В последнее время в новостях упоминается отрасль мобильной робототехники (AGV/AMR). Purdue перешла границу с сервисных роботов на промышленный рынок, добавив нового игрока на уже переполненный рынок. Haikang Robotics объявила о выпуске 100-го продукта AMR во всех категориях, главного игрока отрасли после многих лет разработки, производственные мощности взлетают, масштаб тенденции развития проявился.
В то же время, с прошлогоднего большого модельного бума, также началось новое развитие мобильной робототехнической отрасли. Один предприниматель взволнованно сказал, что «это повышает уровень интеллекта робота больше, чем сумма накопленных за последние десять лет технологий».
В какой-то степени это является отражением современного развития отрасли мобильной робототехники.
За последние десять лет индустрия мобильных роботов стремительно развивалась в Китае, а мобильные роботы, курсирующие между логистическими складами и производственными линиями заводов, стали синонимом интеллектуальной логистики и интеллектуального производства. По данным GG Robotics, с 2014 по 2023 год совокупный темп роста отрасли превысил 40%, а объем продаж увеличился более чем в 20 раз за десять лет.
Под потенциальным пространством, в дополнение к стартапам, зрелые производители роботов и традиционные поставщики логистического и автоматизированного оборудования вышли на поле, также есть ряд игроков по ту сторону границы, которых нужно убить, и инволюция серьезная. Другая сторона медали заключается в том, что после десятилетия развития масштаб отрасли в 2023 году, хотя и более 120,000 единиц, но масштаб и стандартизированная доставка по-прежнему являются общей отраслью для преодоления сложной проблемы.
Ознаменует ли этот трек начало новой истории с добавлением крупных моделей? Как индустрия должна выйти из инволюционного повествования?
01 Какая-то переполненная трасса
Недавно компания Purdue, занимающаяся сервисной робототехникой, выпустила своего первого робота PUDU T300 для промышленных применений, войдя в сегмент низкочастотной легкой промышленной доставки из сферы общественного питания и других сфер обслуживания.
Чжан Тао, основатель и генеральный директор Purdue Robotics, сказал в интервью, что причины выхода на промышленный рынок включают высокий потенциал промышленной сцены и высокую приемлемость таких продуктов, как роботы, в то время как они ранее накопили опыт в области сервисных роботов. Внешний мир интерпретирует трансграничный выход Purdue на промышленную логистику и транспорт
сегмент как ожидание найти новый канал роста по мере развития отрасли.
Однако наблюдатели также отмечают, что Purdue на самом деле выходит на трассу, которая и так уже довольно переполнена.
За последнее десятилетие отечественная индустрия мобильных роботов пережила процесс догоняющего развития зарубежных предприятий, постепенного улучшения производственной цепочки, и текущий уровень локализации превысил 90%.
Ветеран отрасли сообщил, что развитие отрасли началось в марте 2012 года, когда Amazon приобрела поставщика складских роботов Kiva Systems за 775 миллионов долларов, что впоследствии привлекло большое количество предприятий к развитию сферы логистики и автоматизации складов.
После этого, на фоне роста стоимости рабочей силы, трудностей с набором персонала и модернизации промышленности в Китае, мобильные роботы постепенно стали применяться во многих сферах, таких как розничная торговля и производство.
В этом процессе в игру вступило большое количество игроков. По данным CRM Industry Alliance 2023, в отечественную цепочку промышленности AGV/AMR входит более 600 предприятий, среди которых более 220 фирменных предприятий, чьей основной продукцией являются мобильные роботы (AGV/AMR) для промышленного применения. Это число превышает показатели как европейских, так и североамериканских регионов, где мобильные роботы были разработаны ранее.
Например, различные предприятия, созданные в первую волну бума стартапов мобильной робототехники (с 2014 по 2017 год), такие как Jiji Jia, Haikang Robotics, Quick Warehouse и Hai Zuo, уже появились и развились в сторону масштабирования, среди которых Jiji Jia и Hai Zuo улучшили свои показатели продаж на зарубежном рынке, и их макеты постепенно совершенствовались. Однако к 2023 году все еще есть стартапы, присоединяющиеся к этому пути и получающие финансирование.
Некоторые старые робототехнические компании Kuka, Yaskawa и Fanuc также расширили свой бизнес, перейдя от роботизированных рук к области AMR, и развили бизнес в области логистической и погрузочно-разгрузочной робототехники, как, например, Kuka Robotics, которая в 2021 году создала в Шанхае независимое подразделение мобильной робототехники и в том же году выпустила сопутствующую продукцию.
Игроки в области ИИ также вышли на поле. Например, Kuangyi Technology начала с алгоритмов ИИ, а после выхода на рынок безопасности посредством интеграции оборудования и программного обеспечения с 2017 года область интеллектуальной логистики рассматривается Kuangyi как новая точка прорыва для ИИ, чтобы выйти на отраслевую сцену.
Предприятия платформы в логистической отрасли с точки зрения собственной эффективности инвестируют в смежные предприятия или запускают продукты самоисследования. В июле прошлого года логистическая платформа Cargo Lala инвестировала в Tusker Robotics, сделав ставку на рынок роботов. Инвестированная компания Tasco сама является разработчиком интеллектуальных роботов-манипуляторов, основанным в 2021 году, и их основным продуктом является интеллектуальный робот-поддон.
С другой стороны, платформа электронной коммерции и логистики Cainiao, увеличивая инвестиции в автоматизацию складских перевозок и дистрибуции, а также других направлений, выпустила на рынок мобильных роботов собственной разработки для складирования и транспортировки, таких как четырехходовой шаттл для поддонов собственной разработки, о выпуске которого Cainiao объявила в 2022 году.
В результате это направление объединило стартапы, опытных производителей роботов и традиционных поставщиков логистического и автоматизированного оборудования, а также даже такие компании, как Foxconn и ZTE.
Игроки собрались, но ветераны считают, что рынок еще слишком ранний, что является проявлением масштаба отрасли. Данные отраслевого альянса CMR показывают, что в 2023 году объем продаж мобильных роботов (AGV/AMR) в Китае составит около 21,2 млрд юаней, продажи составят около 125,000 единиц. Даже с учетом разницы в размере статистического калибра, рынок отрасли еще предстоит открыть.
Рынок также неизбежно является ситуацией инволюционной конкуренции. Президент BG мобильной робототехники Xinsong Robotics ранее специально указывал, что на рынке существует спрос на проекты в области батарей питания и фотоэлектрической промышленности, отдельные продажи проектов составляют сотни миллионов долларов, но большинство проектов имеют самую низкую цену, чтобы выиграть тендер в качестве основного, «цена предложения не самая низкая, а только ниже».
В проспекте Haikang Robotics, представленном в прошлом году, показано, что с 2020 по 2022 год валовая прибыль от бизнеса мобильной робототехники имеет тенденцию к снижению, и отмечается, что «усиление конкуренции в отрасли привело к определенному снижению цен на продукцию в течение отчетного периода, особенно это заметно в бизнесе мобильной робототехники».
02 Индивидуальный спрос против роста масштаба
Хотя конкуренция жесткая, спрос на рынке все еще высок. Старший специалист представил, что в последние годы, с ростом спроса на новые энергетические транспортные средства, фотоэлектрические и аккумуляторные батареи, мобильные роботы ускоряют применение этих отраслей, эти несколько сцен также составили большую часть прироста отрасли.
Первый уровень игроков на рынке постепенно вышел из тенденции роста масштаба. Haikang Robotics недавно объявила, что AMR всех категорий 100,000 единиц продукции с линии, в некоторой степени это ведущие игроки отрасли после десяти лет развития, чтобы предоставить лист ответов.
И за этими данными скрывается проблема отрасли: как производители мобильных роботов добиваются масштабного развития?
Статистика альянса индустрии мобильных роботов показывает, что в 2022 году на китайском рынке промышленных мобильных роботов было четыре компании, чьи заказы превысили порог в 1 миллиард, объем продаж около 42 предприятий превысил 100 миллионов юаней, из которых 28 предприятий имеют объем продаж от 1 до 300 миллионов юаней, большому количеству игроков в масштабе отрасли трудно преодолеть отметку в 300 миллионов юаней.
Причина такой ситуации кроется в сложности структуры спроса на корпоративном уровне.
Складирование, логистика и сценарии промышленного производства сильно различаются по спросу. Вице-президент Haikang robotics У Юнхай упомянул в своей речи на конференции, что они сталкиваются с тысячами отраслей, даже если это одна и та же отрасль, одна и та же сцена, режим работы разных предприятий совершенно разный.
В то же время при комплексном применении сцены приоритеты целей предприятия также могут быть разными, что затрудняет достижение крупномасштабных партий поставок в отрасли, как и в других отраслях потребительской электроники.
Тан Вэньбинь представил, что некоторые отрасли, такие как холодильное хранение, спрос будет сосредоточен на степени безлюдности, надеясь, что высокая степень безлюдности, склад может использовать меньше людей. Некоторые клиенты будут стремиться к простоте обслуживания, меньшему количеству типов оборудования, обслуживание будет проще. Есть также компании, которые будут стремиться к размеру хранилища и заказывать емкость в пространстве.
Учитывая все эти факторы, для удовлетворения потребностей клиентов неизбежна индивидуальная подгонка.
Как достичь баланса между спросом на кастомизацию и развитием масштаба предприятия? Поставщики мобильных роботов также пытаются найти способы решения проблемы, например, используя компонентизацию и платформизацию для решения этой задачи. Чтобы отсортировать сложные бизнес-функции, классифицируйте и сделайте выборку некоторых компонентов атомарного уровня, а затем выполните комбинации атомарного уровня для построения различных сценариев применения, чтобы адаптироваться к различным потребностям.
Кроме того, компании все больше подчеркивают возможность вторичной модификации и разработки на месте у клиента. Haikang Robotics отметила, что у них есть специализированная платформа разработки бизнеса Dataflow, которая может быть организована с помощью бизнес-логики, и пользователи могут непрерывно корректировать стратегию логики в соответствии с изменениями в своем собственном бизнесе.
Один из старших привел пример: «После того, как система была изменена, клиент обнаружил, что есть отходы, которые нужно изменить, как это сделать? Не может изменить их самостоятельно, чтобы найти производителей, но производители ушли на пенсию, на этот раз это очень неловко». Строительство вторичной платформы разработки сможет адаптироваться к изменениям в спросе предприятия.
Системы программного обеспечения также очень важны. Одна из них — совместимость различных программных продуктов. Из-за сложных потребностей корпоративного бизнес-сайта некоторые решения требуют, чтобы разные бренды продуктов взаимодействовали друг с другом. Но как составить график продуктов разных компаний для достижения совместимости, также является проблемой. Другой момент заключается в том, что с некоторыми интеллектуальными сценариями складирования, приземляющимися в глубину, как координировать между крупномасштабными мобильными роботами, роботами, как не падать и планировать оптимальный маршрут, очень проверяют возможности алгоритма.
В настоящее время основные отечественные предприятия логистической робототехники очень важны для инвестиций в программные системы. Например, когда Kuangyi разработала систему Hetu в 2019 году, она должна была использовать Hetu в качестве центрального мозга для диспетчеризации всего самостоятельно разработанного и трехстороннего оборудования и реализовала связь программных систем, включая систему управления складом (WMS), систему выполнения склада (WES), систему выполнения задач (TES) и программное обеспечение управления корпусом робота. Она не только реализует интеллектуальное интегрированное управление складированием и логистикой, но и поддерживает моделирование на этапе планирования, действительно реализуя управление полным жизненным циклом системы складирования и логистики.
В контексте многопрофильного сотрудничества в отрасли, содействие соответствующей стандартизации и унификации интерфейса также стало консенсусом в отрасли. Некоторые отраслевые ассоциации и были в авангарде упоминания отраслевого стандарта, также действовали предприятия. Например, альянс мобильной робототехнической промышленности 2022 года разработал «спецификации интерфейса данных мобильного робота промышленного применения и его системы планирования», которые были выпущены в апреле прошлого года.
В настоящее время компании по производству мобильных роботов должны столкнуться с системным проектом. Тан Вэньбинь считает, что вся цепочка, от оборудования, программного обеспечения, алгоритмов до всего программного дизайна и окончательной реализации посадки, включая некоторые детали, такие как интерфейсы клиентов, обучение, эксплуатация и обслуживание, вся длинная цепочка бизнеса влияет на конечный эффект. «Это интегрированная система, поставщики не могут быть слишком короткими в какой-либо одной короткой доске».
03 Большая модель дивидендов
За последний год или около того технология большого моделирования вызвала цепную реакцию по всему миру и открыла большие возможности для роста.
Недавно компания IDC опубликовала данные, согласно которым за период с 1 октября 2022 года по 15 марта 2024 года (почти за 18 месяцев) мировая рыночная стоимость рынка капитала, включая поставщиков облачных вычислений, аппаратные чипы, программные приложения и крупные модельные компании, составила 60 компаний, входящих в большую модельную волну.
Появление больших моделей также вызвало жаркие дискуссии в области робототехники. Ветеран стартапа в области робототехники рассказал Digital Intelligence Frontier, что за последний год или два они увидели, как большие модели повысили уровень интеллекта роботов больше, чем совокупная сумма технологий последнего десятилетия.
«Изначально это было основано на написании мертвых программ и программировании интеллекта робота». Источник сообщил Digital Intelligence Frontier, что, например, чтобы заставить робота перейти из точки a в точку b и в точку c, процесс должен быть четко определен, прежде чем робот сможет перейти. После добавления большой модели, если пользователь скажет, куда идти, на естественном языке, робот сможет это понять.
Взаимодействие человека и робота меняется. Тан Вэньбинь, технический директор Kuangyi Technology, привел пример, например, на некоторых европейских логистических и промышленных производственных площадках существует ряд решений для голосовых систем управления, многие люди работают с гарнитурой, через ограниченные инструкции, используя голос для взаимодействия с системой. После появления большой модели, мощной способности семантического понимания, люди могут быстрее и удобнее давать системе рабочие инструкции.
Тан Вэньбинь рассказал Digital Intelligence Frontier, что еще одним важным изменением является то, что сквозная большая модель, от восприятия, принятия решений и возможностей управления, сосредоточенных в модели, до способности людей управлять роботом, степень интеллекта машины, как ожидается, выйдет на новый уровень.
Фактически, сквозная модель также является основным направлением эволюции и развития большой модели в текущей отрасли, например, недавно выпущенная OpenAI GPT-4o — это сквозная модель, которая была реализована как ввод любой комбинации текста, аудио и изображения, и для генерации любой комбинации вывода текста, аудио и изображения, скорость реакции взаимодействия и реальный диалог очень похожи. Эффект задержки, выпущенный Google в августе прошлого года, поразил многих людей Robotics Transformer 2 (RT-2 для краткости), большая модель робототехники, также является сквозной моделью, которая интегрирует возможности зрения-языка-действия (VLA).
Ответственный за отраслевое решение отечественного предприятия искусственного интеллекта рассказал Digital Intelligence Frontier, что сквозная большая модель означает, что от ввода речи до семантического понимания для управления принятием решений, что ранее выполнялось несколькими моделями, наложенными друг на друга, теперь выполняется одной моделью. Ранее суперпозиция пути больше или меньше приводила к потере степени интеллекта, в то время как поток информации между различными моделями также, естественно, имеет большую задержку, в то время как сквозная модель означает меньшие потери, более высокую степень интеллекта и меньшую задержку.
У некоторых людей есть вопросы, связь логистики и складирования выглядит относительно закрытой, эта сцена необходима для введения большой модели? Тан Вэньбинь считает, что сценарии складской логистики на самом деле, тип задачи не является единым. Например, сцена операции по транспортировке материалов содержит перемещение коробок, сбор, упаковку, заклеивание и другие типы задач, способность к обобщению большой модели может принести очень определенную ценность. «Сценарий логистики, на самом деле, очень хорош. Он имеет довольно много работы и нуждается в более умных роботах».
Эти новые изменения — захватывающие игроки на пути логистической робототехники. После того, как в прошлом году пришла волна больших моделей, Тан Вэньбинь и его команда быстро отреагировали: «Kuangyi Technology хотела заниматься робототехникой, когда была основана, и с этой волной мы стали одной из немногих компаний, которая понимает и большие модели, и робототехнику, а эти два навыка редко сходятся в команде», и в настоящее время они создают комбинацию больших моделей и продуктов логистических роботов.
Источники в отрасли полагают, что повышение уровня интеллекта оборудования ускорит внедрение продуктов во всех типах отраслевых сценариев проникновения, что может освободить новое пространство, предотвращая игроков, занимающих складское пространство.
Генеральный директор Haikang Robotics Цзя Юнхуа привел пример. Ранее традиционная способность восприятия AGV и способность к автономному принятию решений были относительно слабыми, могли реализовать только обработку «точка-точка» или некоторые простые фиксированные повторяющиеся работы на петлевой линии, масштаб отрасли также был относительно небольшим. Однажды он отправился в известную компанию в Японии, ежегодные поставки составили всего несколько сотен единиц. Но по мере того, как мобильные роботы присоединяются к большему количеству алгоритмов, интеллект мономера становится все более и более мощным, продукт становится более гибким, может работать в среде взаимодействия человека и компьютера, сфера применения мобильных роботов достигает большого расширения, например, поставки роботов Haikang в прошлом году могут быть более десяти лет назад, вся отрасль.
Однако кардинальные изменения, вызванные большими моделями, возможно, только начались. В отрасли также в целом считают, что использование моделей Transformer и предварительной подготовки для управления роботами открывает новые направления в технологиях, но разработка воплощенного интеллекта все еще находится на ранней стадии. «Все еще необходимо продолжать улучшать показатель успешности, поскольку данные зацикливаются, и действительно замыкать цикл в некоторых сценариях для создания бизнес-ценности. Дорога еще довольно длинная», — сказал Тан Вэньбинь.