工业机器人“软件即利润”？

有人说，我国核心工业软件领域还是“无人区”，为智能制造带来了“成长的烦恼”。

如果说，以前软件只是硬件的附属物，那么，现在的软件已反客为主，成为了机器的大脑和神经，主宰着机器世界的运行逻辑。然而，对于看不见、摸不着的软件里面究竟有什么，却是很难说得清。

缩小到工业机器人领域来看，国产机器人本体产品的未来方向必然是中高端领域，而国产中高端产品在未来的优势以及与进口品牌竞争的关键点就在于多行业应用的关键工艺、软件算法是否能够真正为客户带来价值。

机器人专业化进入“软件决定”时代

目前来看，中国工业机器人的行业应用开始细分化，促使机器人行业应用软件的工艺性越来越强，产品结构呈细微差异化；硬件趋同发展，应用软件丰富化；工业领域人工智能在机器视觉领域初步应用，大数据与工业互联网带来智慧生产。

从工业机器人产业链技术体系来看，从最底层的基础理论到核心零部件技术，到机器人的系统技术以及集成应用技术，再到最后的智能制造产线技术，每一层技术都离不开软件和算法。

梅卡曼德CEO邵天兰认为，工业机器人的软件可以根据使用目标来分类，包括如西门子开发的工厂级规划仿真软件，各机器人厂家推出的编程仿真软件，专门离线厂家推出的软件，专门的视觉软件，而梅卡曼德推出的是综合视觉、规划的新一代编程软件。

节卡机器人CTO许雄则立足于协作机器人领域来分类，包括应用软件，如离线编程、虚拟仿真、人机交互界面、示教软件、视觉系统等；控制软件，包括速度规划、碰撞检测等；以及一体化关节的驱动软件。

在库柏特CEO李淼看来，建模（设计、布局、选型）、感知（力控、视觉）、规划（离线仿真运动规划）、执行（维护、监控、大数据运用）是软件的四个层面，而这些都是库柏特所开发的COBOTSYS操作系统里可支持的选项。

配天机器人总经理索利洋表示，工业机器人软件发展的重要性主要体现在软件架构、功能实现、核心算法上，软件和算法进一步促进运动学与动力学控制、力感知、行业应用、人机交互、3D离线仿真、机器视觉以及其它配套软件功能的实现。

而在移动机器人领域，斯坦德CEO王永锟指出，软件包括部署在机器人本体上的机器人操作系统，以及部署在服务器上的车辆调度系统，为了研发还会有调度仿真软件。宾通智能专注于软件算法平台，在创始人龚超慧看来，SLAM算法、调度系统、STP排程系统是群体智慧工厂解决方案的必要软件。

总结起来，目前谈得比较多的工业机器人软件主要有以下几个类别：

示教在线编程和离线编程

通常来讲，机器人编程可分为示教在线编程和离线编程。示教在线编程在实际应用中主要存在以下问题：过程繁琐、效率低；精度完全是靠示教者的目测决定，而且对于复杂的路径示教在线编程难以取得令人满意的效果。

相比之下，离线编程可以减少机器人的停机时间，当对下一个任务进行编程时，机器人仍可在生产线上进行工作。从而使编程者远离了危险的工作环境；适用范围广，可对各种机器人进行编程，并能方便的实现优化编程；可对复杂任务进行编程；便于修改机器人程序。

如今，工业机器人要适应各种工艺，如打磨、喷涂、拆码垛、焊接、激光切割、点胶、上下料等，这些需求对机器人提出了在编程层面上更高的要求。为此，国产本体厂商推出的新品越来越倾向于聚焦某一个工艺。

埃斯顿利用自身在金属成形机床行业的优势，定制了折弯机器人，具有计算机自动编程、智能化自动对准、自动跟随等功能，能够满足大部分钣金折弯应用需求，与国内外折弯机龙头厂家都有合作。

针对陶瓷卫浴行业，埃夫特与合作伙伴共同开发了基于配备无动力关节臂、具备IP65防护等级和喷釉工艺软件包的加长臂展的喷釉机器人，机器人可采用离线编程和无动力关节臂示教两种方式，分别应对外形简单和复杂的工件。

为了协助集成商打造细分领域最具竞争力的产品，华数机器人开发细分领域的软件工艺包，如焊接工艺包、视觉工艺包、上下料工艺包、涂料工艺包、码垛工艺包、机床工艺包、传送带跟踪工艺包等。

以码垛工艺包为例，特点包括通过简单的图形化参数界面设置之后便能正常使用；最短可以用4行代码完成码垛功能；清晰的示意图可以根据产品布局选择对应的码垛排样；所有规则物体的堆放都可以用到此功能；可应对矩阵、回型、和自定义等码垛样式，根据不同需求可制定趋近方式。

今年6月份，配天发布了新一版配天专用3D离线仿真软件系统“RobotLive”，可以完成打磨复杂轨迹编程。同时开发了RPsim离线编程助手，能够实现快速离线编程、PC端运行、语法校验、示教器操作真实还原。

高工机器人研究所所长卢彰缘表示，这体现出不少本体厂商已经开始“向前一步走”，推出自身产品配套的工艺包，这在一定程度上为集成商合作伙伴及客户带来了应用上的便捷。但值得警惕的是，从各家推出的产品和工艺包来看，开始出现“同质化”的趋向。

视觉与力控

机器视觉并不是一个新鲜事物，最早在上世纪80年代就开始应用于产品检测当中，到现在全球市场已经相当成熟。机器人+机器视觉进行定位、识别、引导的风口也在不断显现，成为人工智能优先落地的技术场景之一。

随着科创板的开闸，以天准科技、华兴源创为代表的国内机器视觉检测企业开始获得更多关注。从代理到自研，中国机器视觉厂家开始走出自己的道路。

在应用场景中，AI视觉检测平台能够快速、有效、低成本地生成数据，通过AI算法形成本地调研API、云端调研API、集成解决方案、系统化解决方案，最终输出服务，服务进一步在应用场景中得到不断验证和完善。

与检测场景不同，机器视觉配合机器臂进行无序抓取、配合AGV小车进行定位导航，还属于新鲜事物。受制于技术、成本、解决方案的限制，目前的市场虽然在不断兴起提升，但距离大规模爆发还有一段距离。

随着装配和打磨等需求的日益凸显，集成六维力矩传感器的力控机器人，在接触、搜寻、插件或打磨的过程中，应用机器学习建立力与末端速度映射关系，能够实现柔顺的阻抗控制、力位混合控制以及精准的力输出，从而实现力反馈控制。

机器人操作系统

2016年成立的库柏特科技是世界范围内首次提出工业机器人智能操作系统的公司，将机器学习算法模型植入“机器人大脑”COBOTSYS，确保工业机器人安全、稳定、易用，连接终端用户、机器人制造商与系统集成商，快速实现客户的需求。

在AGV领域，斯坦德从底层构建的SROS系统，能够在工业、商用、服务型产品中通用。基于这套系统，延伸出定位算法、控制算法、导航算法、调度算法等，进而就可以随心所欲生产出各种小车，实现软硬件融合。

仙知机器人可视化管理系统RoboGlue，能与企业的MES、WMS、WCS等系统无缝对接，实现业务需求获取，并下发作业任务给到调度系统及移动机器人完成产品出入库、产线对接、货物搬运、货到人无人化运输等一系列智能物流运输工作。

在AIoT领域，2019年初旷视发布旷视河图，这是一套致力于将机器人与物流、制造业务快速集成，一站式解决规划、仿真、运维、运营全流程的操作系统，具备生态连接、协同智能、数字孪生三大特性，能够为物流、制造等行业提供厂商和多设备的接入能力，以及丰富的机器人智能化管理方案。

软件即“利润”？

据权威机构调查预测：2021年全球GDP的比重将有50%来自数字化经济，中国会超过55%。到2030年，在数字化转型上，GDP的比重将超过77%。通过数字化转型能帮助制造业提升8%-13%税前的利润。

这个利润的提升对很多制造业企业来讲是非常可观的，因为很多制造业行业的利润仅在10%左右。

以国内喷涂行业为例，泰达机器人董事长陈大立表示，目前国内喷涂领域存在三大问题：一是在实际应用中自动化程度和周边设备的配合度不高；二是原材料浪费和环境污染；三是机器人环境适应度及性能仍有上升的空间。

例如作业规划和干涉碰撞检测的自动化程度低、定位标定和离线编程等生产准备时间长、对作业柔性和可拓展性考虑不足导致设备利用率不高等，在单件小批量生产模式下，有时无法体现出机器人的优势，影响产品的寿命和用户体验，使得产品缺乏竞争力。

此外，在机器人喷涂过程中产生大量的涂料浪费，有机挥发物质VOC，如苯、醛类、胺类等排放会造成严重的环境污染。

为了更好地适应单件、小批量生产模式下多变的任务需求、复杂的场地环境，提高定位及运动精度，缩短离线编程和生产准备时间，提高设备利用率等，泰达机器人通过“机器人+雾化器+工艺+云服务”的方式为客户提供一体式的机器人智能数字化喷涂整体解决方案。

宾通智能创始人龚超慧进一步指出，之前工业机器人发展的十年是“非标准化”的十年，非标的能力决定了项目能力，但未来的十年是数据化、标准化的十年，提炼标准化的能力决定了项目能力和盈利能力。

因此，机器人全产业链，包括核心零部件供应商、智能部件提供商、智慧工厂顶层设计商、机器人本体厂商、行业解决方案集成商等上中下游伙伴需展开深层次的合作。

软件真的能“定义世界”吗？

随着工业互联网、人工智能、大数据的逐步推进，数据统计，2018年中国工业软件市场规模达到1678.4亿元，同比增长16.0%，在过去三年中年均增长超过15%，但整体来看增速仍然较低。  智能工厂的三个核心要素是数据、传输、计算，云计算、物联网与人工智能将成为拉动智能制造发展的三驾马车。

为了提高机器人的智能化程度，如专家系统、模糊系统、进化计算、群计算、机器学习、神经网络等人工智能方法也将被大量引入，而图像识别、语音识别、语音合成、自然语言理解等技术也会被广泛应用于增加、改良人机交互方式。

此外，云计算、大数据等技术的快速发展，资源共享、知识共享、数据挖掘等理念为提高机器人的分析、决策和协作能力提供了新的思路。

业内人士表示：“未来是以软件定义世界，数据定义未来。”

然而，高工机器人研究所所长卢彰缘也指出：“工业软件过去在中国一直得不到足够的重视，从基本的CAD到PROE、UG都是采用外国的软件，过去的拿来主义发展到现在，回头看才发现无人等候。想要实现追赶需要从政策引导、人才培养、场景设计等方面去综合布局，工业软件方面的高端人才将更加紧俏。”

（潘敏瑶 高工机器人（ID：gaogongrobot））

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