UR系列机器人:安装调试可在一两个小时内完成,简单的编程调试只需几分钟时间,使工业生产更便捷快速是公司未来发展目标。

Rethink公司机器人:分Baxter(双臂)和Sawyer(单臂)两款,装备有声呐和机器视觉摄像头,能够代替人类从事部分高精度工作,比如测试电路板等。

新松柔性多关节机器人:国内首台7自由度协作机器人,具备牵引示教、视觉引导、碰撞检测等功能。

案例:RethinkRobotics的协作型机器人的代表

2008年成立的RethinkRobotics总部位于波士顿,于世界四大机器人制造商Fanuc、Yaskawa、KuKa和ABB中脱颖而出,已成为一家领先的人工智能协作机器人制造商。其产品主要应用于生产和研究环境,该公司创始人、主席兼CTO Rodney Brooks在1984年到2010年间一直任教于麻省理工机器人系,1990年他创立了自己的首个机器人公司iRobot,此后创立Rethink Robotics目标改变长久以来外包生产带来的生产困难和效率低下等问题,致力于打造具有安全、操作便捷、灵活性高、价格合理的全新自动化生产类型。公司已有工业领域客户包括GE、施耐德电器、JohnDeere、Kaiser Permanente等。

RethinkRobotics的愿景是打造可与人类并肩工作的机器人,目前已经上市在售的协作机器人有三款,以Baxter和Sawyer两个产品为主,分别于2012年和2015年面市,售价为25,000美元和29,000美元起,用户可根据自己的需求定制配件的种类和数量.

Baxter:公司推出的第一代人机协作机器人,改变了以往工业机器人安装和使用成本高、需要与人隔离独立作业的时代。它拥有一双灵活的机械手臂,一双机灵的大眼睛在作为头部的屏幕上转动、眨眼,可以完成的工作包括:生产线上的装载、卸载、包装、物料搬运等。Baxter的设计使其最擅长在生产线传送带上抓取物品,但不能满足更高要求的工业自动化需求。

Sawyer:2015面市的第二代机器人,相较于Baxter它的身形更加苗条,去掉了“双臂”改为装有14个关节更加灵巧的单臂机器人。性能上,搭载了升级版促动器的

Sawyer拥有更强的技能,更高的工作效率,专为更为复杂的作业环境设计。Sawyer更适合“MachineTending”相关,要求更为精准、复杂的工作。

BaxterResearchRobot:与Baxter属同一系列产品,主要用于大学、企业、研究机构的实验室项目,包括人机交互、机器学习、自动化、项目研发、策划、教育等领域。正在使用这款机器人的学校包括:麻省理工、普渡大学、杜兰大学、新加坡国立大学、东京大学等。

其他配件:机器人的手部可以根据需要选择吸盘式抓手、电子平行触手。

软件平台Intera:它不但承载着操作系统,更是一个开放的第三方软件应用平台,工业者和researchlabs都可以开发并分享第三方应用软件,允许机器人根据操作者需求在平台上不断地学习最新的技能,从而一步步使机器人在各种各样的工业环境下都能完成工作需求。

人机协作机器人市场大,3C行业有望成为应用急先锋

在工业生产方面,协作机器人非常擅长于电子产品、塑料品、合同制造、包装、金属加工、消费品等产品众多、换代迅速、生产过程复杂的工业生产领域,也同时正逐渐渗透到家用市场。

整个人机协作机器人市场空间巨大,但仍需培育。根据国际机器人协会数据,2014年协作机器人销量仅2,000台,而所有类型工业机器人同期销量是22.9万台。增长缓慢的趋势还需要制造商们加大对市场培育的投资,以提高市场认知度。泰瑞达(Teradyne)预计,未来十年,协作机器人销量年均增长率将达到35%。

而3C行业有望率先成为行业应用急先锋。3C行业大量使用人工,产品升级换代周期快,传统机器人改造升级周期较长,采用人机协作机器人具有显著优势。目前我国汽车行业中机器人的密度为305台/万人,制造业密度为36台/万人,我们估计2014年3C行业中机器人密度约为19台/万人,低于制造业平均水平,且远低于汽车行业密度。仅假设我国3C行业机器人密度在未来达到制造业36台/万人的平均水平,新增机器人需求将达到14,965台。

VR/AR+机器人:机器人革命的预演

增强现实(AugmentedReality,AR)和虚拟现实(VirtualReality,VR)将是人机交互的

里程碑技术。增强现实强调混合现实,即在现实世界上叠加数字信息和虚拟物体等;而

虚拟现实追求沉浸式的体验,用户从现实世界完全隔离,而进入虚拟世界。我们认为

AR/VR+机器人将是人机协作之后的下一个产业制高点,即人机融合。

AR+机器人

相较于VR,AR技术其实早已走进日常生活。AR不追求沉浸式体验,通过手机的摄像头和手机自身的处理能力即可实现增强现实效果。目前,手机应用中已经出现了大量的增强现实的应用,如哈图的拍照应用、哈根达斯的2分钟音乐会、华西都市报魔码AR等。由于手机作为终端已经普及,消费者不需要另外再购买头盔等辅助硬件,机器人与AR的结合可能比与VR的结合来得更快。

在AR技术下,部分机器人实体可以被取代。增强现实技术可以完全在现实场景中虚拟出一个机器人,由于没有硬件的限制,机器人的神态和动作都将更加逼真灵活。一些没有功能性的硬件将被取代,例如幼教机器人本体并没有功能性,AR眼镜完全可以在现实世界中虚拟一个幼教机器人,并提供完全类似的功能。同时,机器人的外观可以随意修改和更换,例如我国人工智能创业团队图灵机器人就与哈图合作在产品发布会上使用增强现实虚拟了一个图灵机器人。

AR+机器人在消费电子领域已有成熟应用。在消费电子领域美国Orbotix公司已经推出了多款机器人,是AR+机器人应用的领导者。其中最新款为BB-8,使用平板电脑或手机控制,具有一定的智能,可以与人进行交互,并且可以通过AR技术播放“全息视频”等。在国内,腾讯联合Orbotix公司推出了“微宝”机器人,“微宝”外观是一个白色小球,可以把虚拟游戏搬到现实当中,如虚拟宠物养成类游戏等。

AR+机器人具有生产工具性质。AR具有很强的工具性,就如同目前iPad是消费电子,而笔记本电脑是生产力工具一样,AR+机器人具有生产力工具属性。目前,技术最先进的微软的HoloLens计划于2016年一季度开始发售,并且首先面向商业用户,微软将其作为生产工具的倾向较为明显。其余的AR市场参与者还包括Google、MagicLeap和CastAR等公司,Google眼镜在消费市场基本已被证明失败,MagicLeap和CastAR尚处于初期研发阶段,微软在未来一段时间内都将主导AR市场的走向。

AR让人机协作事半功倍。机器人更容易理解虚拟世界,而AR作为虚拟世界和现实世界的桥梁,为人类操纵机器人提供了更为简便的途径,未来人机协作机器人的设臵和调试将变得更加快捷,柔性制造程度将大大提高。AR作为一种崭新的人机界面将大幅提高人机协作的效率,例如工人只需要用手指一指即可规划AGV的行进路线。

主流工业机器人厂家纷纷开始使用AR技术。KUKA早在2006年就展示了KUKA Augmented Reality Viewer软件包,该技术通过将工程信息传输到移动设备中,简化了KUKA工业机器人的设臵和编程。ABB也于近年开始进行增强现实的研究,试图探究工业机器人信息可视化问题以及提升工程师维护机器人的效率问题。

VR+机器人

虚拟现实和机器人的结合最初被用于太空领域。虚拟现实技术于80年代兴起,美国NASA于1993年研制的遥操作车可以被认为是VR+机器人结合应用的开端,该项目目的是帮助人类在极端环境进行科学探索。虚拟现实在其中的作用是解决高延时下机器人的操纵问题。机器人首先通过传感器扫描周边环境,然后将数据发送回操作端,操作端随后会自动生成一个3D虚拟场景,随后科学家即可在该场景内对机器人进行安全的操作。这一处理延迟的理念为后来的太空探索奠定了坚实的基础。

机器人是虚拟现实的主要应用方向之一。VR+机器人可以免去3D建模生成虚拟世界这一步,可直接通过机器人音视频信号的传输帮助人们瞬间到达更远的地方,同时产生身临其境的感觉。在虚拟现实技术出现的初期,游戏、视频等内容还不充足时,VR+机器人作为一个应用方向可以迅速填补内容缺失造成的空白。此外,VR+机器人在传统3D建模较为完善的领域也有应用空间,如工业机器人示教等。VR+机器人的潜在应用包括:

消费领域机器人操作:“你是我的眼”形象的描述了虚拟现实机器人在消费领域的应用。

1)远端临场机器人DORA由宾夕法尼亚大学研发,可以让机器人完全匹配使用者戴着眼镜的头部运动,并使用远程摄像机让眼镜佩戴者可以环顾四周各个方向的动静。

2)一家名为Wevolver的初创公司推出了一个项目,用机器人做替身,让住院的孩子们躺在病床上也能游览动物园,其技术主要通过OcculusRift头戴显示器和一款基于电动平衡车的机器人实现。

3)iRobot公司和思科合作研发的Ava500机器人已经能够替代员工出席会议或出现在办公室里。这款机器人配有自动导航系统、LCD屏幕,能够四处走动,同时传输面部的视频,耳机和照相机能够接收并传回周围的音频和视频,Ava500未来与VR的结合非常值得关注。

生产领域机器人操作:目前在工业生产领域还未看到虚拟现实直接操作机器人的案例,但是学术界已经对此进行了多方面的研究,通过将虚拟现实技术与移动机器人技术相结合,可精确地操纵移动机器人完成各类人类不适宜完成的任务,例如核事故处理、输电线路除冰操作,工业冷凝器清洗等。目前,这些研究尚处于软件和虚拟仿真层面,但应用前景广阔。

医学领域应用:美国直觉外科的达芬奇机器人是虚拟现实和机器人在医学领域的典型应用。达芬奇手术系统通过虚拟现实技术,手术视野可放大至10倍以上,医生可远程控制多种手术器械进行手术,同时消除了医生人手生理颤动。直觉外科2014年收入达到21.3亿美元,净利润5.1亿美元,是虚拟现实和机器人结合产业化最成功的案例。

机器人示教:工业机器人可以通过手把手的教育进行示教,但是人在操作机器人时仍然有受伤的危险。而利用虚拟现实技术进行机器人示教是机器人学中新兴的研究方向。ABB研发的下一代示教器就使用虚拟现实技术,用户只需要用手演示焊接动作,就足以让焊接机器人学会并执行该类任务。此外,也有学者研究了虚拟现实在服务机器人示教领域的应用,如“国家863计划——中医按摩机器人”项目中就研究了中医按摩机器人虚拟现实示教的可行性。

VR+机器人将是改变人类本身的技术。中山大学哲学系教授翟振明认为以往的技术基本都是客体技术,即通过制造工具、使用工具来改造自然客体的技术。并且,这种被制造和使用的工具本身也是客体。例如,一辆汽车、一把锤子虽然融入了人的技术,但它们毕竟还是与制造者分立的物体。与客体技术相比,虚拟现实技术则是一种主体技术。这类新兴技术不是用来制造客体化的工具的,也不是用来改造自然客体的,而是用来改变人本身的。成熟了的虚拟现实化的人联网,相当于我们重新创造的一个物理世界。如果此类主体技术成为我们的主导性技术,我们的生活方式将会从根基上发生巨变。

VR+机器人最终将带领人类走向人机融合。如果说AR+机器人还停留在人机协作阶段,那么VR+机器人将真正带领人类走向人机融合。设想大家根本不需要自己亲自出门,只需要将大脑接入网络,就可以通过由思维来控制的“机器代理人”替自己做一切想做的事情,并且能够得到沉浸式的体验。科幻电影《未来战警》描述了这一技术成熟并得到广泛应用下的人类社会,并提出了人类与机器人之间关系的反思。

VR+无人机

技术早已在军事无人机上得到验证。2000年MQ-9无人机首飞,该机是第一种猎杀无人机,可长时间进行高海拔侦查,必要时还可发动对地攻击。每架无人机都配备一名飞行员和一名传感器操作员在地面站内进行作战操控。地面站的设计与真实飞机座舱十分相似,只是缺少沉浸式体验,未来过渡到真正的VR并非难事。

VR+无人机让每个人都成为飞行员。传统飞行需要有专业的飞行员驾驶,飞行员选拨和培训严格,飞行器造价昂贵等因素让大部分人无缘飞行梦。作为“会飞的摄像机”,无人机受到欢迎的原因就是人们可以体验在空中俯瞰地球的感受。而虚拟现实与无人机的结合将使得无人机的使用体验达到一个前所未有的高度。在未来,飞行体验将不再是少数人的垄断专利,VR+无人机的结合将使普罗大众也可自由翱翔天空之中。目前,主流的消费无人机企业已经开始研发和使用虚拟现实技术:

大疆创新:大疆创新即将发布无人机虚拟现实眼镜,售价大约在2000元左右。该眼镜由大疆创新和世界级镜头制造商卡尔〃蔡司联合推出,可以让佩戴者实时获取航拍360度画面。

GoPro:GoPro的优势是运动相机,目前公司正在计划推出两款产品,一款是消费级无人机,预计2016年上半年发售。另一款产品是六摄像头球面阵列,这款配件可以安装六台Hero4相机,并通过软件生成球形图像,以便为虚拟现实提供内容。公司无人机和虚拟现实相机的结合令人期待。

Bebop:Parrot以其制造的AR.Drone四轴无人机出名,近期其公布了其最新的无人机Bebop,该款无人机将于十二月开始正式销售。Bebop单机售价为499美元,搭配Skycontroller遥控器的售价为899美元。Bebop无人机最大的特点是Skycontroller遥控器可以与虚拟现实头盔兼容。用户可以将OculusRift连接到遥控器上,感受第一视角驾驶飞机的乐趣。

FLYBi无人机:该无人机目前正在众筹网站Indiegogo筹集资金,目标是3.5万美元,出资595美元者可获一架无人机,连同VR眼镜、停机坪及遥控器则需1795美元。该技术利用特制VR眼镜,可以将无人机拍到的画面实时展示在使用者眼前。用户只要转动头部便能改变镜头角度,再配合遥控器控制无人机,使用者即使身处地面,也能感受翱翔天际的快感。

亿航图传眼镜:国产的亿航无人机在虚拟现实应用上已经走在前列,公司将传统的图传系统与虚拟现实结合,推出了亿航VR眼镜,眼镜可以在现实视角和无人机视角间切换,与无人机搭配售价为7299元。

除飞行体验外,我们可畅想虚拟现实下无人机的商业应用。传统的无人机商业应用包括户外拍摄、救灾抢险、无人机快递等,在虚拟现实技术下,无人机的商业化应用有望取得突破。1)户外拍摄,无人机操控者可以直观的看到无人机的拍摄角度,拍摄角度的调整不再需要复杂的坐标和操控,能够实现所见及所得。2)救灾抢险,在一些具有危险的作业区域,无人机将可以取代传统的飞行器,在恶劣环境下实现灾害监测、汇报、运输等任务。降低飞行员伤亡的风险。3)无人机快递,无人机快递受人工智能发展的拖累,一直不能大规模应用。通过虚拟现实技术,未来的快递员可以不用再在雨雪天气上门,只需要操纵无人机飞到住户窗口即可完成工作,快递员的效率和工作环境将显著提高。

AR/VR+机器人(无人机)仍需技术突破

目前,AR/VR与机器人(无人机)的大面积结合仍有一些技术难点需要取得突破:

低延时技术:眩晕感是目前虚拟现实类产品都存在的致命伤,比如,当人处在一个虚拟现实的环境中,如果画面在模拟移动,而人本身并没有运动,那么大脑会得到错误的指示信号,并且调整人体的平衡性等,很大一部分人会感动恶心,晕车也是同样的原理。解决这一问题的最主要方式是降低VR设备的延时,AMD的首席游戏科学家RichardHuddy认为,11毫秒或是更低的延迟对于互动性游戏来说是必需的,个别情况下20毫秒的延迟在电影中可以接受。目前,技术最好的Oculus计划将延时做到15毫秒以下,这也是公司消费者版本VR迟迟未发布的原因。

大数据传输技术:为了获得沉浸式的体验,高分辨率的图像和声音需要实时进行传输,目前的3DVR电影文件大小都在15G到20G左右,目前的互联网下载速度还不足以支持云端播放。在数据传输速度获得突破前,沉浸式体验将大打折扣。

高性能电池:机器人在外部环境活动必须通过电池提供能源,市场迫切需求高密度电池的出现。我们看好锂电池生产企业先导股份和赢合科技等。

传感器技术:为了获得临场感,AR/VR+机器人对传感器提出了新的要求,包括力反馈、温度、气体传感器等都是未来的发展方向。目前中国的大部分MEMS传感器依赖进口,国际厂商主要有意法半导体、博世、德州仪器等,关注国内的汉威电子。

空间感知技术:空间感知技术决定了机器人“我在哪里”和“我可以去哪”的问题,对于AR来说还意味着空间捕捉和建模。解决这一问题可以使用3D激光雷达和机器视觉等,空间感知技术一直被国外康耐视、莱卡、苹果、微软和Google等公司垄断,目前一些国内公司已经开始进行国产化研发,国内3D激光雷达可以关注巨星科技的子公司华达科捷,机器视觉可以关注劲拓股份、慈星股份等。

高性能伺服电机:伺服电机是机器人必须的机构部件,未来伺服电机必须向小型化、节能化和静音化发展,我们建议关注国内具有伺服自主技术研发能力的埃斯顿、汇川技术等。

神经科学:思想控制也已有诸多研究,本田公司通过解析人的脑电波以及大脑血流变化,成功的控制人形机器人ASIMO作出了简单动作,未来沉浸式的机器人替身完全有可能出现。

五、黄金时代:机器人的文明

或许有一天,人类会进入一个可以无忧无虑的生活,无需生产劳动,而且永远不会衰老,手脚永远强壮,没有疾病困扰,可以活的很久,除非主动申请死亡,否则生命可以以其他的方式永续。这像极了希腊神话里第一代天神统御下的黄金时代,我们认为这个时代的来临,可能是建立在人工智能+机器人技术高度融合发展的基础上。

人工智能(AI)发展会超越我们的想象

广义人工智能可能2040年实现。

如果我们把人工智能的目标分为超级智能(Artificial Super intelligence,在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多)、广义人工智能(Artificial General Intelligence,各方面都能和人类比肩的人工智能,或称强人工智能)和狭义人工智能(Artificia lNarrow Intelligence,擅长于单个方面的人工智能,或称弱人工智能),那么,我们现在已经达到(机器视觉)或接近实现(语音识别,自然语言处理)狭义人工智能。科学家们预测在2040年左右有50%的概率可能实现广义人工智能,而2075年前实现广义人工智能的概率就有90%。到达广义人工智能以后,可能再花20~30年实现超级智能。

“AI+”或将剧烈改变人类社会

从现在到2040年将是狭义人工智能快速发展,并深入各行各业和消费者个人生活的阶段,“AI+”将剧烈改变整个人类社会。

AndyRubin预言某种形式的AI将是继移动互联网之后的下一个计算平台。计算机普及成了PC机,PC机催生了互联网,互联网引发了大数据和无尽的选择,而大数据将打磨AI算法,帮助人们在无尽的选择面前做出挑选。

KevinKelly预言,AI将像电力一样无所不在又提升能力。未来1万个创业企业的创业想法就是找出一个产品/领域,加入AI。

Gartner也认为,我们正处于智能机器(smartmachines)时代的开端,到2018年,30%的人机界面就将是与智能机器的自然语言交流,10%的人类劳动将由AI算法来协调(类似现在的Uber司机接受系统派单,并根据App上的提示去往高需求的地方),至少一个发达国家将制定出相关的法律框架以厘定智能机器的权利和责任。

根据Gartner的“智能机器炒作周期图”,由AI驱动的应用中,语音识别产业化最高,自动驾驶汽车和智能顾问处于炒作最高点,智能机器人、自然语言处理/生成和虚拟个人助手处于爬坡期。这些都属于5-10年内能广泛普及的颠覆性技术。而神经形态硬件(如神经元芯片等)属于10年以后才能普及的技术(甚至也可能没有必要)。

目前AI已经取得显著进步

如果还是从感知、分析、执行这三个层面去理解人工智能的话,我们认为:

智能感知技术已经取得丰硕成果,特别是随着互联网和大数据的发展,在计算机视觉技术(图像识别、探索识别等)和自然语言处理技术(语音识别、语义识别等)均已经初步成熟,并开始商业化尝试。

智能处理技术大部分仍处于实验室阶段。智能处理技术就是计算机能模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断,即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策,是人工智能的核心。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习(深度学习等)等,其中机器学习是关键,也是目前科研最为密集的领域,已经在一些专业方向领域商业化应用,如信用卡欺诈检测、语音识别、医学分析、股票交易等领域的应用。

智能执行发展不一,其中机械技术发展较慢,控制技术发展相对成熟。智能执行主要是将前期感知并处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备,实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能执行是人工智能最直观的表现形式,其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能执行领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关,整体表现为机器人学,目前机械技术受制于材料学发展缓慢,控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。

人工智能+机器人:世界因此而变

在人工智能结合机器人的道路上,其实国内外的创新创业者从未停止过探索的步伐。我们将人工智能机器人分为三个阶段:

智能机器人1.0:具有专业人工智能的机器人

在当前的狭义人工智能(弱人工智能)时代,人工智能还不能提供实现智能机器的完整理论和方法,但在机器视觉、语音识别、自然语言处理等人工智能领域都已经取得了不少突破,当我们把机器要完成的任务加以限定,及发展具有专业人工智能的特种机器人,那么已有的人工智能技术就能发挥作用,使开发这种类型的智能机器人成为可能。目前的机器人已经能够实现交流、主动规划行走等许多功能,已经开始步入到人类的生产和生活中。

面部识别、语音识别+机器人:软银集团旗下的Pepper机器人是此类的佼佼者之一。机器人大约1米高,可以用表情、动作、语言与人类交流,目前已经会使用4,500个日语词汇。其最出色的地方在于情感引擎,即一个可以通过分析语调、面部表情及语言,来分辨人类是否生气或悲伤,并作出反应的系统。此外,Pepper也在程序方面模拟了部分人类情感,譬如会在房间变得黑暗时表现出“紧张和不安”等,也会在收到夸奖和抚摸时表现开心和得意。

在B2B市场,Pepper目前已经在银行、电信、商超等B2B市场有应用,例如日本雀巢咖啡公司采购了1000台机器人。除了扮演一个可爱的机器人礼宾服务员,Pepper最吸引企业的功能,就是大数据功能。Pepper的摄像头和传感器可以统计每天走进商店里的顾客数量,然后分析他们的年龄,性别,以及情绪状态。这些信息非常有用,Pepper可以分析消费者看到某个商品时的面部表情和肢体语言,继而推算出消费者的购物喜好。在B2C市场主要在家庭陪护、娱乐、教育等等。

机器学习+机器人:美国Brain Corporation是一家开发机器人“大脑”的公司,致力于利用精准的机器人学习技术为自主服务型机器人研发通过重复训练而非程序控制的软件系统。已开发操作系统BrainOS,主要采用动物训教的概念,允许操控人使用遥控器来训练机器人重复学习简单的任务,非常适合机器人制造商、教育者、学生和早期商业开发者使用搭载了该系统的机器人。

公司起源于高通,早期专注于神经计算学、生物大脑启发等领域的合约研究项目。开发团队集合了超过20名脑建模、机器学习、计算机视觉、和机器人等领域的博士。目前作为高通风投旗下备受瞩目的公司,计划将所研技术转向实际应用和商业化。开发的首个机器人EyeRovers外形设计小巧,身高不到1英尺,依靠身体两侧的轮子行走,由3D打印制造而成。

当机器人耳朵的灯变为红色时,表示它处于学习状态,操控人此时可以进行训练,当灯变为绿色是表示机器人完成了学习过程。

智能机器人2.0:伴侣型智能机器人

在人工智能能够突破的前提下,未来具有广义人工智能,类似于“大白”的全能型机器人有可能诞生。其诞生除了人工智能的高度发达外,对硬件也提出了更高要求。在目前的硬件科技水平下,机器人的许多执行能力受到限制,或者说由于硬件的不足,限制了智能机器人出现在更多的应用场景。譬如计算能力、储能技术(超级电容器)、电子能耗效率(氮化鎵、碳化硅等新型半导体和神经形态硬件)、机械结构、材料、执行机构等技术的进步,以及互联网万物互联和云计算数据存储的指数级增长。

智能仿生机器人:波士顿动力学工程公司的大狗机器人不仅仅可以爬山涉水,还可以承载较重负荷的货物,而且这种机械狗可能比人类都跑得快。“大狗”机器人的内部安装有一台计算机,可根据环境的变化调整行进姿态。主要的技术包括:1)运动控制设计-液压伺服控制、步态曲线、主被动柔顺性控制;2)执行机构,3)机械结构等。虽然大狗机器人是在目前科技水平下最顶级的4足机器人产品,但是动力系统、机械结构、材料等硬件环节仍然需要提升。

智能机器人3.0(终章):进化的机器人文明

随着人工智能的进一步发展,机器人发展到一定程度是否会产生机器智慧?未来的时间里面是有可能的,当足够多的设备节点智能化,大量的数据传到云端,云端可能会产生机器的意识,或者机器的智慧。或许随着未来智能机器人大量普及,将演进出人与机器人的伦理关系思考,具有超人工智能的机器人不排除会演进出自己的哲学、宗教和艺术等,进而形成自己的文明也有可能。

如果脑洞不够用,我们可以从科幻界去寻找答案,如美国作家菲利普迪克(Philip Dick)。他在小说《机器人能梦见电子羊吗?》(Do Androids Dreamof Electric Sheep?,1968)中提问“当科技发展到一定程度时,机器人和人,他们的关系会怎样?”又如阿西莫夫在后期作品《两百岁的人》(The Bicentennial Man,1976)中描写机器人安德鲁为了成为真正的人,逐步将自己的机械零件替换成活体器官,终于在两百岁生日的弥留之际,以死亡的代价获得了人类的承认成为“人”。

投资能改变世界的力量

从机器人发展阶段来看,我们认为机器人有两个大风口:1)人机协作和人机融合是机器人下一个爆发期,VR/AR+机器人(无人机)将成为新的产业方向,因为从技术上已经不再是遥不可及,而且国内外已经有许多创新型企业在致力于此类产品的研发;2)智能机器人1.0(具有专业人工智能的机器人)也是爆发大风口,如面部识别、语音识别+机器人,机器学习+机器人等。同时,产业链上的传感器、人工智能、电机等核心部件企业也值得关注。

VR/AR+机器人(无人机)

AR+机器人国内已经出现了一些应用,譬如图灵机器人就与哈图合作在产品发布会上使用增强现实虚拟了一个图灵机器人;再如腾讯联合Orbotix公司推出了“微宝”机器人,“微宝”外观是一个白色小球,可以把虚拟游戏搬到现实当中,如虚拟宠物养成类游戏等。建议关注图灵机器人(非上市)等初创型企业。

VR+机器人有望在工业应用领域广泛应用,譬如在核事故处理、输电线路除冰操作,工业冷凝器清洗等,虽然些研究尚处于软件和虚拟仿真层面,但应用前景广阔。关注科远股份、巨星科技等在该领域的进展。在生活领域,美国直觉外科的达芬奇机器人是虚拟现实和机器人在医学领域的典型应用,关注博实股份、天智航等。

VR+无人机有望让人自由翱翔。譬如大疆创新即将发布无人机虚拟现实眼镜,由大疆创新和世界级镜头制造商卡尔?蔡司联合推出,可以让佩戴者实时获取航拍360度画面。重点关注大疆创新(非上市)、雷曼股份等。

智能机器人1.0(具有专业人工智能的机器人)

当我们只专注发展具有某一特定智能的机器人时,那么已有的在狭义人工智能技术领域取得的成就就能发挥作用,这就产生了具有专业人工智能的机器人。目前这种机器人已经能够实现交流、主动规划行走等特定功能,并已经开始步入到人类的生产和生活中。如具有面部识别、语音识别的情感机器人Pepper机器人;以及具有感知四周环境(2维或3维建模),自主规划行走的路径功能,完成各个区域的科沃斯扫地机器人等。建议关注科沃斯(非上市)、康力电梯(康力优蓝)、巨星科技、GQY视讯、中发科技等。

感知能力:传感器

机器人和现实世界之间的纽带是传感器。未来新一代机器人的发展需要感知能力进一步提升,需要加快发展传感技术和集成技术,在现有传感器的基础上发展更好、更先进的处理方法和其实现手段,或者寻找新型传感器,同时提高集成技术,增加信息的融合。根据传感器的工作特征,可以分为,光学传感器(如红外传感器等);声传感器(如microphone等);力传感器(如压敏传感器等);位臵传感器(如陀螺仪等)。

传感器市场高增长。全球传感器市场规模一直维持两位数以上的增长,随着全球经济的复苏,发达国家推行工业升级以及物联网产业的发展,预计未来传感器行业增速将会加快,2015年全球传感器市场规模预计将达到1,587亿美元,同比增长26%。近年来,我国传感器行业年均增长速度超过20%。

高端产品依赖进口。我国传感器小型企业占比近七成,产品以低端为主,高端产品进口占比较大,其中传感器约60%,传感器芯片约80%,MEMS芯片基本100%。MEMS传感器是采用MEMS加工技术制造出来的新型传感器。与传统的传感器相比,就拥有体积小、重量轻、成本低、功耗低,适于批量化生产,易于集成和实现智能化的特点,是传感器家族中的高端产品,同时也是带动机器人硬件升级的重要元器件。

根据YoleDevelopment预计,2017年全球市场MEMS市场空间将达到209亿美元,2013~2017年复合增长率约13.3%,预计2017年将生产MEMS器件180亿个。在传感器领域,压力传感器依然保持稳定增长,加速度计则略有下滑。国内市场方面,根据高工产研数据,2013年预计中国MEMS传感器市场销售额约214.2亿元,中国市场约占整个全球市场约1/5。

重点关注国内传感器企业

目前,国际厂商主要以意法半导体、博世、德州仪器、惠普等为主。中国大部分MEMS及传感器仍依赖进口,在2013年全球Top50MEMS供应商中中国厂商仅有三家,分别是瑞声科技、歌尔声学和美新半导体。目前中国本土兴起了许多芯片设计初创企业,但是出货量仍然很低,例如Senodia、QST、Miramems(动作传感器)、Memsensing(麦克风)、Goodix(指纹识别)等。

分析处理能力:机器学习(深度学习)、智能人机交互、多机器人协调等

人工智能是下一代机器人的标准配臵。我们认为在人工智能细分方向具有优势的企业值

得关注:

机器学习,各种机器学习算法的出现推动了人工智能的发展,强化学习、蚁群算法、免疫算法等可以用到机器人系统中,使其具有类似人的学习能力,以适应日益复杂的、不确定和非结构化的环境。主要是百度、阿里巴巴、腾讯、京东、360、小米等互联网企业在研发投入。

智能人机交互,人机交互的需求越来越向简单化、多样化、智能化、人性化方向发展,因此需要研究并设计各种智能人机接口如多语种语音、自然语言理解、图像、手写字识别等,以更好地适应不同的用户和不同的应用任务。同时也需要不依赖云计算,运算能力强大,完全在本地运行类人工智能,多接口能力、多种感知类硬件提供数据处理能力,并辅助做出基础决策的微型处理器等。关注科大讯飞、灵玖软件(非上市)、小I机器人(非上市)、捷通华声(非上市)、图灵机器人(非上市)、地平线机器人(非上市)等企业。

多机器人协调作业,组织和控制多个机器人来协作完成单机器人无法完成的复杂任务,在复杂未知环境下实现实时推理反应以及交互的群体决策和操作。关注新松机器人等企业。

执行能力:机械结构和驱动装臵

执行能力主要体现机器人的机械机构和驱动装臵上,我们认为减速机、伺服电机等环节值得关注。国内主要有:双环传动、上海机电、秦川发展、南通振康(非上市),新时达、汇川技术、埃斯顿等公司。


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