A indústria de robótica móvel (AGV/AMR) tem estado nas notícias ultimamente. A Purdue cruzou a fronteira dos robôs de serviço para o mercado industrial, adicionando um novo player à já lotada pista. A Haikang Robotics anunciou que o 100.000º produto AMR em todas as categorias saiu da linha, o principal player da indústria após anos de desenvolvimento, a capacidade de produção está decolando, a escala da tendência de desenvolvimento apareceu.
Ao mesmo tempo, desde o boom do grande modelo do ano passado, também inaugurou um novo desenvolvimento da indústria de robótica móvel. Um empreendedor disse animadamente que "melhora o nível de inteligência do robô mais do que a soma do acúmulo dos últimos dez anos de tecnologia".
Até certo ponto, isso é um reflexo do desenvolvimento atual da indústria de robótica móvel.
Nos últimos dez anos, a indústria de robôs móveis surgiu rapidamente na China, e os robôs móveis que circulam entre armazéns de logística e linhas de produção de fábrica se tornaram sinônimos de logística inteligente e manufatura inteligente. De acordo com dados da GG Robotics, de 2014 a 2023, a taxa de crescimento composta da indústria excedeu 40%, e o volume de vendas aumentou mais de 20 vezes em dez anos.
Sob o espaço potencial, além de startups, fabricantes de robôs maduros e fornecedores tradicionais de equipamentos de logística e automação entraram no campo, há também uma série de jogadores do outro lado da fronteira para matar, e a involução é séria. O outro lado da moeda é que após uma década de desenvolvimento, a escala da indústria em 2023, embora mais de 120.000 unidades, mas a escala e a entrega padronizada ainda são uma indústria comum para cruzar o problema difícil.
Essa faixa inaugurará uma nova história com a adição de grandes modelos? Como a indústria deve sair da narrativa da involução?
01 Alguma pista lotada
Recentemente, a empresa de robótica de serviços Purdue lançou seu primeiro robô PUDU T300 para cenários industriais, entrando no segmento de entrega industrial leve e de baixa frequência, de serviços de buffet e outros cenários de serviços.
Zhang Tao, fundador e CEO da Purdue Robotics, disse em uma entrevista que as razões para entrar no mercado industrial incluem o alto potencial do cenário industrial e a alta aceitação de produtos como robôs, enquanto eles acumularam experiência anteriormente no campo de robôs de serviço. O mundo exterior interpreta a entrada transfronteiriça da Purdue na logística e transporte industrial
segmento como uma expectativa de encontrar um novo canal de crescimento à medida que a indústria avança.
No entanto, observadores também apontaram que Purdue está, na verdade, entrando em uma pista que já está um tanto lotada.
Na última década, a indústria nacional de robôs móveis passou pelo processo de começar a alcançar empresas estrangeiras, para melhorar gradualmente a cadeia industrial, e a taxa de localização atual ultrapassou 90%.
Um veterano do setor explicou que o caminho começou a decolar em março de 2012, quando a Amazon adquiriu a fornecedora de robôs de armazém Kiva Systems por US$ 775 milhões, o que atraiu sucessivamente um grande número de empresas para o setor de logística e automação de armazém.
Depois disso, diante dos múltiplos cenários de aumento dos custos de mão de obra, dificuldades de recrutamento e modernização industrial na China, produtos de robôs móveis foram gradualmente aplicados em muitos cenários, como varejo e manufatura.
Neste processo, um grande número de jogadores entrou no jogo. De acordo com os dados da CRM Industry Alliance 2023, há mais de 600 empresas relacionadas à cadeia da indústria doméstica AGV/AMR, entre as quais há mais de 220 empresas proprietárias cujos principais produtos são robôs móveis (AGV/AMR) para aplicações industriais. Este número é maior do que o das regiões da Europa e América do Norte, onde robôs móveis foram desenvolvidos anteriormente.
Por exemplo, várias empresas estabelecidas na primeira onda do boom de startups de robótica móvel (2014 a 2017), como Jiji Jia, Haikang Robotics, Quick Warehouse e Hai Zuo, já surgiram e se desenvolveram em direção à escala, entre as quais Jiji Jia e Hai Zuo melhoraram seu desempenho de vendas no mercado externo, e seus layouts foram gradualmente aperfeiçoados. No entanto, até 2023, ainda há startups se juntando a essa trilha e obtendo financiamento.
Algumas antigas empresas de robótica, como Kuka, Yaskawa e Fanuc, também expandiram seus negócios de braços robóticos para o campo da AMR e desenvolveram um negócio de logística e robótica de manuseio, como a Kuka Robotics, que criou uma divisão independente de robótica móvel em Xangai em 2021 e lançou produtos relacionados no mesmo ano.
Jogadores no campo de IA também entraram no campo. Por exemplo, a Kuangyi Technology, começou com algoritmos de IA e, após entrar no mercado de segurança por meio da integração de hardware e software, desde 2017, o campo de logística inteligente tem sido visto pela Kuangyi como um novo ponto de ruptura para a IA pousar no cenário da indústria.
As empresas de plataforma no setor de logística estão, da perspectiva de sua própria eficiência, investindo em empresas relacionadas ou lançando produtos de autopesquisa. Em julho do ano passado, a plataforma de logística de carga Lala investiu na Tusker Robotics, apostando no mercado de robôs. A empresa investida, Tasco, é ela própria uma desenvolvedora de robôs de manuseio inteligente fundada em 2021, e seu principal produto é um robô de paletes inteligente.
A plataforma de logística de comércio eletrônico Cainiao, por outro lado, ao aumentar o investimento em automação no transporte e distribuição de armazéns e outros links, lançou robôs móveis de armazenagem e transporte desenvolvidos internamente, como o transportador de paletes de quatro vias desenvolvido internamente e anunciado pela Cainiao ao público em 2022.
Como resultado, essa trilha reuniu startups, fabricantes de robôs experientes e fornecedores tradicionais de equipamentos de logística e automação, e até mesmo empresas como Foxconn e ZTE.
Jogadores se reuniram, mas veteranos acreditam que o mercado ainda é cedo, uma manifestação da escala da indústria. Dados da aliança da indústria CMR mostram que em 2023 a escala de vendas de robôs móveis (AGV/AMR) da China é de cerca de 21,2 bilhões de yuans, vendas de cerca de 125.000 unidades. Mesmo com a diferença no tamanho do calibre estatístico, o mercado da indústria ainda precisa ser mais aberto.
O mercado também é inevitavelmente uma situação de competição involucional. O presidente da Xinsong Robotics mobile robotics BG anteriormente apontou especificamente que na demanda de mercado por projetos de bateria de energia e indústria fotovoltaica, vendas de projetos individuais de centenas de milhões de dólares, mas a maioria dos projetos são o menor preço para ganhar o lance como o básico, "o preço do lance não é o menor, apenas menor".
O prospecto da Haikang Robotics apresentado no ano passado mostra que de 2020 a 2022 a margem bruta do negócio de robótica móvel teve uma tendência de queda e mencionou que "a intensificação da concorrência no setor levou a uma certa magnitude de reduções de preços nos produtos durante o período do relatório, especialmente no negócio de robótica móvel que foi mais pronunciado".
02 Demanda personalizada vs. crescimento em escala
Embora a competição seja acirrada, a demanda do mercado ainda é forte. Uma pessoa sênior introduziu, nos últimos anos, com os novos veículos de energia, a demanda da indústria de baterias fotovoltaicas e de energia aumenta, robôs móveis estão acelerando a aplicação dessas indústrias, essas várias cenas também foram responsáveis pela maior parte do incremento da indústria.
O primeiro nível de jogadores no mercado gradualmente saiu da tendência de crescimento de escala. A Haikang Robotics anunciou recentemente que a AMR todas as categorias de 100.000 unidades de produtos fora da linha, até certo ponto, este é o principal jogador da indústria após dez anos de desenvolvimento para entregar uma folha de respostas.
E por trás desses dados também se esconde um problema da indústria: como os fabricantes de robôs móveis conseguem desenvolvimento em escala?
Estatísticas da aliança da indústria de robôs móveis, em 2022, o mercado de robôs móveis de aplicações industriais da China, há quatro pedidos de negócios de empresas acima do limite de 1 bilhão, vendas de mais de 100 milhões de yuans de empresas cerca de 42, das quais, 1 a 300 milhões de yuans de empresas têm 28, um grande número de participantes na escala de receita da indústria é difícil de ultrapassar a marca de 300 milhões de yuans.
A razão para essa situação está na complexidade do cenário de demanda empresarial.
Os cenários de armazenagem, logística e produção industrial variam amplamente em demanda. O vice-presidente de robótica da Haikang, Wu Yonghai, mencionou em um discurso de conferência que eles enfrentam milhares de indústrias, mesmo que a mesma indústria, o mesmo cenário, o modo de operação de diferentes empresas seja completamente diferente.
Ao mesmo tempo, na aplicação complexa do cenário, as prioridades de metas da empresa também podem ser diferentes, o que dificulta a entrega em lote em larga escala no setor, assim como em outros setores de eletrônicos de consumo.
Tang Wenbin introduziu, algumas indústrias como armazenamento a frio, o lado da demanda se concentrará no grau de não tripulado, espero que um alto grau de não tripulado, o armazém pode usar menos pessoas. Alguns clientes buscarão manutenção fácil, menos tipos de equipamentos, a manutenção será mais simples. Há também empresas que buscarão o tamanho do armazenamento e a capacidade de pedido no espaço.
Com todos esses fatores em jogo, a personalização é inevitável para atender às necessidades do cliente.
Como atingir um equilíbrio entre a demanda por personalização e o desenvolvimento de escala empresarial? Os fornecedores de robôs móveis também estão tentando encontrar maneiras de resolver o problema, como usar componentização e plataforma para enfrentar o desafio. Para classificar as funções comerciais complicadas, categorize e experimente alguns componentes de nível atômico e, em seguida, execute combinações de nível atômico para construir diferentes cenários de aplicação para se adaptar a uma variedade de necessidades.
Além disso, as empresas estão enfatizando cada vez mais a capacidade de modificação secundária e desenvolvimento no site do cliente. A Haikang Robotics mencionou que eles têm uma plataforma de desenvolvimento de negócios Dataflow especializada, que pode ser coreografada com lógica de negócios, e os usuários podem ajustar continuamente a estratégia lógica de acordo com as mudanças em seus próprios negócios.
Uma pessoa sênior citou um exemplo: "Depois do sistema, o cliente descobriu que há um desperdício para mudar como fazer? Não pode mudar o seu próprio para encontrar fabricantes, mas os fabricantes se aposentaram, desta vez é muito embaraçoso." A construção da plataforma de desenvolvimento secundária será capaz de se adaptar às mudanças no lado da demanda da empresa.
Os sistemas de software também são muito importantes. Um deles é a compatibilidade de diferentes produtos de software. Devido às necessidades complexas do site de negócios corporativos, algumas soluções exigem que diferentes marcas de produtos cooperem entre si. Mas como programar os produtos de diferentes empresas para obter compatibilidade também é um problema. Outro ponto é que, com alguns cenários de armazenagem inteligente chegando em profundidade, como coordenar entre robôs móveis de grande escala, robôs como não travar e planejar a rota ideal, testam muito a capacidade do algoritmo.
Atualmente, as principais empresas de robótica logística doméstica são muito importantes para o investimento em sistemas de software. Por exemplo, quando Kuangyi desenvolveu o sistema Hetu em 2019, era para usar Hetu como um cérebro central para despachar todos os equipamentos autodesenvolvidos e de três partes, e percebeu a conexão de sistemas de software, incluindo o sistema de gerenciamento de depósito (WMS), o sistema de execução de depósito (WES), o sistema de execução de tarefas (TES) e o software de controle do corpo do robô. Ele não apenas realiza o gerenciamento integrado inteligente de armazenagem e logística, mas também oferece suporte à simulação no estágio de planejamento, realmente realizando o gerenciamento do ciclo de vida completo do sistema de armazenagem e logística.
No contexto da cooperação multiproduto da indústria, promover a padronização e unificação de interface relevante também se tornou um consenso dentro da indústria. Algumas associações da indústria e têm sido a liderança para mencionar o padrão da indústria, há também empresas que agiram. Por exemplo, a aliança da indústria de robôs móveis de 2022 desenvolveu "robô móvel de aplicações industriais e sua especificação de interface de dados do sistema de agendamento" foi lançada em abril do ano passado.
Atualmente, as empresas de robôs móveis precisam enfrentar um projeto sistemático. Tang Wenbin acredita que toda a cadeia, desde hardware, software, algoritmos, até todo o design do programa e implementação final do pouso, incluindo alguns detalhes, como interfaces de clientes, treinamento e operação e manutenção, toda a longa cadeia de negócios afeta o efeito final. "Este é um sistema integrado, os fornecedores não podem ser muito curtos em qualquer placa curta de um link."
03 O Grande Dividendo do Modelo
No último ano, a tecnologia dos grandes modelos desencadeou uma reação em cadeia ao redor do mundo e abriu muito espaço para crescimento.
A IDC divulgou recentemente dados de 1º de outubro de 2022 a 15 de março de 2024, quase 18 meses, o mundo, incluindo fornecedores de computação em nuvem, chips de hardware, aplicativos de software e grandes empresas de modelo, 60 empresas, na onda de grandes modelos, o valor de mercado do mercado de capitais aumentou em US$ 8 trilhões.
A chegada de grandes modelos também trouxe um alto nível de discussão acalorada para a pista de robótica. Um veterano de uma startup de robótica disse à Digital Intelligence Frontier que eles viram grandes modelos melhorarem o nível de inteligência do robô mais no último ano ou dois do que a soma cumulativa da tecnologia da última década.
"Originalmente, era baseado em escrever programas mortos e programar a inteligência do robô." A fonte disse à Digital Intelligence Frontier que, por exemplo, para fazer um robô ir do ponto a ao ponto b ao ponto c, o processo precisa ser claramente definido antes que o robô possa passar. Depois que o grande modelo é adicionado, contanto que o usuário diga para onde ir em linguagem natural, o robô pode realizá-lo.
A interação humano-robô está mudando. Tang Wenbin, CTO da Kuangyi Technology, deu um exemplo, por exemplo, em alguns locais de produção industrial e logística europeus, há uma série de soluções de sistema de controle baseado em voz, muitas pessoas trabalham com um fone de ouvido, por meio de instruções restritas, usando voz para interagir com o sistema. Após a chegada do grande modelo, a poderosa capacidade de compreensão semântica, as pessoas podem ser mais rápidas e convenientes para dar as instruções operacionais ao sistema.
Tang Wenbin disse à Digital Intelligence Frontier que outra mudança mais importante é que o modelo de ponta a ponta, desde a percepção, tomada de decisão e capacidades de controle concentradas em um modelo, a capacidade das pessoas de controlar o robô, o grau de inteligência da máquina deverá estar em um novo nível.
Na verdade, o modelo de ponta a ponta também é a direção básica de evolução e desenvolvimento do grande modelo da indústria atual, como o OpenAI lançou recentemente o GPT-4o é o modelo de ponta a ponta, que foi realizado como a entrada de qualquer combinação de texto, áudio e imagem, e para gerar qualquer combinação de saídas de texto, áudio e imagem, a velocidade de resposta da interação e o diálogo da vida real são muito semelhantes. O efeito de atraso lançado pelo Google em agosto do ano passado surpreendeu muitas pessoas O Robotics Transformer 2 (RT-2 para abreviar), um grande modelo de robótica, também é um modelo de ponta a ponta que integra recursos de visão-linguagem-ação (VLA).
A pessoa responsável por uma solução industrial de uma empresa doméstica de inteligência artificial disse à Digital Intelligence Frontier que o modelo grande de ponta a ponta significa que da entrada de fala à compreensão semântica para controlar a tomada de decisão, que antes era feita por vários modelos empilhados uns sobre os outros, agora é feita por um modelo. Anteriormente, a superposição do caminho mais ou menos traria a perda do grau de inteligência, enquanto o fluxo de informações entre diferentes modelos também naturalmente tem mais atraso, enquanto o modelo de ponta a ponta significa menos perda, um grau maior de inteligência e latência mais curta.
Algumas pessoas têm perguntas, logística e link de armazenagem parecem relativamente fechados, essa cena é necessária para introduzir um modelo grande? Tang Wenbin acredita que cenários de logística de armazenagem, na verdade, o tipo de tarefa não é único. Por exemplo, uma cena de operação de transporte de material contém caixas de movimentação, coleta, embalagem, fita adesiva e outros tipos de tarefas, a capacidade de generalização do modelo grande pode trazer um valor muito definido. "O cenário de logística é, de fato, muito bom. Ele tem muito trabalho a fazer e precisa de robôs mais inteligentes."
Essas novas mudanças são jogadores empolgantes na trilha da robótica logística. Depois que a onda de grandes modelos veio no ano passado, Tang Wenbin e sua equipe reagiram rapidamente, "A Kuangyi Technology queria fazer robótica quando foi fundada, e com essa onda, somos uma das poucas empresas que entendem tanto grandes modelos quanto robótica, e esses dois pontos de habilidade raramente convergem em uma equipe", e eles estão atualmente construindo uma combinação de grandes modelos e produtos de robôs logísticos.
Fontes da indústria acreditam que o aumento do nível de inteligência do equipamento acelerará a aplicação de produtos em todos os tipos de cenários de penetração da indústria, o que pode liberar novo espaço para evitar que os participantes invistam no espaço de estoque.
O CEO da Haikang Robotics, Jia Yonghua, deu um exemplo. Anteriormente, a capacidade de percepção tradicional do AGV e a capacidade de tomada de decisão autônoma eram relativamente fracas, só podiam realizar o manuseio ponto a ponto ou parte do trabalho repetitivo fixo simples da linha de loop, a escala da indústria também era relativamente pequena. Ele já foi a uma empresa bem conhecida no Japão, as remessas anuais de apenas algumas centenas de unidades. Mas, à medida que os robôs móveis se juntam a mais algoritmos, a inteligência do monômero é cada vez mais poderosa, o produto se tornou mais flexível, pode ser executado no ambiente de interação humano-computador, o escopo de aplicação dos robôs móveis para atingir uma grande expansão, como as remessas de robôs Haikang do ano passado podem ser mais do que dez anos atrás, toda a indústria.
No entanto, as mudanças drásticas trazidas por grandes modelos podem ter apenas começado. A indústria também acredita, em geral, que usar modelos Transformer e pré-treinamento para fazer controle de robôs abre novas direções na tecnologia, mas o desenvolvimento de inteligência incorporada ainda está em seus primeiros dias. "Ainda há uma necessidade de continuar melhorando sua taxa de sucesso conforme os dados se repetem, e realmente fechar o ciclo em alguns cenários para gerar valor comercial. O caminho ainda é bem longo." Tang Wenbin disse.