随着工业生产的发展，码垛机器人应用于越来越多的行业，那么为什么码垛机器人被越来越多的行业认可呢？码垛机器人相对于人力有哪些竞争优势？ 　　码垛机器人 　　（1）不挑剔环境，对环境的适用性强。 　　一些严峻而危险的办公环境对员工自身的安全是有问题的。码垛机器人则完全不同，对环境的适用性强，可以代替工人在恶劣环境下进行危险有害的作业。长期作业会对工人的健康和福祉造成伤害，但码垛机器人不会受到影响。码垛机器人只有根据办公环境合理设计，选择合适的材料，设计合理的设备结构，才能在异常高温或低温、异常压力和空气污染物、粉尘和辐射以及压铸和灭火等危险环境下工作。 　　（2）运行时间长，可间断运行。 　　工人工作时间长，容易疲劳出错，工作时间长或有职业病。码垛机器人经久耐用，工作勤奋，能把人从繁重单调的劳动中解放出来，拓展和延伸人的功能。而且操作时间可以根据行业要求设定，操作可以间断继续。 　　（3）次品减少，良品率高。 　　工人情绪动摇，幸福感不正常，疲劳受影响，容易出错，容易形成次品，浪费金钱。由于码垛机器人的标准操作和精确移动，稳定的操作保证了产品的高质量，同时可以避免人为操作失误。 　　（4）灵敏度好，适用性强。 　　工人需要时间重新学习以适应产品推广和包装变化。码垛机具有良好的适用性和灵敏度，能够更好地适应产品品类时不时的变化，满足智能消费的需求。

 　　“树叶杂草是湿垃圾，而塑料废纸是干垃圾。对于一个未完成的外卖，你需要把包装盒、残羹剩饭、塑料袋和勺子放在不同的垃圾桶里……” 　　2019年7月1日，上海通过《上海市生活垃圾管理条例》，开启了我国垃圾强制分拣时代。固体废物分类似乎已经成为一种迫切的需求。 　　近日，固废分拣设备企业叶公科技连续完成天使轮、A轮融资。固废分拣机器人听起来可能有些陌生，但在这个细分领域，百度、华为、日立、松下等众多实力强劲的玩家纷纷涌入。 　　虽然近年来我国在生活垃圾分类处理方面取得了显著的成绩，但在一些城市和社区，垃圾分类仍然是一个棘手的问题。 　　辅助垃圾分类和可再生资源的固体垃圾分类机器人行业也应运而生。 　　国内外的大厂“蜂拥而至”。 　　也许你不在乎生活中每天产生的垃圾，但在这个拥有70多亿人口的地球上，每天产生的垃圾可不是一个小数目。目前，仅我国城市生活垃圾年产量就已超过1亿吨，占世界生活垃圾总产量的26.5％。2019年，生活垃圾达到3.43亿吨。 　　固体废物分类机器人的“源与端”。 　　受益于垃圾分类和环保意识的增强，固体废物全产业链产业规模不断壮大。 　　据有关资料显示，目前固废产业链将在一年内释放超过200亿产能，长期来看，产业规模可能达到2000-3000亿元，这也催生了垃圾分类前端场景的几千亿市场。 　　一批新的产品或行业应运而生，如分类垃圾桶、收集垃圾网和承包工人、在家分类扔垃圾、垃圾分类应用、开发小程序等。数据显示，仅2019年6月，“分类垃圾桶”月销量同比增长500％，淘宝、天猫平台“分类垃圾桶”个人消费者成交额达2.5亿元。 　　纵观目前的环卫市场，机械化、智能化、数据化的趋势越来越明显。智慧环卫频繁接触“黑科技”，固废分拣机器人行业逐渐覆盖中转站垃圾收集分拣等前端和终端场景。 　　目前一些落地机器人的功能已经覆盖了垃圾收集的前端场景。由博诚机器人与江干区城管局联合研发的自训练分拣机器人应用于垃圾处理的前期，目前已在浙江杭州江干区部分街道小规模应用。 　　但大多数企业关注的是垃圾分类的终端场景，即分类设备与机器人的结合，进一步对混合生活垃圾中的可回收物进行精准分类回收，被业界称为“混合生活垃圾精准分类”。博成机器人、叶公科技、ABB＆华为都是这个领域的参与者。首款应在混合生活垃圾中转站使用的家用分拣机器人今年在北京大兴落地。 　　事实上，它还测试了人工智能算法、人工智能软件、迁移学习等能力。尤其是这种工作在混合垃圾中转站等复杂场景的机器人，对其能力提出了更高的要求。一台固体废物分拣机器人主要分为内置机器学习软件、图像数据库、视觉传感器、分拣算法、吸盘、抓取臂等。一般来说是人工智能高速分拣机器人，其中AI算法和AI软件起着关键作用，相当于人的大脑和眼睛。识别和控制机器人有效地分拣垃圾也是固体垃圾分拣机器人的工作原理。 　　例如，无论废弃物处于何种状态，经过AI算法控制训练的机器人都能识别并准确抓取传送带上待回收的物料，并将其放入相应的物料架中。 　　在千亿市场的刺激下，智能环卫的“智能化”正从垃圾分类的前端场景逐步实现到终端混合处理。即便如此，国内固废分拣机器人行业仍处于发展初期，其背后仍存在诸多挑战。 　　“技术场景”的层次 　　事实上，无论是固体废物分类机器人还是其他子领域的机器人，由于机器人的特性，固体废物分类机器人面临的挑战是相似的。 　　首先是技术问题。目前垃圾分类机器人能够识别的物体还不够全面，准确率无法达到100％。目前最高准确率只有95％。具体来说，固体废物分拣机器人涉及多个技术层面，如计算机和传感器、视觉系统、工业云等。未能提高准确率的关键在于神经网络和智能大脑不够完善，企业对云计算和控制技术的应用无法达到人脑的水平，具备较高的执行、学习和识别能力。 　　尤其是在混合垃圾等场景中，垃圾分类的技术难度和实际工作条件比想象中复杂得多。由于AI算法和AI软件还有待完善，存在无法输入的图像，导致机器人无法准确识别废弃物的类别。比如一些破旧的衣服或者鞋子，机器人可能无法分类。 　　其次，由于国内固废分拣机器人行业尚处于发展初期，上下游产业链不成熟，固废分拣机器人成本处于较高水平。有相关企业透露，固体废物分拣机器人的成本高达几十万到几百万，单个设备的价格在500万到1000万元之间。 　　通过拆分生产流程，我们很容易发现固废分拣机器人涉及的产业链很长，从上游的R＆D和生产到下游的AI软件自动更新都要花费大量的费用。对于整个行业来说，这种工业环境被迫深入到机器人零部件的生产、R＆D和采购，这在一定程度上耗费了资金，减缓了R＆D和生产的步伐。最后，由于应用场景的特殊性，应用难度远比商用服务机器人复杂，尤其是混合垃圾中转站，覆盖的垃圾等废弃物不仅含有可回收物，还含有一些生活垃圾、有害垃圾等腐蚀性废弃物，对固废分拣机器人的硬件和材料提出了很高的要求。五金件和材料在强度高的同时，还具有耐腐蚀性，能承受真空和高压，并能抵抗其中垃圾的刮擦。 　　毕竟固废分拣机器人的成本和售价都比较高，硬件或设备方面的问题会给机器人和企业本身造成相当大的损失。机器人长时间使用才能显现效益。

 　　场景是新技术应用的重要组成部分。场景越多，应用越广泛，未来的预期空间越大。如果一项技术的诞生没有实际的应用场景，就无法融入人们的日常生活和制造，这将对其后续发展产生致命的影响。 　　机械臂的应用场景有哪些？它的应用特点非常明显，主要是替代危险场景下的手工作业或者替代密集重复的动作。如果工作场景满足以上两个特征，则可以应用机械臂。 　　机械应用场景多在制造业，具有重工业属性，如金属加工、码垛/搬运、橡塑、抛光、装配、机床装卸、分拣等。 　　金属加工 　　金属加工是将铜、铁和铝等原材料加工成物品、零件和部件。它可以代替锻造、轧制、拉丝、冲击挤压、弯曲和剪切等手工工艺。 　　修正 　　机器人驱动末端气动研磨机自动更换不同粒度的砂纸，对工件进行粗磨、精磨、抛光。机器人自动移除并替换不同粒度的砂纸。有两个工位，一个用于研磨，一个用于装载和卸载工件。研磨和抛光操作总是在水基环境中进行。 　　装配 　　这里的机械臂总成一般指汽车总成。在自动化生产线上，汽车装配分为几道工序，工程师设置各种工序配合工人，满足车门、前盖、轮胎等部件的安装。 　　机床装卸。 　　机床装载主要针对生产中物料装载困难的问题，如纺织机床。物料本身又大又重，需要多人配合手工操作，用机械臂装卸物料，程序固定，动作固定。 　　码垛/搬运 　　或者由于快速移动的制造业供应大，人工成本快速增加，为包装线配备自动码垛设备可以提高生产效率，降低生产成本。系统特点：系统安全稳定，保证堆码速度，不破坏包装箱外观，保证位置精准，堆码稳定。 　　橡胶/塑料 　　轮胎蒙皮生产中，下料工位多，枯燥重复，存在一定风险。因此，希望能够设计一个计算机系统来代替人工进行下料，从而提高生产效率。一班工作制可以从机器人增加到两班到三班，从而从长远来看降低生产成本。 　　分类 　　在视觉的引导下，机器人跟随并拾取传送带上的工作，然后将其分类到不同的托盘中。其特点是视觉系统进行定位补偿，在线跟随抓取。 　　机械臂在制造业中的应用形成了一定的趋势，这得益于机器人技术在过去几十年的蓬勃发展，新技术应用集成的不断实现，自动化制造的全新定位以及应用场景的不断拓展。是技术的驱动力，场景是效益和价值。只有产生价值的技术才能循序渐进，产生长远影响。

 　　在这个数字商业经济时代，将会出现越来越多样化的新技术产品或服务，有些可能在现实中，有些在虚拟世界中，或者有些在融合了现实和虚拟世界的元宇宙中。随着AI机器人、VR等技术的发展和成熟，融合新技术产品的消费和演艺将会发展。基于性能的智能机器人也是其中一个环节。 　　现在和未来，表演机器人可能是在科普或者是为了娱乐；无论如何，它们都属于科学、技术、文化、艺术的一种新的表现形式，同样，无论如何，当我们欣赏表演机器人或其他以表演为导向的科技产品或其他文化节时，都要记住永远不要进入剧中，认为它一定是真实的，而那些技术可能不是真实的，那些情节可能不是真实的。目前还需要借助经济来运作，还没有达到全魂框阶段的现实。 　　如今，智能机器人越来越多地出现在我们的生活中。当然，对于我们的C端用户来说，我们只接触到服务机器人和消费智能产品。而不是工业机器人、特种机器人和其他远离大众的特定领域的机器人。Wit认为，面向我们消费者层面的智能机器人，尤其是上面提到的基于性能的智能机器人，往往需要易用、有趣且多少有些“讨好”我们。而那些产品经理风格、营销推广品味、消费心理较强的智能产品，不一定代表真正的AI机器人技术，或者我们在享受的时候可能得不到技术点，所以享受消费的时候不要太认真，也不要太认真。 　　当然，推而广之，其实在数字时代和商业化的生活环境下，很多人都有类似的情况，那些忙碌热闹的人可能并不总是那么真实从容。我们应该记得区分。 　　但是，如果真的想认真起来，如果想在性能经济的过滤下探索真正的科技点，如果想感受真正的技术实现和技术原理，机智者觉得还是需要静下心来，切换到真实、理性、专业的场景。无论是寻找优秀的科普书籍，还是研究人工智能或机器人相关技术，无论是咨询专业人士或学者，还是进修深造，总需要一点一点回归枯燥的现实和技术。当然，这个过程的难度系数要高得多，费时费力，也不符合人们爱享受茶点的天性。 　　所以，有些机器人，无论是你在娱乐号和商业号的短视频中看到它们，还是出现在现实生活中的文艺或营销节目中，都必须有技术，但未必是真正的技术。真正的技术，就像现实生活一样，可能枯燥单调，日复一日的传播，等待着我们去实践，去品味，去承受。因此，真正的技术往往不那么有趣。有趣是指我们人类给予他们或者我们自己是有趣的或者想要变得有趣。这种给予或想要是创造，当然也是一种过滤。反正就是追求和满足我们的期待。

 　　错位加速市场份额。 　　目前，汽车行业仍是国内外工业机器人供应商的主要下游应用领域。其中，海外品牌下游主要应用于汽车，国内品牌主要提供冲压、包装、焊接、喷涂等汽车行业细分领域的机器人产品。 　　领先的细分市场已经出现。埃斯顿在焊接技术上有显著的优势。2020年完成了焊接龙头企业Cloos的合并重组。目前公司的压力焊接技术已经超越了部分海外品牌，细分领域的龙头已经开始出现；Efte在喷涂技术上具有明显的优势。公司先后在海外收购了喷涂机器人制造商、系统集成商CMA，通用工业机器人系统集成商EVOLUT，机器人喷涂技术加速发展。 　　到2020年，我国工业机器人在非汽车领域的使用比例从2010年的50％左右上升到70％，呈现逐渐上升的趋势。其中，在3C领域的应用超过30％，在金属制造领域的应用超过12％，在锂电池和食品领域的应用超过5％。随着5G、新能源等领域的快速发展，工业机器人下游新的应用场景不断拓展；此外，随着机器人技术的不断进步和使用机器人带来的经济性的提高，工业机器人在金属制造、食品饮料等生命周期相对较短的行业中的应用也在不断增加。 　　目前国内工业机器人供应商在低端市场处于稳定地位，海外工业机器人供应商主要集中在高端市场。因此，海外品牌在整个汽车和仓储物流行业占有较大的市场份额，而国内品牌在汽车电子、汽车零部件、金属加工等行业占有较大的市场份额，这些行业主要处于低端市场，技术难度相对较低。 　　其他行业，如食品饮料、医疗用品等行业，由于与汽车行业相比定制化程度高、价值低，国外品牌很难充分考虑，主要由国内工业机器人供应商覆盖。随着工业机器人下游应用领域的逐步扩大，国内工业机器人具有广阔的增量市场空间，国内工业机器人企业有望凭借自身优势逐步实现变道超车。 　　完善自主研发和延伸并购，变道超车国产机器人。 　　技术积累对抗海外巨头成效显著。 　　在小载荷焊接领域，国产工业机器人的重复定位精度和翼展距离与“四大家族”产品相近，但在最大速度上与海外品牌仍有一定差距。在重复定位精度方面，国内主要供应商的小载荷焊接机器人可以达到0.05-0.08毫米，大致相当于海外四大工业机器人（0.05-0.08毫米）。翼展方面，国内主要供应商的小载荷焊接机器人最大工作距离可达1400mm以上，与海外品牌相当；在最大速度方面，国内主要供应商的小载荷焊接机器人达到125-175毫米，与海外品牌相比仍有一定的提升空间（180-260毫米）。在重载冲压机器人领域，国产车型的精度已经相当于国外四大家族的部分产品。国内工业机器人水龙头重复定位精度为0.2毫米，与四大家族部分产品基本一致（均达0.2毫米）。但与四大家族部分精度在0.03-0.05mm的产品相比，仍有提升空间。在小载荷冲压领域，2017年Eft推出了重复定位精度为0.07mm的冲压机器人，国内工业机器人也在不断向高精度冲压领域发展。 　　目前国内工业机器人的加工精度与四大家族的差距正在逐渐缩小，在某些精度上还有提升的空间。随着国内工业机器人供应商通过“自主R＆D、延伸并购”不断完善技术体系，国内工业机器人加工精度将持续优化，有望在国产替代趋势下加速赶超海外工业机器人品牌。

近年来，随着我国社会经济的快速发展，生产要素不断发生变化，劳动力成本逐年上升，工业制造业中青年劳动者数量呈断崖式下降。地租上涨；资本不断向医疗、教育、互联网等新兴行业聚集，银行放贷难度加大。传统制造业随时面临资金短缺的问题，多重因素迫使企业加速转型升级。在技术驱动和国家政策支持下，越来越多的企业积极引进自动化设备，用机器人替代人力，构建智能制造系统和智能物流系统。 　　但在实际引入过程中，由于缺乏经验，很多企业对智能物流的概念还比较模糊。建设智慧物流需要哪些基础条件，智慧物流具备哪些特征，智慧物流产生的价值还不够明确。往往由于缺乏远见，很多投资会在短期内进行，造成资源浪费。 　　智能物流与传统物流的区别在于它的智能和能力，如适应环境的能力、分析问题和解决问题的能力等。工业4.0时代，客户需求高度个性化，产品创新周期持续缩短，生产节奏持续加快，这也将对支撑生产的物流体系提出更大挑战。如果智能物流系统没有发挥应有的作用，生产能力就会下降，难以跟上市场需求，最终导致企业被淘汰。 　　那么我们应该如何建设整个智能物流，建设智能物流应该具备哪些基础条件？ 　　第一、要明确的是，打造智能物流离不开移动机器人的参与，移动机器人需要完成的任务包括原材料交付入库、生产线与成品仓库之间的配送、仓库到生产线的配送、生产线之间的对接、成品仓库的交付入库等。由于每个工厂生产的产品不同，对应的商品和货架也不同，对移动机器人的种类要求也不同。即使在同一个工厂，由于原材料仓库、生产线和成品仓库中要运输的货物不同，移动机器人的类型也可能不同。比如有些原料仓库需要顶起移动机器人来顶起货架，生产线对接需要滚轮移动机器人来完成。不同类型的移动机器人在同一环境下工作，这就需要一个有效的调度系统，使大量不同类型的移动机器人能够协同工作，避免碰撞、死锁等危险情况的发生。 　　第二，由于移动机器人对使用环境有一定的要求，引入移动机器人也要满足相应的使用条件，比如网络环境、地面环境、室内光线环境等等。如果地面不平、陡峭、有坑洼或杂物较多，会影响移动机器人的运行。 　　第三，智能物流系统的建设需要与工厂的系统和设备相连接，如MES、WMS、电梯、电动门、生产线滚筒、立式仓库滚筒线等。使移动机器人可以接收指令，在仓库和车间内完成无人运输，并使物流与生产紧密相连。基于这些基本条件的实现，智能物流应该具备这四个特点：一是实时感知，能够跟踪记录物流作业的全过程；二是基于数据的智能分析，为生产优化调整提供决策；三是动态处理，可以根据生产进度和实际作业需求实时调整移动机器人的状态或路线；四是自动纠错，防止一个错误造成全局瘫痪，影响生产。

 　　工业互联网通过将工业设备接入互联网，实现产业链智能协同，成为工业企业数字化转型的关键力量。利用5G网络宽带大、延时低的优势，保证了海量数据的高速传输。5G与工业互联网的融合，正在加速中国新型工业化进程，为中国经济发展注入新动能。 　　2019年11月，工信部发布《“5G 工业互联网”512工程推进方案》（以下简称《方案》）。近两年来《方案》的进展如何，取得了哪些成果？要在更大范围、更深层次、更高层次上推动“5G工业互联网”的融合发展，还需要在哪些方面下功夫？ 　　探索持续加速，助力企业降本增效。 　　用传感器技术改造设备，通过5G物联网实现数据与云的实时互联。在联想武汉数码厂主板生产测试车间，只需30分钟就能更换产品，测试效率大大提高；国家电网杭州萧山供电公司通过将5G网络引入电力互联网，采用变电站机器人和输电无人机对杭州亚运会主会场进行智能升级，确保各环节用电安全.近年来，“5G工业互联网”的融合探索不断加速。 　　“目前，全国‘5g工业互联网’在建项目超过1800个，覆盖国民经济20多个重点行业和领域。”工信部信息通信管理局相关负责人表示，“5G工业互联网”已成为工业互联网和5G发展中产业积极性最高、创新最活跃、成效最显著的领域之一，将有力推动实体经济向数字化、网络化、智能化转型升级。 　　应用不断丰富，帮助企业降本增效。“5G工业互联网”已在电子设备制造、装备制造、钢铁、矿业、电力等主导产业发展。并形成了协同研发设计、远程设备控制、设备协同操作、柔性制造、现场辅助装配、机器视觉质检、设备故障诊断、厂区智能物流、无人智能巡检、生产现场监控等场景。 　　这些场景会给工业企业带来哪些变化？ 　　降低成本。远程设备控制、无人智能巡检等场景帮助企业实现无人化、少人性化生产。该矿利用5G实现无人驾驶货车和井下开采，有效降低事故率，平均每年为相关企业节约成本约3000万元。 　　提高质量。机器视觉质检、设备故障检测等场景提升产品质量，保证良率。5G 8K表面检测系统已在钢铁领域部署，改变了现有的抽检模式，实现了全产品检测，钢材缺陷检出率提高了90％以上，缺陷识别率提高了85％以上。协同效应。设备协同作业、厂区智能物流、设备故障诊断等场景支持企业优化生产流程，提高生产效率。港口通过5G人工智能技术，自动分析集装箱理货和物流的最优路线，平均可提高配载效率15-20倍。 　　产业集聚加速，各种创新实践不断涌现。长三角地区三省一市出台政策支持“5G工业互联网”发展，在纺织、金属制品等近20个领域进行探索。粤港澳大湾区已建成钢铁冶炼、电子设备制造等8个“5G工业互联网”示范园区。京津冀地区以计算机、通信等电子设备制造业为主，已形成一批典型应用方案。在西部地区，企业重点在煤炭采选洗选领域创新，已成为强有力的示范应用实践。 　　整合已初见成效，产业支撑有待提升。 　　目前，各类融合应用已取得初步成效，但在进一步推广中仍存在问题。 　　“5G主要是面向行业场景的技术，70％-80％将应用于车联网和工业互联网领域。”工信部信息通信管理局相关负责人表示，中国是世界上最早实现5G商业化的国家之一，在技术、产业、应用上没有先例、没有经验、没有路径可循，尤其是产业乃至实体经济的融合应用。在不断提升的过程中，不可避免的会面临新的挑战。 　　一方面，技术开发能力不足，产业支撑有待提升。 　　“目前，面向消费场景的5G公网下行传输带宽约为上行带宽的3倍。但在工业场景下，基于机器视觉的5G应用大量出现，对上行数据传输的需求往往明显高于下行数据传输。”工信部信息通信管理局相关负责人表示，“目前虽然有少数企业取得了突破，研发出了相应的技术方案，但尚未实现产业化。” 　　另一方面，分散的芯片模块产业和高昂的价格制约了其普及。 　　从市场来看，“工业领域的需求呈现5G工业终端、芯片、模块、网关在性能、多元化、差异化、协议支持等方面都有更高的要求。”工信部信息通信管理局相关负责人表示，目前5G芯片模块呈现产业分散、市场碎片化的特点，短期内难以通过市场规模稀释成本，导致价格偏高，一定程度上制约了5G产业应用的规模推广。 　　从工业企业自身来看，虽然“5G工业互联网”的建设和应用在部分领域已经先行先试，但在整体推广中仍存在问题。中国信息通信研究院副院长胡建波指出，企业对“5G工业互联网”的应用场景、使用价值和建设路径缺乏系统认识。此外，企业建设“5G工业互联网”的资金、人才和技术要求较高，数字化基础仍需夯实。“发展中的这些问题需要通过发展来解决.“工信部信息通信管理局相关负责人认为，这是行业面临的共同挑战，需要多管齐下、共同努力解决。

 　　2020年，中国四大家族的机器人价格比国内同类型工业机器人高出40％左右。目前国内工业机器人整体规模还很小。未来随着行业的快速发展和国产品牌渗透率的不断提升，国产供应商和集成商的规模优势将逐步体现，成本端仍有下降空间。 　　国内主要机器人供应商在国内拥有成熟的分销渠道和快速的售后服务响应，海外分销体系和售后服务也逐步完善。 　　在销售渠道方面，国内机器人供应商主要采取直销、代理销售或两者结合的方式。 　　直销模式的优势包括：1）与客户建立直接联系，更高效地了解市场需求；2）降低销售环节和渠道成本；3）可根据不同情况实现个性化销售，增加客户满意度，提升品牌力；4）便于管理，提高整体运营效率。 　　销售模式的优势包括：1）有利于公司将资源和精力集中在产品开发和业务拓展上；2）专业的代理团队可以实现利益最大化，加速市场拓展。 　　在售后服务方面，国内机器人供应商基本可以做到：1）服务方式多样化：提供线上线下服务，在客户授权下提供远程协助服务；2）快速响应服务：采用自营直营服务模式，服务网点覆盖面广，可帮助客户尽快解决问题；3）定期个性化服务：对售出的产品实行“一年保修、持续服务、每季度例行保养维修一次”的售后服务，在保修期外以优惠价格帮助客户解决问题、升级技术。 　　例如，伊斯顿在中国有70个办事处和联合保障点，140多个运动控制代理商，工业机器人系统集成商和60个渠道。同时提供线上线下服务。除了线下承诺24小时内响应客户需求外，埃斯顿还可以在客户授权下，与云平台合作，通过远程服务核心单元为客户提供服务。 　　Tustar在中国有30多个服务办事处，累计营业额超过1万客户，覆盖20多个省份，产品和服务覆盖海外30多个国家。2021年渠道下沉将进一步加剧，办事处数量有望增至60个。Tustar实行“一年保修、持续服务、每季度例行保养维修一次”的售后服务，在保修期外以优惠价格协助客户解决问题、升级技术。为不同区域市场的客户提供个性化服务。 　　国内可推广的工业机器人市场份额还是比较大的，在一些细分赛道上优势明显。国产品牌的主要优势是本土化、成本控制和全产业链。国产化的优势在于国内工业机器人供应商在国内拥有完善的营销网络和售后服务体系，客户享受到更高效便捷的服务。成本控制的优势是海外供应商的成本在进口关税和经销商布局方面还是比较高的。国产机器人规模效应形成后，对于上游的议价能力增强，成本控制能力可以进一步提升。全产业链优势不断显现，国内工业机器人供应商不断完善技术体系，提高核心零部件自制率。在成本端优势明显、售后服务响应迅速的背景下，国内供应商和集成商迅速探索细分领域的应用场景，不断提升国产机器人的渗透率。

        最近服务机器人的普及度大大提高，很多机器人公司加速融资。此外，一个服务机器人在服务过程中遭到了“攻击”。我们必须重新审视人类和机器人发生了什么。 　　监控显示，服务机器人进入电梯时被电梯内人员阻挡，再次进入电梯时被踢倒在地，当事人随即关闭电梯上楼。虽然事后酒店没有追究客人的责任和赔偿，但人们还是会有疑问。如果我们能很好地为机器人服务，我们怎么能“不娱乐和观望”呢？ 　　事件曝光后，网友对机器人表示支持，并对其行为进行了批评。 　　但是，“事物发展的根本原因不是外物，而是内物。”除此之外，我们应该看到的是服务机器人面临的市场困境和市场定位，服务机器人在社会层面的特殊性，更重要的是人与服务机器人和谐共处的平衡。 　　01 　　技术问题 　　服务机器人上电梯真的会得罪乘客吗？ 　　服务机器人，或者说任何一个机器人，在进入电梯之前，都需要对电梯控制进行改造，即在电梯控制器上增加一个物联网模块，并将物联网模块与机器人后台系统连接起来，这样机器人就可以知道电梯在哪个楼层，是否开启，并可以向电梯发送指令到达目标楼层。 　　在当前技术下，酒店的服务机器人可以自由移动，自主避障，总体上是安全可靠的。简单的交谈、日常聊天和引导也是常见的功能。在阿里、小米等智能酒店中，服务机器人已被广泛用于递送物品，如各种酒店用品、外卖或客人在前台和大堂丢失的物品，也用于大堂指引。他们可以独立乘坐电梯到指定房间，也可以叫客人开门取东西。 　　如今，机器人进入电梯已经很常见，但特殊情况很少，需要在技术上进一步改进。 　　1.进入梯子的速度。一般电梯轿厢与地面之间有一定的间隙和空隙。对于服务机器人的轮式底盘，需要牺牲部分速度来保证稳定性。 　　2.同一梯子上的人机。也就是类似新闻中的问题。必要时人和机器必须一起乘坐电梯时，机器人会像人一样按住开门键让后面的乘客进入电梯吗？另一方面，电梯拥挤时，机器人如何判断是否能进门？人类乘客优先吗？ 　　毕竟，机器人是服务于人的机器，它必须首先考虑人的需求。然而，当机器人执行指令时，它也为人类服务。因此，在电梯优先的问题上，技术必须保证人和机器能够在同一梯子上，安全地在同一梯子上。接下来就是人机如何同梯，空间问题和顺序问题。只有从技术层面解决这些实际而又普遍的问题，人机才能和谐包容。       02 　　社会问题 　　谁来保证服务机器人的权利？ 　　技术存在的同时，在社会层面，如何让人们接受机器人，如何保证每个机器人的安全，也是机器人产业良性发展的重要问题。 　　“机器人绝不能伤害人类；机器人必须服从人类的命令，除非它们违背第一原则。机器人必须保护自己，除非这种保护与上述两个原则相矛盾。”这就是著名科幻作家、“机器人之父”阿西莫夫提出的“机器人三原则”。 　　我们强调机器人需要“权利”，而不是像索菲亚一样拥有公民身份，作为人类的一员或朋友相处，我们在社会层面处理机器人使用和操作过程中的保护问题。 　　如果我们只使用机器人的价值而不给予它们相应的权利，那么机器人的使用大概就类似于对奴隶的压迫。首先是机器人，它被设定为为人类提供服务。服务机器人作为一种商品，属于它的主人，如果无故损坏，必然会涉及到赔偿和修理。在新闻中，不追究责任是酒店的选择，但相应的法律法规已经表达了对机器人损坏的赔偿。 　　要真正从根源上避免人类攻击机器人，最根本的是消除人们对机器人的敌意。理解人们为什么抗拒机器人，同时不断优化机器人的性能，让机器人更好地为人类服务。毕竟机器人攻击人的猜想是不会发生的，但是人总是要攻击机器人的。

       数据显示，人类获得的所有信息有83％来自眼睛，难怪眼睛被视为“心灵的窗户”。 　　显然，视觉是人类观察和认识世界最重要的方式。通过这种方式，我们可以获得外界事物的大小、明暗、颜色、状态等信息，无需物理接触就可以直接、智能地与周围环境进行交互。 　　长期以来，科学家们一直试图赋予机器视觉能力，帮助它们“看清楚”世界。作为实现工业自动化和智能化的关键核心技术，机器视觉也成为人工智能领域发展最快的分支之一。 　　十年前在中国，这些高端视觉产品很难销售。近年来，国内厂商正处于转型升级期，逐渐对这些高端视觉产品有了购买意向。既然国内机器视觉技术的市场容量不断增加，从工业用户的角度来看，机器视觉技术的需求和细分市场在哪里？ 　　视觉技术的三大增长点： 　　机器视觉是一门综合技术，包括图像处理、光学成像、传感器、机械工程技术、控制、电光源照明、模拟数字视频技术、计算机软硬件等。其功能在于生产零部件和产品的定位，以及产品的检验和外观识别。 　　从工业市场需求看机器视觉市场——机器视觉_视觉检测设备_3D视觉_缺陷检测。 　　如今，在市场消费升级的刺激下，高端商品的市场份额增长强劲。为此，视觉技术在工厂中的应用越来越多。目前，自动读码器、人工智能缺陷检测和三维测量有着强劲的增长趋势。 　　为什么自动读码器是视觉技术的快速增长点？一方面，现在处于5G和物联网时代的前夕，工厂数字化转型是当前制造业的热门话题。想要实现智能制造，就需要越来越多的数字化采集。另一方面，在现代工厂管理中，二维码是产品的身份证。因此，无论是工厂提高设备控制效率还是产品质量，都必须追溯到数字化采集。在机器视觉领域，采集数据需要一台能够自动识别二维码的机器。 　　缺陷检测是视觉技术中最困难的部分。传统的缺陷检测是基于模板和具体的过程学习，然后判断产品。然而，产品缺陷的不确定因素很多，难以实现真正意义上的缺陷检测。以消费类电子产品为例，很多厂商在最终产品检验时往往要花费大量的人力。因此，在人工智能和深度学习算法的帮助下，视觉技术赋予了缺陷检测能力，并在许多行业得到了应用。 　　此外，三维测量技术的应用将越来越广泛。以手机制造为例，手机屏幕边缘缝隙的大小以及机身表面是否平整，都需要应用3D视觉技术。这些原因都是由于消费水平的提高，所以商家会应用更多的3D技术来提高产品的技术水平。工业客户需要什么样的视觉技术？ 　　在工业领域，机器视觉充当生产设备的“眼睛”功能，解决人眼无法识别和检测的工作，以良好的效率和较低的成本实现经济效益，是视觉技术发展的出发点和落脚点。然后，从客户的角度来看，厂商更倾向于高精度、高精度、大视场自动变焦检测、软件快速导入。 　　首先是检测的高精度和准确性。这台机器取代人眼是最基本、最直接的目的。人工检查容易疲劳，导致工作质量差。在精密制造领域，机器视觉比人眼有绝对优势。目前，机器视觉的测量和判断已经非常成熟。 　　一些工厂生产巨大的物体，这对目视检查是一个很大的挑战。以前检测大视场有两种方法，一种是用两个读码器覆盖，另一种是用一个带光源和镜头的高分辨率相机，以及一些定制的软件。这两种大现场检查都需要专业的工程师来做调试和维护，从客户的使用和维护成本来看并不理想，很难大规模部署。 　　以上是从工业用户需求出发对机器视觉市场的简要介绍。机器视觉是实现工业自动化和工厂智能化的关键部件之一。一是工业4.0浪潮席卷全球，智能制造必然带来生产设备的升级；第二，中国人口红利的优势正在逐渐减弱，制造商倾向于用机器代替人来降低劳动力成本；第三，随着消费水平的升级，消费者对产品质量提出了更高的要求，使得厂家加大了品控。三者环环相扣，为机器视觉市场和智能制造领域带来新的发展机遇。