協(xié)作機器人市場爆發(fā)期來臨，哪些企業(yè)已提前入局？
表：全球協(xié)作機器人代表企業(yè)
下文將詳述COBOT（協(xié)作機器人）如何應(yīng)對這些技術(shù)挑戰(zhàn)，并改變制造業(yè)、電子商務(wù)、農(nóng)業(yè)和食品服務(wù)等產(chǎn)業(yè)的。
新的視覺技術(shù)
隨著機器人逐漸被應(yīng)用于世界各地的工廠，研發(fā)視覺系統(tǒng)，使機器人可以識別物體，進行安全導(dǎo)航，被提上日程。
近年來，視覺硬件（如激光雷達）已經(jīng)變得更便宜、更有效，并且得到了更廣泛的應(yīng)用。如今，許多初創(chuàng)公司都在使用基于新的視覺技術(shù)的協(xié)作機器人，它們裝載著傳感器，人類員工可以站在它身邊進行操控。
大約1996年，有許多不同的形狀和大小的協(xié)作機器人被發(fā)明了出來，根據(jù)人類工作場所進行了設(shè)計。這種機器人容易重新編程，相對自治，力量上遠不如低技術(shù)型工業(yè)機器人。
協(xié)作機器人在小型工廠環(huán)境找到了“絕佳位置”，進行3D打印，制造醫(yī)療設(shè)備，或完成更多的認知任務(wù)，如倉庫訂單揀選等。在那里，人類員工也參與工作。
機器人的認知
教機器人適配環(huán)境（map）和操作物體，是一項艱巨的任務(wù)。有幸的是，谷歌的DeepMind和UC伯克利的一些研究進展已經(jīng)成功證明了“一次性學(xué)習(xí)”（one-shotlearning）的可行性，即協(xié)作機器人可以在沒有大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下識別新的對象。
未來的機器人可能只需要觀察人類員工的工作流程就能完成任務(wù)學(xué)習(xí)；或者操作者可以使用VR手勢進行編程（協(xié)變開創(chuàng)的方法），使機器人掌握工作方式。
雖然這項技術(shù)還有很長的路要走，但今天的技術(shù)已經(jīng)足夠成熟到可以讓機器人和人類協(xié)同工作了。目前，協(xié)作機器人和它的麻吉AGVs（自動引導(dǎo)車輛/運輸機器人），已經(jīng)成為制造業(yè)和倉庫環(huán)境的標準配置。
機器人可以很容易地完成重復(fù)的、可預(yù)測的任務(wù)。
但是對于結(jié)構(gòu)化相對不明顯的任務(wù)，例如從一個隨機分類中挑選出一個項目，對應(yīng)著很多更獨特的場景，就需要特別的算法。真正的協(xié)同工作情況下，運輸機器人就必須自主地“看到”人類員工的行動，并采取相應(yīng)行動。
開發(fā)處理這些邊緣情況的算法成為了前沿的人工智能（AI）、計算機視覺和自動駕駛研究課題。
在人工智能和機器學(xué)習(xí)上，為90%的場景自動化路徑很容易——難的是最后的“一公里”。頂級風(fēng)投A16Z的BenedictEvans指出，機器學(xué)習(xí)是要解決那種對機器來說很難，對人來說很容易的問題，或者說，是人們很難描述成計算機語言的問題。
隨著機器學(xué)習(xí)工具的廣泛普及，初創(chuàng)公司正注力于計算機視覺，以支持新一輪的機器人技術(shù)。
靈巧性的追求
雖然機器人變得越來越普遍，但它們還沒有開發(fā)出我們所期待的智能或靈巧性，就像摩登家庭或終結(jié)者2想象的那樣。著名的機器人學(xué)家HansMoravec在莫拉維克悖論中提出：
“讓計算機在智力測試或西洋跳棋上表現(xiàn)出成人水平的表現(xiàn)是比較容易的，在感知和移動性方面，很難或不可能賦予他們一歲人類的水平�！�
換句話說，高級推理只需要很少的計算，但是低水平的感覺或運動技能需要巨大的計算資源。靈巧性是機器人學(xué)的一大挑戰(zhàn)，相對而言，改進硬件是更加有效的途徑。
高投資回報
更便宜、更好的協(xié)作機器人硬件為專注于計算機視覺和定制軟件的初創(chuàng)公司提供了機遇。最大的協(xié)作機器人制造商是丹麥的UniversalRobots（優(yōu)傲），2015年被美國的TelaDaye（泰瑞達）收購，它家的協(xié)作機械臂為初創(chuàng)公司提供鎬鏟（picks-and-shovels）。
有著風(fēng)投背景的初創(chuàng)公司，如ReadyRobotics、FetchRobotics和VoodooManufacturing都利用優(yōu)傲的協(xié)作機械臂構(gòu)建機器人系統(tǒng)。ReadyRobotics正在為工業(yè)自動化任務(wù)提供機器人服務(wù)（RAS）。FetchRobotics的協(xié)作機器人執(zhí)行電子商務(wù)分揀，VoodooManufacturing使用協(xié)作機器人進行多個3D打印機的自動化管理。
根據(jù)優(yōu)傲的說法，有些機械臂平均工作195天就能回本。在整個行業(yè)中，協(xié)作機器人的平均售價為24000美元，據(jù)估計這在2020年將是30億美元的市場。
機械手
盡管靈巧度有所提高，庫卡機器人，但通用的末端執(zhí)行器——一種能操縱任何物體的機械手，仍然難以實現(xiàn)。
現(xiàn)在的機械手沒辦法兼容多項任務(wù)，但初創(chuàng)公司正在動用聰明的黑客，探索末端執(zhí)行器抓取各種各樣的對象。
舉個例子，專門從事柔性機器人的EmpireRobotics和SoftRobotics，使用靈活的材料、流體或空氣壓力，而不是機械力學(xué)。這類操作仍然不完善，柔性機器人是一種很好的解決方法，可以避免用不適當(dāng)?shù)牧D壓對象物體。SoftRobotics的手爪機器人（gripper）被FDA批準處理食品，目前用于食品包裝。
此外，對于較不敏感的材料，Grave在傳統(tǒng)的機器人臂上采用電粘附材料，而Optoforce使傳感器結(jié)合專門的工具進行應(yīng)對。
協(xié)作機器人是基于傳感器的機械設(shè)備，解決笨重型機械臂的不足，在這點看機械手沒什么不同。雖然目前機械手，或者說末端執(zhí)行器沒有達到人類的高度靈活性，但相信未來的協(xié)作機器人將配有高效的末端執(zhí)行器和聰明的工具，可以智能地處理任何事情。
需求爆炸
自20世紀40年代起，新一代的協(xié)作機器人開始使工業(yè)機器人巨頭們措手不及。
根據(jù)Fanuc執(zhí)行主任的說法，“我們沒想到大型制造商會想要使用這樣的機器人，因為這些機器人只能舉起輕量物體，并且能力有限�！�
現(xiàn)在，從業(yè)人員們正在追趕Teradyne協(xié)作機器人部門優(yōu)傲，據(jù)稱他們目前占據(jù)著約60%的協(xié)作機器人市場份額。
像ABB、Fanuc、Yaskawa（安川電氣）、庫卡和羅伯特博世這樣的機器人大公司，也都跟隨優(yōu)傲進入?yún)f(xié)作機器人市場（估計Fanuc擁有6%到10%的市場份額，安川電氣的規(guī)模甚至更小）。同時，他們也在結(jié)盟：川崎重工（Kawasaki）正與瑞士競爭對手ABB合作，以規(guī)范機器人編程。
為什么突然對協(xié)作機器人產(chǎn)生了需求？
一個主要原因大抵是勞動力成本上升。由于經(jīng)濟增長，工業(yè)化國家的工資飆升。舉個例子，自2006以來，中國的平均工資增長了一倍以上，從而不再被認為是低成本外包的目的地。
事實上，中國現(xiàn)在太貴了，以至于它的消費電子代工工作流向越南這樣的低成本鄰國，去年，中國的機器人需求增長了20%以上。
昂貴的勞動力也在影響本地化制造的規(guī)模，為此，機器人技術(shù)正在掀起新一輪的再就業(yè)浪潮（就像川普的口號說的：讓制造業(yè)回到美國）。在BCC2015年進行的調(diào)查中，20%的美國制造商表示，他們正積極將生產(chǎn)從中國轉(zhuǎn)移回美國，或者計劃在未來兩年內(nèi)開發(fā)新的（本土）生產(chǎn)線。多數(shù)人表示，自動化降低成本，使得美國更具競爭力。
隨后，公司越來越多地轉(zhuǎn)向協(xié)作機器人，它們很容易編程，比傳統(tǒng)的勞動力便宜，而且比傳統(tǒng)的工業(yè)機器人便宜。由于所有這些原因，協(xié)作機器人制造商以比以前更低的價格銷售出了更多的設(shè)備。