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(2)

我们来解释一下什么是非标。如果我们去看目前标准的工艺流程，一般机器人是需要先抓取，把一个物料转移到前面，一般是通过机器人的方式和输送带的方式。第二步是需要进行精确定位，因为目前的机器人是需要一个非常精度高的方式去工作，来料一般会有各种条件的限制，所以无论是外形包括尺寸可能都存在一些偏差，甚至是一些柔性零件的形状的偏差，所以需要额外的一些工装制具二次定位、整形机构来去把这些物料给规整好。这一部分就是由一些特殊设计的机械零件或者是气缸组成而成，因为它不是一个标准化的设备，所以我们称之为非标。第三步就是核心工艺，目前大部分的解决方案的核心工艺其实还是会非常依赖于一些末端的工具，特殊给机器人设计的一些设备，或者是非标专机或工业设备去完成的。

非标依赖度数据

所以全栈看下来，机器人被主要使用的还是抓放两个功能，其他功能主要依赖于非标。这也造成了在过去十年范围内——可能这个数据有点老，但是它客观说明了——一个完整的解决方案，由一个基本的机器人本体还要配上三倍于它成本的一些非标机构，才能完整地去解决一个工艺问题。

这个非标的依赖度，它会带来的是行业里面几个维度的痛点：

首先，它柔性生产这一块能力是受限的，因为非标的这些机构需要大量的人工和时间去调节，从而达到一个足够高良率的状态，所以它不是特别能兼容小批量多品种的生产模式。

第二个，在投资风险上，因为我们大量的资金会投入到这些非标的设备中去，一旦它的需求发生一些波动，原来这些非标就需要额外投入一些人力才能去复用起来，这一块是存在投资风险的，这是目前制造型企业其中的一个痛点。

第三个，规模化效应瓶颈，如果机器人它可以跨不同的行业去使用，量一起来成本就下降，但是其中有四分之三的这些非标，它是专门针对每一个细分去定制的，那这些细分的量可能是更少，相应的规模化效应也是有某种程度的瓶颈的。

如何去比较好的消除或者是降低刚刚说的那些痛点呢？我们是希望能够通过一个仿人化技术革新的方式去尽量实现。因为目前整个机器人技术是围绕着机械化的方式渐进式的，所以我们是希望能够彻底地、比较系统化地去重新看这个事情，去重新设计一个机器人是以仿人化能力为主的方式去工作。我们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。

对于力控性能本身我们关注的是三个维度事情：1、精度；2、响应速度工作效率；3、复杂度。

我可以举个例子，比如说当我们做打磨抛光一个工件的时候，首要关注的就是打磨的时候需要有均匀的压力施加，这一块就是精度问题。当我们要提高效率的时候，动得越快，表面越复杂，它的均匀度肯定是会受到影响，这个就是响应速度。精度跟响应速度是互相制约的。如果同时我们在工作的时候受到周围环境的影响，或者是磨头震动或者是工件晃动，这种情况下我们需要调整整个机能机体去对抗和适应这种变化，这一块就是力控的复杂度，它跟刚刚提到的两个因素也是互相制约的。

我们希望对这三个因素都同步提升，并且消除或者尽量减少这三者之间的互相制约，来使得这种力控层面、机器人的力控能力能够去真正地解决问题。

在精度方面，我们研制出一种全新的力传感技术，它比现在的力传感器的精度达到一个倍级提升，达到万分之三的一个精度。另外一方面，因为我们的机器人是主要以力觉为主的方式工作，所以它的可靠性要求是非常高的，我们也达到了更宽的温度范围、湿度范围、抗冲击以及电磁环境干扰的各种极端情况下的可靠性和稳定性。

在响应层面上，它是一个多维度的优化，比如说像在关节层面，我们有机构的优化，在力控伺服层面，我们自研的硬件进行底层每秒5000次的力控优化，包括在软硬件层面一体的力控算法的迭代，我们过去半年的时间在车门打磨的项目上，是提高了四倍的效率。

对于对抗复杂度，我们额外给机器人添加了一个类似人的小脑的这种全身协调的算法，它使得我们的机器人可以全身的去控制多个任务，比如说一方面用手托着一个球，用拳立着的方式让球围绕圆圈转，这是高难度的动作。另一方面，当周围有干扰的时候，这个机器人还是能够靠着感知实时的调整，很灵动地去保证末端工作的状态。所以它整体的一个工作状态已经是能够更加适应开放式环境的场景了。

回到我们的机器人，它毕竟是一个工业品，要解决工业问题，所以它具备有足够高的稳定性和安全性。我们花了三年的时间攒了不同维度的研发团队，去解决认证问题，也是目前这种力控复杂系统唯一拿到双认证的产品。

在AI融合方面，我们强调的是层级式智能，它其实有点类似于人条件反射层、小脑层和大脑，各自处理不同的问题，不同的问题它需要硬件的构成、算法的类型其实是不一样的，所以各自独立是有利于各自发挥最高的效能。所以我们机器人也是底层5000Hz的独立控制，小脑层独立的电脑，加上上层的AI，去实现一些更复杂的AI力控融合的应用。

举个例子，这是我们前段时间发布的通用抓取算法，这种算法它融合力学，一方面是靠AI什么都能抓，不需要经过任何的训练，另外一方面也通过融合力觉的方式，使得抓取的效率包括精度得到进一步的提升。类似智能的技能其实我们也还有不少，所以这里面也不一一举例了。

这类仿人机器人技术，它能带来的实际价值有哪些呢？回到刚刚说的工艺流程里面去，对于精准定位这个环节，因为我们机器人它具备有实时的自适应能力，所以很多情况下精准定位的这些非标是可以被省去的。另外一方面，对于核心的工艺，我们目前已经实现了多种应用工艺直接用机器人配备普通的用于人工的工具就能完成，也是省了大量的非标。所以我们的解决方案里面，机器人是占主导地位，只需要少量的一些非标的额外成本，就能构成一个标准化的解决方案。

下面我通过一些我们具体落地的案例去解释具体的价值点。我们能够实现原本难以自动化的工艺环节，比如这里面是装配一个柔性的硬圈，很容易压碎，它是装在一个精度要求非常高的制具上，人的话是通过摸索、揉压的方式进行。那我们机器人也是用类似的方式，通过力感的方式去找到放置晶圈的位置，然后模拟人的方式去揉压，然后最终来完成。

技能方面的话，因为我们基于力的方式，所以开发出了一个通用的插拔的技能，可以适应小批量、多品种的任务切换，满足这种工艺需求。

在一些应用，比如打磨方面，我们节省了目前的一些浮动机构、打磨浮头、ATI的传感器，（这样）可以节省掉很多的非标设备。这是我们在一个主机厂实现的机器人车门边框打磨的应用。

另外，在3C电子的模组组装层面上，我们通过节省掉精确定位的机构使得整个线体更加柔性精简，也实现了大幅度降低非标占比的目标。

我们最近也交付了一个汽车电子行业产品总装以及测试的整线项目，相比原本的非标自动化线，它可以实现从80到100%自动化率的提升。另外在整体的性价比上，在整个标准设备占比上，还有爬坡上都有很大的优势。

因为所有的工艺都是直接用我们的机器人去完成的，所以工艺数据可以直接汇总，去进行一个工艺数据的全回溯。

我们希望先以仿人化技术路径去做系统化的创新，持续地去让智能机器真正成为机器人。我们一方面会聚焦在制造业，但是另外一方面也持续探索开放性要求、复杂度要求更高的场景，比如类似农业、医疗等非工业场景。

最后，我也希望跟大家分享一下我们非夕科技的愿景，就是用以人为本的科技，让工作更具创造性，让生活更有幸福感。

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