当自动车库门发明者乔治·c·德沃尔(george c. devol)投入到可编程尤尼梅特机械手臂时，最初遭到了一片怀疑声。

然而，德沃尔说，“机器人有一个绝对优势，那就是机器人可以三班倒，或一天24小时工作。”

到20世纪60年代初，德沃尔的2000磅重的尤尼梅特机械臂，第一台工业机器人，在通用汽车工厂的地板上找到了家，它堆放着热压铸金属。该装置可以抓握、焊接、钻孔和喷涂，液压臂的路径利用磁鼓硬盘驱动器进行编程。

快进50年，现代机器人技术 —— 我们定义为可编程的网络物理机器，不包括汽车和空中无人机 —— 已经发生了巨大变化。

工厂中的机器人通常是大型的笼式设备，代替人类执行重复的危险工作。随着智能手机革命和自动驾驶汽车的发展降低了现成硬件的成本，更小、更灵巧的机器人已进入工厂车间。

这些重量更轻，成本更低的机器人可以配备传感器，使它们能够在工业环境中与人类协同工作，创造出“协作机器人”，这是一种可以执行诸如抓住小物体，看到甚至学习解决“极端情况”等任务的机器人。

虽然协作机器人只是400亿美元工业机器人市场的一小部分，但估计未来十年将增长到超过100亿美元。

从历史上看，机器人行业一直饱受许多问题的困扰：

视觉问题：允许机器人识别和导航物体(包括人)的视觉技术改善缓慢，公司依靠笼子保护人类免受机器人无法操纵的影响。

灵活问题：机器人抓握和机械能力仍然有限。

投资回报率低：劳动力成本低，无法在农业和制造业等领域广泛整合机器人技术。

下面，我们将探讨公司如何使用协作机器人开始应对这些技术挑战，以及协作机器人的出现如何改变制造业、电子商务、农业和食品服务的经济性。

协作机器人如何利用新的视觉技术

随着机器人在全球范围内扩张到工厂，视觉系统允许机器人识别并安全地在物体周围导航，这在很大程度上是事后才考虑的。

许多机器人在高度结构化的环境中执行可重复的任务，因此安全措施通常由笼子组成，以防止人类靠近机器人太近而有危险。但现在，潮流正在转变。

近年来，视觉硬件(例如激光雷达)变得更便宜，更有效，并且应用更广泛。今天，许多创业公司正在开发具有视觉功能的协作机器人，这些协作机器人是负载传感器，可以在无笼的情况下与人类一起操作。

1996年左右发明的协作机器人有许多不同的形状和大小，并在设计时考虑到了人类的工作场所。很容易重新编程和相对自动，协作机器人缺乏低技术工业机器人的力量。

协作机器人似乎在较小的工厂运营中找到了一个最佳点，人类仍然参与其中，倾向于3d打印机、制造医疗设备或完成更多的认知任务，如仓库订单拣选。

当然，机器人视觉仍有改进的空间。

欧姆龙机器人公司(omron robotics)的masaru takeuchi(在2018年ces上因其乒乓球机器人而闻名)告诉英国《金融时报》：“机器人可以选择一些东西并快速移动它。但区分对象是什么，以及决定如何移动它仍然面临瓶颈。”

教授机器人来绘制和操纵物体是一项艰巨的任务。但谷歌的deepmind和加州大学伯克利分校的一些研究发展已经证明，在一次性学习的成功，其中协作机器人可以在没有大量训练数据的情况下识别新物体。

未来的机器人可能只需要观察一次人为行动来学习任务，或者可以使用vr手势控制(一种由covariant开创的方法)进行编程。

虽然这项技术还有很长的路要走，但今天的系统已经足够让机器人与人类一起工作了。目前，协作机械臂及其表亲轮式agv(运输材料的自动导向车)已成为制造和仓库环境的标准。

机器人可以轻松完成重复、可预测的任务。

但是对于结构化较少的任务，比如从随机的分类中挑选一个项目，有更多独特场景，其中特殊的处理必须由一个算法来计算。为了实现真正的协作，agv必须自动“看到”人类的障碍并采取相应的行动。

开发算法来处理这些极端情况是人工智能、计算机视觉和自动驾驶汽车研究的先锋。

在人工智能和机器学习中，为90%的场景自动化路径很容易，但最终的10%是很难的。 a16z的本尼迪克特·埃文斯说，机器学习“解决了以前对计算机来说很困难，对人们来说也很容易的一类问题”，或许更有用的是，“人们难以向计算机描述的一类问题”。

随着机器学习工具的广泛使用，初创公司正在开发计算机视觉以支持新一波的机器人技术。

以下是veo robotics(左)和osaro(右)的演示，展示了工业拾取和分类功能的视觉系统。 veo由一位前rethink robotics员工创立，旨在用人类感知的眼睛改造“哑巴”机器人手臂。 osaro在peter thiel，elad gil和sean parker等天使轮融资的支持下，正在为制药和食品服务等行业开发视觉软件。

随着协作机器人视觉的进步，采用也将如此。提高安全性和能力意味着系统需求将更大，这可能会进一步吸引初创公司设计更先进的计算机视觉，从而创建积极的反馈循环。

克服机械问题

虽然机器人变得司空见惯，但由于《杰森一家》或《终结者2》，它们仍然没有发展出我们所期望的智慧或灵巧。正如著名机器人专家汉斯·莫拉维克所观察到的莫拉维奇悖论：

“让计算机在智力测试或玩跳棋时表现出成人水平相对容易，而且在感知和移动方面，很难或不可能赋予它们一岁孩童的技能。”

换句话说，高级推理需要很少的计算，但是低级感官或运动技能需要巨大的计算资源。

灵活是机器人技术面临的主要挑战。然而，硬件改进使协作机器人更有效。

更便宜和更好的协作机器人硬件允许初创公司专注于计算机视觉和为特定任务定制软件。最大的协作机器人制造商是universal robots(ur)，该公司于2015年被teradyne收购。丹麦公司的协作机器人手臂服务成为新一波创业公司的选择。

风险投资支持的初创公司，如ready robotics，fetch robotics和voodoo manufacturing，都在ur的合作机械臂上构建系统。 ready robotics专门为工业自动化任务提供机器人即服务(raas)。 fetch的协作机器人执行电子商务分类，voodoo manufacturing使用协作机器人自动管理多个3d打印机。

在整个行业中，协作机器人的平均价格为24,000美元，估计到2020年将是一个价值300亿美元的市场。

尽管灵活性有所提高，但通用末端执行器 —— 一种可以操纵任何物体的机械臂—— 仍然是难以捉摸的。

现在，机器人“手臂”不适合多用途使用，但初创公司正在开发替代的末端执行器。

例如，empire robotics和soft robotics专注于软体机器人，它使用柔性材料和流体或气压代替机械。虽然操作仍然不够完美，但软体机器人是一种很好的解决方法，可以避免用不适当的力量压碎物体。 软体机器人的夹具经fda批准可以处理食品，目前用于食品包装。

对于灵敏度较低的材料，grabit在传统机器人手臂上采用电粘附技术，optoforce为专业应用提供传感器和工具。

协作机器人的需求激增 —— 让传统的机器人参与者陷入了困境

在2010年开始的新一波协作机器人浪潮，让工业机器人巨头措手不及。

根据fanuc执行董事的说法，“我们没想到大型制造商会想要使用这种机器人，因为这些机器人只能举起很轻的重量并且能力有限。”

目前，现任者正在追赶teradyne的协作机器人部门universal robots(ur)，该部门目前占据了协作机器人市场份额的60%左右。

像abb，fanuc，yaskawa，kuka和robert bosch这样的知名参与者都以其低技术机器人而闻名，他们已经跟随ur进入了协作机器人市场。 (据估计，fanuc占协作机器人市场份额的6%至10%，而yaskawa的市场份额甚至更小。)合作伙伴关系正在兴起：kawasaki正在与其瑞士竞争对手abb合作，以实现机器人编程的标准化。

为何突然需要协作机器人?

一个重要原因可能是全球劳动力成本上升。由于经济增长，工业化国家的工资飙升。例如，在中国，自2006年以来，平均工资增长了一倍多，而且也不再被视为低成本外包的目的地。

事实上，中国现在的劳动力已经非常昂贵，以至于它正在失去消费电子产品的工作岗位，转移到像越南这样的低成本邻国，推动其机器人需求在去年增长超过20%。

昂贵的劳动力也使得更多本地化制造的规模倾斜，机器人技术正在推动新一轮的回流(制造业回归美国)。在波士顿咨询2015年的一项调查中，20%的美国制造商表示，他们正在积极地将生产从中国转移回美国，或者计划在未来两年内这样做。大多数人认为较低的自动化成本使美国更具竞争力。

随后，公司越来越多地转向协作机器人，易于编程，且比传统劳动力便宜，甚至比“哑巴”机器人便宜。由于所有这些原因，协作机器人制造商以比以往更低的价格销售更多的单位。

这不仅仅是科技巨头独有的创新战场，即使是规模较小的工厂也卷入购买协作机器人的浪潮。在2018年1月的财报电话会议上，teradyne首席财务官格雷戈里·比彻(gregory beecher)指出其合作公司业务的高速增长，并透露其约50%的客户是中小型企业(smb)。

劳动力的变化正在增加协作机器人的需求

如上所述，全球劳动力成本上升正在增加对协作机器人的需求。这种需求在农业、制造业和建筑业等行业尤其严峻。

作为世界上接近退休年龄的婴儿潮一代，没有新的工人来接替他们的位置。据估计，美国大约22%的熟练制造业劳动力(或270万工人)将在未来十年内退休，如果趋势继续下去，该行业将有大约200万工人缺口。

短缺也是许多其他行业的瓶颈。电工和管道工等熟练工人是建筑业的限制因素。去年，由于加州葡萄酒产业的农业劳动力短缺，生产商担心农作物将在死在葡萄藤上。

使这些困难更加复杂的是历史上的低失业率(这意味着工人在经济中的其他领域有更好的选择)。

企业面临着让员工更富有成效的压力。有了协作机器人，这样做的成本从未如此便宜。创业公司也开始响应，提供行业特定的协作机器人，而这也是需求最迫切的。

以下是协作机器人创业公司发现早期成功的几个领域。

1. 仓储和电子商务

即便像亚马逊这样的巨头也难以为其蓬勃发展的履行中心寻找劳动力。在2017年8月广为人知的“招聘日”期间，该公司仅收到20,000份求职申请，大幅低于其50,000的目标。然而，亚马逊一直在努力增加其员工队伍。

亚马逊斥资7.75亿美元收购了仓库机器人制造商kiva systems，据称这引发了机器人制造商之间的竞赛。当亚马逊决定搞定kiva并且只在内部使用它时，其他公司急忙填补kiva留下的空白。

与此同时，随着电子商务热潮，对仓库空间的需求也随之激增。去年，与2001年相比，平均仓库天花板高度增加了21%，而新仓库建设的支出在2017年10月达到顶峰，仅在该月就花费了27亿美元用于建设。不出所料，仓库中对协作机器人的需求也正在增长。

随着持续的电子商务浪潮推动行业范围内按时交付订单的压力，机器人创业公司的爆炸式增长主要集中在提高履行效率上。像kiva一样，许多人正在使用自动导引车(或agv)进行物料运输和物品挑拣。

agv技术已经存在了几十年，随着更好的自动化和视觉系统的出现，它开始得到改进。 (其更复杂的表亲有时被称为amr，或自动移动机器人。)许多资金充足的初创公司提供类似kiva的货运机器人，用于运输电子商务和制造业务的材料。

像seegrid这样的初创公司专注于码垛和叉车，而clearpath的otto部门专注于物料运输。除标准运输车辆外，fetch和locus都提供移动挑拣机器人。

除了运输，电子商务中的另一个主要合作机制应用领域是挑拣和分类。

随着消费者购买更多，需要机器人来挑选和包装混合物品的盒子。 kindred sort(左下图)正在gap进行试点，以便对配送中心的物品进行分类。 righthand robotics(右下图)进行更多的电子商务选择。值得注意的是，这两款都是运动型通用机械手臂硬件

由于仓库的投资回报率很高，初创公司可能会继续为这个蓬勃发展的垂直行业开发技术。例如，亚马逊最近透露了它如何投资各种新机器人，而京东最近公布了其100,000平方英尺的设施，每天处理多达200,000个订单 —— 只有4名工人。

2.农业

在john deere以3.55亿美元收购blue river technology之后，对农业机器人技术的兴趣在2017年飙升。

据美国农业部称，大多数大型农场使用一定程度的自动化来指导农场设备。初创公司正在实现自动化农业设备的自动化，从自动驾驶拖拉机到专业的机械臂拣选机。

由于严重的劳动力短缺和更严格的移民规则，自从去年加州的农作物几乎没有被采摘以来，农业机械化的环境已经成熟。在这里工作的一家公司是agrobot(如下图所示)，该公司致力于浆果采摘 —— 这项工作很难让机器人在不破碎浆果的情况下完成。

适合苹果园的类似选择器是abundant robotics，去年从sri international分拆出来，并从google ventures和yamaha motor ventures等投资者那里筹集了1000万美元。

其他参与者，如harvest automation(用于农业的材料处理agv)和lely(自动挤奶)，正在重新增添协作机器人名单。

clearpath robotics是服务机器人领域最大和资金最充足的创业公司之一，并为多个垂直领域开发协作机器人。 notaby，该公司生产机器人收割和播种ugv，并可以改造具有自动功能的现有设备。

3.餐馆和食品服务

协作机器人创业公司也瞄准食品服务，目前的失业率为6%。在一个以高营业额而闻名的行业中，餐馆投资机器人不是为了摆脱工人，而是因为他们找不到足够的劳动力。

例如，panera bread在过去两年中增加了约25,000个新工作岗位，以处理来自数字订购的额外量。在其他地方，食品制造商通过稍后开放或提供交付来进行差异化。

初创公司正在采用定制的ai和协作机器人手臂来自动化烹饪过程。 2018年3月，南加州连锁餐厅caliburger尝试了miso robotics的汉堡翻转协作机械臂(左上图)，被称为“flippy。”npr报道汉堡机器人目前零售价为6万美元。 然而，仍然有一些工作要做，以使这些协作机器人在烤架线上有效。由于最初无法满足客户的需求。

在其他地方，自动汉堡餐厅creator(右上方)使用20台计算机，350个传感器和50个执行机构，在5分钟内提供6美元的汉堡。 虽然没有采用经典的协作机器人手臂或agv，但系统是协作的，因为机器人制造的汉堡由人类工人交付给客户。

在饮料方面，创业公司hypergiant最近宣布与tgi fridays合作创建flanagan，这是一名人工智能调酒师，为食客提供个性化的鸡尾酒。

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