移動機器人大軍涌向人類工廠
在位于上海經濟技術開發區的上海西門子開關有限公司工廠（下文簡稱“西門子開關工廠”）中，上百臺移動機器人規范自如地來回行進著，除了講解員與部分操作系統的工作人員，幾乎看不到其它人影。
從收貨、質檢、入庫，到在庫理貨、出庫集貨和產線送料，移動機器人無不覆蓋，在復雜的工廠動線以及多樣的工作流程下秩序井然。
如今，移動機器人正走進越來越多工廠——而西門子開關工廠，僅是其中一面寫照。
事實上，移動機器人的發展歷史與工業機器人相當，只不過前者早期并未受到過多關注。
移動機器人最初被大眾所熟知，是出于一次大型并購——2012 年，亞馬遜以 7.75 億美元收購了倉儲物流機器人明星企業 Kiva Systems，后者主要研發采用二維碼導航移動機器人。
“這是一個標志性的事件”，Interact Analysis 高級研究總監張鍵表示，“它使得移動機器人不再局限于汽車、煙草等自動化程度較高的制造業中，而開始大規模應用到物流分揀領域”。
在亞馬遜對 Kiva 機器人批量應用后，國內出現了諸多基于二維碼導航的類 Kiva 方案，比如京東的“亞洲一號倉”；菜鳥為天貓打造的智能倉、“蘇寧云倉”等。
如今，移動機器人已經出現了不少細分類別，從導航技術上可以大致分為四類——磁導航移動機器人、二維碼導航移動機器人、激光雷達導航移動機器人、視覺導航移動機器人。
就行業普遍認知來看，AGV （Automated Guided Vehicle）和 AMR（Automated Mobile Robot，即自主移動機器人）最主要的區別在于：AMR 無需依靠外部基礎設施去定位和固定路徑，而是能夠通過機器人對周圍環境的感知進行自主路徑規劃，其技術路線以激光或者視覺 SLAM 為主。
不過，由于應用了更多傳感器以及需要考慮環境的干擾，AMR 造價更為高昂，移動速度一般也慢于獨占場地的 AGV。
如今，尤其在倉儲物流場景中，基于二維碼導航的移動機器人已經得到普遍應用，且占據絕大部分存量市場，包括極智嘉、海康、快倉在內的國內廠商正是這類產品的早期入局者，吃到了倉儲物流自動化建設過程中的第一波紅利。
不過，隨著倉儲物流場景第一波紅利瓜分殆盡，移動機器人廠商開始嘗試打開工業市場這道大門，而 AMR 正是開啟的鑰匙。
“自然導航 AMR 的柔性和全局適應性更好，更適用于人機混合、場景改造困難的工業環境”，迦智科技陳首先曾向雷鋒網說道。
2015-2018 年間，國內 AMR 廠商輩出，包括極智嘉、隆博科技、優艾智合、迦智科技等近十家移動機器人廠商陸續布局工業 AMR。
在這期間，在倉儲物流領域已經小有名氣的極智嘉也開始進軍工業領域，基于自身前期在電商倉儲領域積累的技術、產品、方案，從應用場景與電商倉儲相似的工業倉儲場景做起。
AMR 進入工業場景初期，由于國內工業自動化水平不夠高，對移動機器人的應用仍處于早期試用階段。另外，AMR 在技術層面也處于驗證階段，需要在實際工業場景下一邊試行，一邊修正。
正當 AMR 嘗試打開工業市場時，一次時代的浪潮以及偶然性的環境變化為 AMR “添了一把柴火”。
2020 年，“新基建”的提出，為國內工業數字化進程踩了一腳油門，另外，“十四五”規劃的其中一個目標，便是提出將數字經濟核心的數字產業的比例提升至 10%。
由此，越來越多工廠邁出了數字化轉型的第一步，多數工業 AMR 項目也加速進行場景驗證；西門子開關工廠和極智嘉的合作便是其中之一。
在上海經濟技術開發區中，一座全流程柔性自動化的智慧物流工廠在 2020 年成功落地，而這座工廠便是西門子開關工廠。
隨著工業 4.0 時代的到來，西門子開關工廠開始關注數字化轉型的落地。當時，西門子開關工廠有 500 多名員工，年產超過 35000 臺線 臺中壓開關柜。
對西門子開關工廠而言，其需求主要有兩大方面——一是改造原有的原材料存儲，改善送料流程過度依賴人工的狀況；二是促進廠區人員管理從手工勞動逐步向機器人應用技術管理轉型。
另外，工廠內的各個產線都在工作狀態，即使對工廠進行改造升級，如何保證產線工作的同步進行也是需要考慮的因素之一。
當時，西門子開關工廠對比了市場上的各種解決方案，要么投資巨大，要么方案不夠靈活，一旦落地難以改變；這與西門子開關客制化生產之間存在一定矛盾。
在多方的權衡和對比下，西門子開關工廠最終選擇了極智嘉提出的模塊化柔性部署方式。
所謂模塊化柔性部署，即部署階段能夠分區塊展開，實現無停產升級改造，同時后續能夠根據業務情況進行實時調整。
在部署過程中，極智嘉首先在貨到人區展開，而后才逐步拓展至機器人收貨區、四向車立庫存儲區、質檢環節打通和自動化集貨區。2020 年 10 月，西門子開關工廠完成了物流中心的全流程機器人覆蓋，并開始部署機器人產線送料。
在為西門子開關工廠提供的智能倉組合方案中，涵蓋了貨到人揀選機器人 P800、貨箱到人揀選機器人 C200S、四向穿梭車和智能搬運機器人 M1000，以及 AI 算法和智能系統，解決了庫內 20 萬+倉庫存儲單元（SKU）原材料的收貨、分區存儲、齊套發運、產線領料等流程問題。
從收貨區來看，其揀選機器人能夠監測數量、大小、體重是否符合標準。據西門子開關工廠工作人員介紹，過去 80 個工人花費 5 天所做的工作量，現在 10 個工人花 2 天時間就能做完。
在理貨方面，廠內的貨到人庫區每天根據熱力圖進行智能理貨，立庫區則按照生產計劃每天進行智能理貨。
值得一提的是，西門子開關工廠部署了六層立庫區，機器人上可達頂層，下可到底層，當工人下班之后，機器人照常運轉，按照優先順序進行理貨，以確保第二天工廠開工時能夠完成出庫。
另外，基于開關工廠的特殊性，產品經常需要抽檢測試，機器人在這之中扮演著不可或缺的角色——不僅能夠將抽檢物品送至檢驗室，而且在檢驗完成后能夠將物品歸置原位，做到全鏈路可追蹤，實現貨品信息流和實物流的統一。
據西門子開關工廠數據統計，在完成智能升級后，工廠的入庫效率提升 2.5 倍、出庫效率提升 2.15 倍，存儲面積減少 50%，存儲能力增加 2-3 倍，供料及時率 100%，廠內人力需求節約 30%。
盡管西門子開關工廠已經全面實現自動化智能物流管理，但在多數時候，其僅僅起到示范意義。“來西門子開關工廠看的人很多，真正行動的少”，西門子(中國)有限公司智能基礎設施集團配電設備與系統事業部財務總監束長虹表示。
AMR 如何跨越“從 1 到 N”的鴻溝，成為一個擺在任何玩家面前的難題。
制造業有太多分門別類，每一個行業、哪怕是不同的公司在同一個行業里面，它所要用到的機器人的解決方案可能都會不一樣，都會有自己的需求。
同樣的看法，極智嘉 CEO 鄭勇在采訪中也有所提及。鄭勇坦言，不同級別的制造業，需要的方案不一樣，相對來說制造業對機器人定制化要求更高。
然而，機器人定制化會帶來成本上升，且質量難以控制。這不僅是 AMR 廠商造成挑戰，對制造企業而言，僅在資金一項就加高了部署門檻。
事實上，難以實現定制化并非極智嘉一家之難，對于其他 AMR 廠商來說同樣是困境所在。
隆博科技 CEO 佘元博此前也曾告訴過雷鋒網，工業類場景的定制化，是普遍存在的問題，但難以突破這個瓶頸的因素之一在于 AMR 優質集成商太過稀缺。他表示：
不同工廠，甚至同一個工廠的不同場景，業務邏輯不同，對 AMR 的用法也不同，AMR 要落地到客戶實際場景中，中間必須有一個方案規劃、定制的工作，以及渠道和商務也有很大工作量，這些工作集成商都可以解決。
但是 AMR 行業起步較晚，目前在本體制造商和客戶落地場景中能夠有效完成方案規劃、定制工作，完成技術轉化的集成商，目前仍然非常稀缺，這種缺失制約了 AMR 行業的規模化爆發。
另外，在束長虹看來，影響 AMR 大規模應用的一個重要因素還在于老舊工廠的改造。目前，大多數機器人廠商都有一套自家的解決方案，對于新建廠房則容易復制和應用。
但對于傳統工廠的數字化轉型，則對復制能力提出了更高的要求，這需要機器人廠商方案不斷地應用、調整、修改，進而健全解決方案，提升可復制性。
對移動機器人廠商而言，只有跨越了這道鴻溝，才能真正實現 AMR 規模化爆發；對于這道沒有標準答案的難題，各家都在分別作答。
在極智嘉全球智慧物流峰會上，目前在 AMR 市場占有率位居第一的極智嘉給出了自己的思考。
在極智嘉看來，To B 行業有一個痛點——即滿足大規模個性化的問題。當應用場景不斷拓寬，項目和需求不斷增多，實現大規模復制和個性化部署的矛盾也隨之顯現。
2019 年，進入 AMR 賽道摸索了兩年的極智嘉在面臨越來越多場景需求、客戶項目需求時，越發意識到解決這個主要矛盾的必要性。
于是，極智嘉做了一次戰略升級，將原來客制化軟件開發變成了應用平臺——aPaaS，即“極智云腦”，旨在解決大規模客制化問題。
“在某種程度來講，aPaaS 就是一個高度模塊化可配置的東西，相當于搭樂高一樣，先把樂高模塊做出來，以及怎么樣去搭樂高的規則或者流程給做出來，等以后再去搭建一個新的項目我們就用樂高的方式做出來。”李洪波向雷鋒網等媒體介紹道。
從 0 到 1 的過程中，極智嘉從一開始的硬件交付進一步衍生至軟件平臺的構建，AMR 市場在擴大，用戶也在不斷提出新的需求，在 1 邁向 2、3、4……N 的時候，極智嘉意識到還有很多未做的工作。
在全球智能物流峰會上，李洪波提到了當下機器人智能物流系統面臨的三大變化——一是單場景規模越來越大；二是復合場景越來越多；三是客戶更加追求可感知的價值。
李洪波表示，一套機器人智能物流系統已不能夠滿足客戶需求，客戶需要三個層次：基于全品類的機器人，深度量身定做與它適配的端到端解決方案，以及在此基礎上的一站式服務。
在新的需求催生下，歷經超過 300 位工程師、兩到三年的持續開發后，極智嘉在 aPaaS 平臺基礎上加入“4D 使能技術”——即融入了深度軟件智能、深度業務智能、深度數據智能，以及深度群體智能。
其中，群體智能和深度軟件智能主要在自動化層面和軟件層面為客戶提供全鏈路的深度連接，實現入庫到出庫，從地板到天花板，全鏈路從硬件到軟件的連接。數據智能和業務智能，則是為客戶提供整個的全鏈路的數字化，比如“數據即資產”的增值服務。
比如，在自動化倉庫構建之前，可以做出整個系統的仿真，用真正的業務數據貫穿到系統里面看真實數據，看不同子系統之間是否有瓶頸。
在系統真正運行之后，再通過一個數字孿生功能，把真實的自動化系統運行狀態能夠數字化展示出來。
通過軟硬件的結合，極智嘉逐漸摸索出一套屬于自己的方法論，而這同樣也是包括海康等頭部廠商在探索的為之可行的方法。這套方法論或許不是唯一正解，但包括極智嘉在內的 AMR 廠商都在不斷靠近答案。
從產業話角度看 AMR 的發展，一般會經歷三個階段——一是教育市場階段；二是判定趨勢的過程；三是大規模應用。
“現在已經到了第二階段甚至到第三階段大門打開的時候”，李洪波向雷鋒網表示。
Interact Analysis 數據統計顯示，2018-2020 年間，全球用于物流倉儲和制造業的移動機器人總出貨量翻了 2 倍，即使 2020 年存在疫情影響，但該市場銷售額仍有 20％ 增長。
據張鍵及其所在團隊預測，到 2024 年，全球移動機器人市場規模會超過 140 億美元。
“移動機器人前期存在一個非常長的準備期，當準備期過了以后，也就是說移動機器人通過實操驗證，被認為是一個行之有效的解決方案以后，整個移動機器人部署的成長將是爆發式的，會非常快。”張鍵說道。
同時，張鍵在調研中發現，無論是在 AMR 數量上，市場規模上，還是解決方案上，中國廠商在世界范圍內都已處在頭部位置。
近年來，隨著 AMR 的行業價值被驗證，資本也愈加青睞這一賽道，僅在 2020 年，移動機器人領域發生了數十起融資。
同時，也有越來越多玩家布局 AMR，據雷鋒網了解，字節跳動已入股至少 3 家倉儲物流機器人；全球機器人四大家族之一的 ABB 宣布收購 ASTI 移動機器人集團；優必選在 WAIC 上也發布了 AMR 智能物流機器人解決方案……
資本的青睞、玩家的競逐，AMR 賽道不可謂不熱鬧，但與此同時，AMR 市場仍存在巨大變量——目前整個行業 25% 的單位都是來自于初創企業，且排名前 13 的移動機器人廠商所占的市場份額還不到一半。
