巨大的廠房里，搭載著3D工業(yè)相機(jī)的機(jī)械臂正在進(jìn)行著今天的工作，它需要將燒得通紅、重達(dá)百斤的火車輪進(jìn)行抓取上料。

　　高達(dá)500℃的溫度，這樣的場景，光想想就已經(jīng)熱得冒汗。

　　而就是這樣酷熱的環(huán)境下，在以前，這項(xiàng)工作基本是由工人來操作的。

　　3D視覺的出現(xiàn)，讓機(jī)器人不僅能夠在極端條件下抓取輪胎，還能擰螺絲、抓麻袋，實(shí)現(xiàn)“萬物皆可抓取”。

　　近些年來，人工智能技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了3D視覺的誕生，由3D視覺引導(dǎo)的工業(yè)機(jī)器人，能夠識(shí)別各類規(guī)格的紙箱、麻袋等物流行業(yè)的常見物體，并通過深度學(xué)習(xí)建立模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)新物體的準(zhǔn)確識(shí)別和抓取。

　　而資本的嗅覺是最敏銳的。

　　據(jù)光錐智能不完全統(tǒng)計(jì)，2021年全年，3D視覺在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域共發(fā)生融資事件17起，而僅僅是2022年第一季度，該領(lǐng)域就發(fā)生融資事件9起，實(shí)現(xiàn)了融資量的翻倍增長。

　　而火熱在第二季度再次延續(xù)。近日，梅卡曼德宣布完成C+輪融資，與此同時(shí)，星猿哲也完成了B+輪的融資。

　　賽道的升溫，背后是工業(yè)機(jī)器人智能化需求的推動(dòng)。

　　長期以來，由于作業(yè)精度不夠高、不夠靈活，傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人一直被打上“笨重”、“剛性”的標(biāo)簽，雖然在一定程度上代替了人力，但效率提升有限。面對(duì)復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境，工業(yè)機(jī)器人需要邁向自適應(yīng)、自感知的智能化升級(jí)。

　　從“機(jī)器換人”到“智能智造”，利用3D視覺和人工智能技術(shù)，機(jī)器人重構(gòu)工業(yè)生產(chǎn)正當(dāng)時(shí)。

　　生產(chǎn)的新“視界”

　　1969年，第一片CCD圖像傳感器在美國貝爾實(shí)驗(yàn)室誕生，此后，生活、生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域都開始與圖像和視覺相連接。

　　人類70%的信息都是通過眼睛感知到的，機(jī)器人也一樣。在3D視覺出現(xiàn)之前，機(jī)器人識(shí)別三維世界需要先拍攝2D畫面，再經(jīng)過計(jì)算得出三維立體數(shù)據(jù)，過程繁瑣復(fù)雜。特別是在工業(yè)生產(chǎn)中，僅僅依靠平面成像不足以提高工業(yè)機(jī)器人的智能化水平，它需要一雙更明亮的“眼睛”。

　　作為機(jī)器視覺的一種，3D視覺在完成了2D成像的迭代后，也提高了機(jī)器人作業(yè)的靈活性。與2D視覺相比，3D機(jī)器視覺通過三維成像技術(shù)，能夠獲得物體高精度的三維點(diǎn)云坐標(biāo)。

　　但3D視覺的最終目的并不只是讓工業(yè)機(jī)器人能夠“看得清”，還得“看得懂”。

　　就傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人而言，大多是按照既有的指令來執(zhí)行任務(wù)，動(dòng)作重復(fù)機(jī)械。但加上3D視覺技術(shù)以后，可以通過圖像獲取、信息處理和機(jī)械控制的傳導(dǎo)路徑來實(shí)現(xiàn)高效靈活作業(yè)。

　　例如，在汽車制造的焊裝車間里，需要對(duì)大型副車架的各類孔徑、位置度等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)測量，單個(gè)工件微小的誤差都會(huì)影響最終的裝配效果。利用3D視覺技術(shù)，能夠生成孔位等細(xì)節(jié)的高質(zhì)量成像，將所得信息傳輸給計(jì)算機(jī)以后，機(jī)器人就可以靈活應(yīng)對(duì)不同位置的孔位，快速、精準(zhǔn)地完成測量任務(wù)。

　　從自動(dòng)化到智能化，中國制造業(yè)單件大批量的傳統(tǒng)生產(chǎn)模式正在逐漸被小批量、分散的柔性化生產(chǎn)模式所替代。因此，如何實(shí)現(xiàn)高端制造中機(jī)器人柔性化、小批量、定制化的生產(chǎn)，成為了高端制造和智能制造機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)需要解決的問題。

　　此前，華為天才少年稚暉君自制機(jī)械臂給葡萄皮縫針的視頻在B站大火，工業(yè)機(jī)械臂的精細(xì)化生產(chǎn)也進(jìn)一步進(jìn)入大眾的視野。

　　從前，在汽車、鋼鐵等制造業(yè)中，零部件的裝配工序都主要由人工來操作，勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低，而且零部件種類多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，傳統(tǒng)的自動(dòng)化很難滿足柔性化生產(chǎn)的需要。而3D視覺的出現(xiàn)扭轉(zhuǎn)了這一局面。

　　3D視覺能夠在擰螺絲、裝汽車輪胎以及重物的上料裝配等場景實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，引導(dǎo)機(jī)器人識(shí)別并抓取隨意擺放的工件，按要求將工件裝配于指定位置，實(shí)現(xiàn)高精度定位抓取及高精度糾偏放置。

　　從應(yīng)用功能來看，3D視覺技術(shù)在視覺引導(dǎo)和檢測類場景應(yīng)用較為廣泛。而從應(yīng)用終端來看，物流、金屬加工和汽車零部件行業(yè)是當(dāng)前3D視覺工業(yè)機(jī)器人較為重要的應(yīng)用領(lǐng)域。

　　每逢“618”、“雙十一”等節(jié)日大促，電商倉內(nèi)都需要處理上百萬件的日訂單量，而傳統(tǒng)人工供包模式人力成本高、效率低，難以滿足高分揀效率的客觀需求。面對(duì)海量無序的SKU，3D視覺可以快速、準(zhǔn)確識(shí)別包括硬包、軟包、信封等多種形態(tài)的包裹，實(shí)現(xiàn)各類包裹的三維定位，引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行抓取并放置到指定地點(diǎn)。

　　可以預(yù)見，隨著相機(jī)、鏡頭等核心硬件性能的提升，以及圖像處理、深度學(xué)習(xí)等軟件技術(shù)的發(fā)展，3D視覺技術(shù)重構(gòu)工業(yè)生產(chǎn)的作用將會(huì)更加凸顯。

　　3D視覺在工業(yè)機(jī)器人市場中的滲透率逐年增高

　　2020年中國工業(yè)機(jī)器人市場受新冠疫情影響短暫，出貨量實(shí)現(xiàn)逆勢增長，達(dá)17萬臺(tái)。主要是因：國內(nèi)疫情控制相對(duì)較好，工業(yè)經(jīng)濟(jì)快速恢復(fù)，消費(fèi)電子、新能源行業(yè)、重型工業(yè)等行業(yè)投資大幅增加，機(jī)器人導(dǎo)入量隨之上漲;國外疫情難以控制，與出口產(chǎn)品相關(guān)的行業(yè)中工業(yè)機(jī)器人銷量增加，如小家電、集裝箱、健身器材等;疫情影響員工的工作效率，工廠加大引入機(jī)器人及周邊設(shè)備代替人工。未來幾年受招工難用工貴的影響以及智能制造政策推動(dòng)，工業(yè)機(jī)器人市場仍將呈現(xiàn)穩(wěn)定的增長趨勢。

　　機(jī)器視覺對(duì)于提高工業(yè)機(jī)器人的靈活性和可操作性具有重要意義，在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，3D視覺助力機(jī)器人實(shí)現(xiàn)更多高精度動(dòng)作，拓寬其應(yīng)用場景，也大大提高了生產(chǎn)效率和柔性化程度。

　　中國3D視覺產(chǎn)業(yè)的元年是2018年，在此之前，工業(yè)視覺主要是靠2D視覺識(shí)別工件影像來指導(dǎo)工作;隨著2D視覺自身的不足逐漸凸顯以及中國智能制造智慧工廠改造的推動(dòng)，3D視覺逐漸發(fā)展起來，并結(jié)合工業(yè)機(jī)器人等自動(dòng)化產(chǎn)品進(jìn)行作業(yè)。

　　雖然目前3D視覺+工業(yè)機(jī)器人滲透率較低，但隨著工業(yè)加工越來越精細(xì)，對(duì)設(shè)備的要求越來越高，3D視覺配合工業(yè)機(jī)器人解決方案將越來越多，滲透率也將逐年增高。

　　4年涌入近百家，新老玩家大混戰(zhàn)

　　在2018年的上海工博會(huì)上，展示3D視覺方案的工業(yè)機(jī)器人公司還寥寥無幾，而伴隨著3D技術(shù)越來越成熟、智能制造的興起，多家3D視覺工業(yè)機(jī)器人公司獲得了融資，此前相對(duì)冷清的賽道開始熱鬧起來。據(jù)高工機(jī)器人統(tǒng)計(jì)，目前中國市場上3D視覺廠商的數(shù)量大概在60-70家，且這一數(shù)量還在持續(xù)增長中。

　　熱潮之下，一批智能機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司雨后春筍般涌現(xiàn)，如庫柏特、靈西機(jī)器人、梅卡曼德、非夕、阿丘科技、星猿哲等。

　　傳統(tǒng)的老牌企業(yè)也不甘示弱。工業(yè)機(jī)器人的“四大家族”ABB(瑞士)、安川(日本)、發(fā)那科(日本)和庫卡陸續(xù)入局，同時(shí)，也能看到AI視覺領(lǐng)域?？低暫蜁缫暤纳碛啊?/p>

　　3D視覺工業(yè)機(jī)器人也受到資本的追捧。截至6月20日，2021年以來，工業(yè)3D視覺領(lǐng)域發(fā)生的融資事件共31起，融資金額高達(dá)數(shù)十億美元，融資輪次主要集中在A輪和B輪，說明整個(gè)行業(yè)還在早期。

　　2016年，梅卡曼德CEO邵天蘭曾在知乎上回答了“國產(chǎn)工業(yè)機(jī)器人目前發(fā)展到了什么水平?”的問題：“五至八年內(nèi)中國機(jī)器人的硬件水平可以追上第一集團(tuán)，三至五年內(nèi)軟件水平可以彎道超車，趕超第一集團(tuán)。”

　　在機(jī)器視覺賽道上，國外的基恩士、康耐視等公司，在2D視覺領(lǐng)域占據(jù)著幾十年的“霸主”地位。而如今，整個(gè)3D視覺市場仍處于發(fā)展的早期階段，國內(nèi)外廠商在硬件產(chǎn)品和軟件算法上能夠站在同一起跑線上。

　　其次，在3D視覺+AI+工業(yè)機(jī)器人的細(xì)分賽道，國內(nèi)廠商布局更早。作為制造業(yè)大國，中國擁有豐富的工業(yè)應(yīng)用場景，也產(chǎn)生了很多定制化需求，鍛造了國內(nèi)廠商較強(qiáng)的項(xiàng)目交付能力。

　　相較于國外廠商在應(yīng)用需求形成一定規(guī)模時(shí)才會(huì)考慮開發(fā)方案，國內(nèi)廠商更善于抓住機(jī)會(huì)去推廣自己的產(chǎn)品，以量變的積累形成質(zhì)的飛躍。

　　而在2D視覺市場長達(dá)幾十年的發(fā)展歷程中，行業(yè)格局早已趨于穩(wěn)定，技術(shù)方向也較為固定，玩不出什么新花樣。如果不是新技術(shù)帶來新機(jī)會(huì)，新玩家很難切入場景。

　　就目前而言，3D視覺在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用，市場滲透率并不高，基本競爭格局可以分為上游元器件、軟件算法、3D相機(jī)軟硬件、一體化解決方案四類。由于產(chǎn)業(yè)處于早期階段，國內(nèi)市場格局較為分散，梅卡曼德和靈西機(jī)器人這類創(chuàng)業(yè)公司參與了產(chǎn)業(yè)鏈的多個(gè)環(huán)節(jié)，在一體化解決方案上走在前列。

　　雖然兩者在軟件算法平臺(tái)的開發(fā)上相差無幾，但在硬件技術(shù)和3D成像技術(shù)上，靈西機(jī)器人要優(yōu)于梅卡曼德，而梅卡曼德則在缺陷檢測應(yīng)用中有更多的落地方案。在重點(diǎn)的下游應(yīng)用行業(yè)，靈西機(jī)器人在物流、鋰電市場有較為成熟的方案，而梅卡曼德在汽車等其他市場的優(yōu)勢更為明顯。

　　從國內(nèi)的市場競爭格局來看，能夠進(jìn)入規(guī)?；慨a(chǎn)階段的公司跑在第一梯隊(duì)。而視科普銷售總監(jiān)余舒帆也曾表示，“隨著涌入3D視覺賽道的玩家越來越多，會(huì)加劇頭部企業(yè)的形成。同時(shí)，關(guān)于3D視覺的市場規(guī)模和行業(yè)應(yīng)用會(huì)實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步突破。”

　　實(shí)際上，無論是行業(yè)格局還是技術(shù)發(fā)展，3D視覺仍然處于早期。而工業(yè)生產(chǎn)試錯(cuò)成本高，因此，在解決方案沒有落地之前，資本和客戶都在觀望。

　　2019年，梅卡曼德的3D視覺+AI+機(jī)器人解決方案在汽車、家電、3C、物流等行業(yè)實(shí)現(xiàn)了50多個(gè)項(xiàng)目的落地，而靈西機(jī)器人、星猿哲等公司也分別獲得了Pre-A輪和A輪融資。

　　從demo到方案落地，在沒有客戶和渠道積累的前提下，以技術(shù)見長的創(chuàng)業(yè)公司克服了經(jīng)驗(yàn)不足、對(duì)行業(yè)了解不透的問題，砸出了3D視覺在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的第一道水花。

　　“模糊”工業(yè)3D視覺視野的障礙

　　實(shí)際上國內(nèi)外在工業(yè)級(jí)3D視覺技術(shù)的起步時(shí)間基本都是在2014年前后開始興起。隨著國內(nèi)不斷的遷入并升級(jí)改造產(chǎn)業(yè)鏈，國內(nèi)研發(fā)商逐漸加大了對(duì)3D視覺技術(shù)的投入。但是涉及到工業(yè)領(lǐng)域的落地，由于行業(yè)種類繁多，技術(shù)壁壘和場景不同，大部分廠商基本都是從某個(gè)垂直領(lǐng)域切入。

　　3D視覺相關(guān)的硬件技術(shù)能力有限，而不斷崛起的AI算法實(shí)力可以滿足部分的高精度檢測需求，在一定程度上彌補(bǔ)了硬件的不足，但工業(yè)3D視覺的發(fā)展之路上需要解決的問題不少。

　　① 技術(shù)與產(chǎn)品需要持續(xù)升級(jí)。

　　工業(yè)3D 機(jī)器視覺成像技術(shù)不斷發(fā)展，但在底層的視覺硬件設(shè)備中繞不開的卡脖子技術(shù)就是芯片和光學(xué)鏡頭，這部分仍然是國外廠商的主場。而集成的3D機(jī)器視覺目前依然沒有具備抗環(huán)境光干擾能力強(qiáng)、測距精度高、分辨高和成本低等優(yōu)點(diǎn)于一身的 3D 傳感器。目前 3D 視覺的應(yīng)用還是依據(jù)具體的使用場景和預(yù)算來選擇相機(jī)，然后根據(jù)相機(jī)成像結(jié)果來進(jìn)行算法定制開發(fā)。這種成本高、周期久的應(yīng)用模式嚴(yán)重限制了 3D 視覺在實(shí)際場景中的使用。

　　② 成本與市場培育的難平衡。

　　在3D視覺市場中，參與的廠商們都在進(jìn)行價(jià)格內(nèi)卷，無論是為了后期獲得融資的好看數(shù)據(jù)，還是搶占市場，雖然價(jià)格戰(zhàn)間接培育了市場，但也對(duì)市場秩序造成破壞，低價(jià)下的用戶體驗(yàn)無法保障。但對(duì)于潛在的種子用戶來說，影響其自動(dòng)化改造的難度之一就是成本的考量。成本如果超過了其預(yù)算，市場的培育也無法施展，目前工業(yè)3D視覺的市場滲透率并不高。

　　③ 市場與供應(yīng)鏈的不成熟、不完善。

　　對(duì)于一些需要采購3D視覺的產(chǎn)品的廠商來說，前期的產(chǎn)品量需求較少，在這種情況下，工業(yè)3D視覺廠商無法通過規(guī)模化的手段分?jǐn)偖a(chǎn)品成本，而市場中有很大的一部分潛在用戶都是對(duì)價(jià)格以及供應(yīng)鏈敏感的用戶，處于早期發(fā)展階段的工業(yè)3D視覺產(chǎn)品撬動(dòng)市場較困難。

　　④ 產(chǎn)線的適配與周期長。

　　千行百業(yè)的產(chǎn)線定制化需求使得設(shè)備具備非標(biāo)性，通用性差，對(duì)于工廠來說不同的業(yè)務(wù)場景、生產(chǎn)環(huán)節(jié)，甚至不同工廠之間的需求都不盡相同，制造過程中的多品種、小批量影響企業(yè)的改造難度。設(shè)備交付之后還需要經(jīng)過一段時(shí)間的調(diào)試，最終與產(chǎn)線適配才可以，存在一定的周期影響著企業(yè)的自動(dòng)化改造積極性。

　　從選取工業(yè)3D視覺產(chǎn)品的客戶來看，用戶選取的標(biāo)準(zhǔn)與工廠自身的特點(diǎn)、預(yù)算情況而定，而這也就意味著工業(yè)3D視覺廠商必須在提供適配產(chǎn)品能力的前提下也要具有吸引力的價(jià)格，雙方的成本與預(yù)算需要磨合到一個(gè)合適的平衡點(diǎn)。

　　這些要求限制了3D視覺技術(shù)在工業(yè)制造領(lǐng)域的廣泛落地。處于發(fā)展初期的工業(yè)3D視覺系統(tǒng)規(guī)模化商業(yè)場景并不成熟，并且產(chǎn)品定制化程度高，市場整體呈現(xiàn)分散、碎片化的狀態(tài)，3D視覺系統(tǒng)技術(shù)仍然需要在這個(gè)市場中不斷摸滾打爬，在一個(gè)個(gè)細(xì)分場景中摸索與開拓，尋找差異化，完善產(chǎn)品與提升服務(wù)市場的能力，以賦能未來工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的升級(jí)。

　　工業(yè)3D視覺的未來“視界”

　　作為工業(yè)生產(chǎn)線機(jī)器設(shè)備的重要感知部分，近年來在工業(yè)4.0的升級(jí)改造背景中，工業(yè)3D視覺技術(shù)作為核心技術(shù)單元之一產(chǎn)業(yè)化進(jìn)展迅速，目前加速在多個(gè)制造行業(yè)中滲透，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)模也呈現(xiàn)加速擴(kuò)容的情形。

　　GGII數(shù)據(jù)顯示，隨著機(jī)器視覺技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，預(yù)計(jì)到2023年我國機(jī)器視覺市場規(guī)模將達(dá)到208.6億元，其中3D視覺市場規(guī)模將達(dá)到34.28億元;預(yù)計(jì)至2025年我國3D視覺市場規(guī)模將超過100億元。

　　隨著智能制造、精密加工對(duì)于生產(chǎn)流程和檢測標(biāo)準(zhǔn)提出更高要求，3D視覺系統(tǒng)也向著更加廣泛的機(jī)器“視界”領(lǐng)域演進(jìn)，這些變化和要求使得3D視覺應(yīng)用被打開，加速了3D機(jī)器視覺在制造業(yè)的廣泛落地。下一步在工業(yè)和智能化深度融合的過程中，也會(huì)有這些趨勢變化呈現(xiàn)。

　　① 工業(yè)3D視覺技術(shù)的發(fā)展趨勢趨于高性能、多場景。

　　隨著3D成像技術(shù)的不斷迭代，機(jī)器視覺技術(shù)的性能也會(huì)水漲船高往高性能方向發(fā)展。主要表現(xiàn)為工業(yè)相機(jī)成像分辨率不斷提高，圖像采集速度以及傳輸?shù)目煽啃圆粩嘣鰪?qiáng)，同時(shí)光源從可見光向非可見光擴(kuò)展，相機(jī)從單光譜項(xiàng)多、高光譜延伸，擴(kuò)充機(jī)器視覺的應(yīng)用場景。

　　② 向智能化，實(shí)時(shí)性發(fā)展。

　　智能化主要以云計(jì)算，大數(shù)據(jù)，人工智能等新技術(shù)為依托，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)提高工業(yè)3D視覺技術(shù)處理、分析的能力，智能化將是未來工業(yè)3D視覺系統(tǒng)的核心賣點(diǎn)之一，不斷提高企業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量一致性。而在數(shù)字基建中作為核心發(fā)展的5G技術(shù)將與工業(yè)3D視覺技術(shù)結(jié)合，依托5G大帶寬、低時(shí)延、高可靠性的性能為工業(yè)3D視覺提供實(shí)時(shí)的計(jì)算、高數(shù)據(jù)安全性，同時(shí)降低網(wǎng)絡(luò)中斷帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

　　③ 工業(yè)3D視覺系統(tǒng)向集成化，小型化方向發(fā)展。

　　隨著工業(yè)3D視覺系統(tǒng)核心零部件制造工藝和光學(xué)性能的不斷提升，未來工業(yè)3D視覺系統(tǒng)會(huì)逐漸往小型化，集成化方向發(fā)展，光學(xué)模組、通信模組和計(jì)算模組，會(huì)不斷集成到一個(gè)單一設(shè)備中，集成化的設(shè)備也拓寬了機(jī)器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域。

　　第四代的視覺技術(shù)的革新才剛剛開始，在超高精度測量等領(lǐng)域，國內(nèi)的企業(yè)逐漸邁出了步伐，未來還有非常廣闊的上升空間。第四次視覺革命為工業(yè)生產(chǎn)線的設(shè)備賦予了一雙雙智慧立體的眼睛，隨著硬件設(shè)備技術(shù)不斷進(jìn)步，算法與軟件持續(xù)優(yōu)化，機(jī)器除了能看清立體的三維世界，也會(huì)更能看“懂”世界。

　　工業(yè)3D視覺廠商在升級(jí)打怪的道路上也會(huì)不斷地完善技術(shù)體系，看得更快更清晰。無論是產(chǎn)業(yè)界，還是投資界，都在這個(gè)快速增長的市場中給予工業(yè)3D視覺系統(tǒng)視覺信息正反饋的升維，更重要的是工業(yè)3D視覺在全球競爭格局里不斷迭代，蹚出了一條中國化的競爭力升維。

　　在這場轟轟烈烈的視覺革命中，低成本、高性能的工業(yè)3D視覺系統(tǒng)技術(shù)將作為未來工廠智能硬件設(shè)備的核心，支撐AIOT智能硬件的快速發(fā)展，助推工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)萬物互聯(lián)開啟。

　　來源：MIR睿工業(yè)，數(shù)字化企業(yè)，光錐智能