非夕科技CEO王世全：以仿人化技术路径进行系统化创新，让智能机器真正成为机器人| WISE2021新经济之王峰会

理财鱼小提示：非夕科技CEO王世全：以仿人化技术路径进行系统化创新，让智能机器真正成为机器人| WISE2021新经济之王峰会

12月13日-15日，36氪WISE2021新经济之王峰会在上海举行，今年我们以「硬核时代」为主题。“硬核”是当下时代和大环境带给中国新经济企业的挑战和机遇，一方面要求企业关注技术创新，找到自身“硬核”壁垒；另一方面要求企业回馈社会，展现更多“硬核”责任与担当。在从商业模式创新的“应用时代”迈向技术创新的“硬核时代”之际，我们与上百家硬核企业汇聚一堂，聚焦宏观政策、智能制造、半导体、新能源、新消费等热门赛道，全方位探讨各领域如何构建以创新驱动的硬核竞争力。

在WISE 2021峰会上，非夕科技CEO王世全分享了非夕科技过去五年在机器人行业的探索之路，发表《从机器到机器人》的主题演讲。王世全认为，目前机器人在完成时的灵活性等能力，与人相比还存在较大差距。目前机器人解决方案它对非标的依赖度较高。这一问题会带来三个维度的痛点，分别是：1，柔性生产能力受限； 2，存在投资风险；3，规模化效应存在瓶颈。

为了解决这些痛点，非夕科技CEO王世全表示，非夕科技希望通过仿人化技术革新的方式去实现。公司主要聚焦的是两个方面：1，如何去提升力控的性能，达到突破的状态；2，怎么样把目前最新的AI技术融合到机器人本体中去。

以下为非夕科技CEO王世全的完整演讲实录：（经编辑）

非夕科技CEO王世全

大家好！我是非夕科技的王世全。很荣幸来这里和大家分享非夕科技过去五年在机器人行业的探索之路，今天我分享的话题是《从“机器”到“机器人”》。

首先我们来探讨这样一个问题，目前机器人的局限性是否存在？存在在什么方面？大家希望机器人能够成为的样子，是可以比较高效灵活地去胜任生活中方方面面的工作。但实际上机器人在落地过程中，目前很多形态下还是比较笨拙、缓慢的方式，即便是像三星公司发布的家用机器人，或者说近期发布的Google的机器人项目，其实都是比较慢的状态。

大家可能会很熟悉波士顿动力这种技术，它可以在跑酷方面达到类似或者接近人的水平，这样的技术是否能够解决我刚刚提到的那些局限性呢？其实它主要解决的只是其中的机器人的一个部分，就是腿的功能：通过施加对地面的接触力的控制以及姿态的控制，使得整个机器人的平衡性可以达到动态的平衡状态。但像类似的技术其实在30年前就有一些雏形出现了。

如果我们去看人，另外一个重要的部分就是手。其实手的功能要求更高，无论是在精细度上还是在灵活度上，所以如果我们用脚去擦地，已经比手不方便了，如果用脚去洗碗，这个任务是更不可能完成的。

像波士顿动力的技术，它可以用在更开放的环境操作中，比如说做一些开门关门的操作，但这类操作是相对来讲比较简单的。当我们如果回归到制造业更高精度的操作，特别是结合一些力觉的传感，整个过程是比较缓慢的。反观人，我们可以用一个很简单的工具，比如说镊子，然后去完成非常精细、灵巧、应变能力非常强的动作和操作。

所以说机器人在手部功能能力上，其实跟人相比还是有非常大的区别，这里面局限性的原因是什么？我们认为其中一个很重要的原因，是目前机器人的工作方式跟人相比，存在一个非常大的差异性。机器人它更多是一个比较偏机械化的方式去工作，首先有高精度的视觉去精确的定位，然后机器人可以非常精准地、甚至精准度高于人的方式去完成整个轨迹和工作。但是人的话，我们并不在乎精度，我们在乎的是它整体的复杂度，了解概况、识别决策，我们更多是靠手感的方式，在过程中不需要依赖眼睛，（而是）实时地依靠手感进行调整，从而顺畅地去完成工作。

本质上这两种方式存在着非常大的差异性，也造成了这两种方式可能在不同的任务上有明显的优势区别。

像机械化方式，通过优化这种方式，可以使得机器人达到比人在机器性能更高层面的能力，所以它可以应用在固定环境下，针对某种特殊场景去做优化，胜任的任务更多是偏非接触的，或者是简单接触的，比如说像焊接、像喷涂、像搬运。

像仿人化的方式，它更加擅长在一个开放式的、复杂的环境下去做通用性的任务，更适合一些接触式的、复杂接触式的这种场景，比如说像打磨曝光，或者是精密装配。

但是现在主流的机器人技术，很多都是围绕着渐进式的在机械层面上的提升方式，而不是彻底以仿人化的方式去发展的路径。比如说像工业机器人逐步发展成各种各样特种的极限能力更强的机器人，像协作机器人通过牺牲或者是匹配一定的机械化能力，然后提升它的感觉和安全性来适应更高的柔性和更广的场景。但是相比彻底以人的仿人方式去工作，它其实还是存在一个比较大的天花板——对于不确定环境、复杂环境的适应程度。

对于这些局限，如果映射到现在对于机器人应用最广泛的工业自动化的行业里面，会带来哪些挑战呢？这里面我们提供两组数据：

工业自动化的挑战

右半部分是不同的具体工种下，目前全球累计的机器人装机容量，从上到下依次是搬运、焊接、组装和打磨抛光，数量从上往下是依次锐减的。

左半部分是相对应的工种，工人的薪资在过去6年的增幅水平，从上到下依次增加。也就是说，对于薪资增长最快、劳力最稀缺的行业，机器人的使用率、渗透率，包括它的增长力其实反而是局限的。

这里面的矛盾点恰恰映射到了我们刚才说到的机械化思维的技术，它不是能够很好的覆盖到组装和抛光这两个工种。

制造业机器人使用密度

另外的这组数据，是目前全球前20个国家的装机，就是机器人的使用密度，可以看到每一万个产业工人只有一百多个机器人是配备使用的，这个使用密度是非常低的，最高也不超过10%。这个客观上也是显示了目前机器人技术在制造行业推广层面上的一些局限性。

我们是怎么看这个问题的呢？其中一个直接原因，可以把它归根为，目前机器人解决方案对非标的依赖度比较高。

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