工業(yè)4.0的趨勢下，世界涌現(xiàn)了眾多的自動化創(chuàng)業(yè)公司，在技術(shù)創(chuàng)新的問題上總會受到限制。只是一小部分產(chǎn)品創(chuàng)新，企業(yè)在大部分上就會變得迷茫，在自動化的道路上改何去何從。Oculus的投資方、美國一線基金Formation8合伙人沈瀚，他解讀當(dāng)前工業(yè)自動化領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)趨勢、問題以及解決之道。
“物件抓取”成為工業(yè)自動化瓶頸
目前，全球即將迎來工業(yè)4.0時代，作為主要標(biāo)志之一的工業(yè)自動化已經(jīng)成為最熱門的創(chuàng)業(yè)方向。據(jù)沈瀚介紹，全球范圍內(nèi)，工業(yè)自動化領(lǐng)域主要出現(xiàn)了三類創(chuàng)新方向。
首先，為新的制造和物流應(yīng)用場景提供整體解決方案，加入人工智能、數(shù)據(jù)分析等新的技術(shù)提升。這一領(lǐng)域主要聚集了ABB、Kuka、FANUC、Kiva（被亞馬遜收購）等眾多自動化領(lǐng)域的巨頭。沈瀚表示，
“但是對于歐美初創(chuàng)企業(yè)來說，這個領(lǐng)域啟動資金需求大，論證和銷售周期長，核心技術(shù)壁壘往往有限，很容易就會陷入比拼價格和性價比的局面。對大量的中小企業(yè)客戶而言，全套自動化方案雖然誘人，但是需要資金大，因此購買力也很有限?！?br />
其次，視覺識別技術(shù)。工業(yè)自動化的另一個必備因素就是給機(jī)器人“裝上眼睛”。以往的工業(yè)自動化場景機(jī)器人只需重復(fù)處理預(yù)設(shè)尺寸的物件。但是隨著制造業(yè)和物流業(yè)的發(fā)展，物件的位置、擺放方向、種類、形狀和大小也越來越多樣，需要機(jī)器人有視覺識別能力。目前這一方向也面臨著一些挑戰(zhàn)和機(jī)遇，主要體現(xiàn)為是否能為客戶提供達(dá)標(biāo)的識別準(zhǔn)確度和精度以及滿意的性價比。
再次，物件抓取技術(shù)。物件抓取方面，傳統(tǒng)方法是通過真空吸盤或是機(jī)械爪來抓取物件，比如用真空吸盤吸附汽車玻璃擋風(fēng)板等，但是目前還有大量的物件無法通過傳統(tǒng)方法抓取，比如布料、水果、柔性電子器件等。
“布料遇到真空吸盤會透氣、變形，而柔性PCB遇到真空吸盤則非常容易損壞，不能用傳統(tǒng)方法抓取。同時，已有的物件抓取技術(shù)為了達(dá)到高精準(zhǔn)度對于視覺識別的要求是比較高的，而目前尚未看到一個性價比較好的視覺識別方案?！鄙蝈蜮伱襟w坦言。
