Il settore della robotica mobile (AGV/AMR) è stato al centro dell'attenzione ultimamente. Purdue ha oltrepassato il confine dai robot di servizio al mercato industriale, aggiungendo un nuovo attore alla pista già affollata. Haikang Robotics ha annunciato che il 100,000esimo prodotto AMR in tutte le categorie è uscito dalla linea di produzione, il principale attore del settore dopo anni di sviluppo, la capacità produttiva sta decollando, la portata della tendenza allo sviluppo è apparsa.
Allo stesso tempo, dal grande boom dei modelli dell'anno scorso, è stato inaugurato anche un nuovo sviluppo dell'industria della robotica mobile. Un imprenditore ha detto con entusiasmo che "migliora il livello di intelligenza dei robot più della somma dell'accumulo degli ultimi dieci anni di tecnologia".
In una certa misura, ciò riflette l'attuale sviluppo del settore della robotica mobile.
Negli ultimi dieci anni, l'industria dei robot mobili è emersa rapidamente in Cina e i robot mobili che si spostano tra i magazzini logistici e le linee di produzione delle fabbriche sono diventati sinonimo di logistica intelligente e produzione intelligente. Secondo i dati di GG Robotics, dal 2014 al 2023, il tasso di crescita composto del settore ha superato il 40% e il volume delle vendite è aumentato di oltre 20 volte in dieci anni.
Sotto lo spazio potenziale, oltre alle startup, sono entrati in campo produttori di robot maturi e fornitori tradizionali di logistica e apparecchiature di automazione, ci sono anche diversi attori oltre confine da uccidere e l'involuzione è seria. L'altro lato della medaglia è che dopo un decennio di sviluppo, la scala del settore nel 2023, sebbene più di 120,000 unità, ma la scala e la consegna standardizzata sono ancora un settore comune per attraversare il difficile problema.
Questa traccia inaugurerà una nuova storia con l'aggiunta di grandi modelli? Come dovrebbe l'industria uscire dalla narrazione dell'involuzione?
01 Un po' di pista affollata
Di recente, l'azienda di robotica di servizio Purdue ha lanciato il suo primo robot PUDU T300 per scenari industriali, entrando nel segmento delle consegne industriali leggere e a bassa frequenza nei settori della ristorazione e di altri servizi.
Zhang Tao, fondatore e CEO di Purdue Robotics, ha affermato in un'intervista che le ragioni per entrare nel mercato industriale includono l'elevato potenziale della scena industriale e l'elevata accettazione di prodotti come i robot, mentre hanno precedentemente accumulato esperienza nel campo dei robot di servizio. Il mondo esterno interpreta l'ingresso transfrontaliero di Purdue nella logistica industriale e nei trasporti
segmento come aspettativa di trovare un nuovo canale di crescita man mano che il settore avanza.
Tuttavia, gli osservatori hanno anche sottolineato che Purdue sta in realtà entrando in un circuito già piuttosto affollato.
Negli ultimi dieci anni, l'industria nazionale dei robot mobili ha iniziato a recuperare terreno rispetto alle aziende estere, migliorando gradualmente la filiera industriale e l'attuale tasso di localizzazione ha superato il 90%.
Un veterano del settore ha affermato che la pista ha iniziato a decollare a partire da marzo 2012, quando Amazon ha acquisito il fornitore di robot da magazzino Kiva Systems per 775 milioni di dollari, cosa che ha attirato progressivamente numerose aziende nel campo della logistica e dell'automazione dei magazzini.
Successivamente, nel contesto di molteplici fattori quali l'aumento dei costi della manodopera, le difficoltà di reclutamento e l'ammodernamento industriale in Cina, i prodotti basati sulla robotica mobile hanno trovato progressivamente applicazione in numerosi scenari, tra cui la vendita al dettaglio e la produzione.
In questo processo, un gran numero di attori è entrato in gioco. Secondo i dati di CRM Industry Alliance 2023, ci sono più di 600 imprese collegate alla filiera nazionale AGV/AMR, tra cui ci sono più di 220 imprese di proprietà i cui prodotti principali sono robot mobili (AGV/AMR) per applicazioni industriali. Questo numero è superiore a quello delle regioni di Europa e Nord America dove i robot mobili sono stati sviluppati in precedenza.
Ad esempio, varie imprese fondate nella prima ondata del boom delle startup di robotica mobile (dal 2014 al 2017), come Jiji Jia, Haikang Robotics, Quick Warehouse e Hai Zuo, sono già emerse e si sono sviluppate verso la scala, tra cui Jiji Jia e Hai Zuo hanno migliorato le loro prestazioni di vendita nel mercato estero e i loro layout sono stati gradualmente perfezionati. Tuttavia, entro il 2023, ci sono ancora startup che si uniscono a questo percorso e ottengono finanziamenti.
Anche alcune vecchie aziende di robotica, come Kuka, Yaskawa e Fanuc, hanno esteso la loro attività dai bracci robotici al campo AMR e hanno sviluppato un'attività di robotica per la logistica e la movimentazione, come ad esempio Kuka Robotics, che ha fondato una divisione indipendente di robotica mobile a Shanghai nel 2021 e ha lanciato prodotti correlati nello stesso anno.
Anche i player del campo dell'IA sono entrati nel campo. Ad esempio, Kuangyi Technology, ha iniziato con gli algoritmi di IA e, dopo essere entrata nel mercato della sicurezza attraverso l'integrazione di hardware e software, dal 2017, il campo della logistica intelligente è stato visto da Kuangyi come un nuovo punto di svolta per l'IA per approdare sulla scena del settore.
Le imprese di piattaforma nel settore della logistica sono, dal punto di vista della propria efficienza, investendo in imprese correlate o lanciando prodotti di auto-ricerca. A luglio dell'anno scorso, la piattaforma logistica cargo Lala aveva investito in Tusker Robotics, scommettendo sul mercato dei robot. La società investita, Tasco, è essa stessa uno sviluppatore di robot di movimentazione intelligenti fondato nel 2021 e il suo prodotto principale è un robot intelligente per pallet.
D'altro canto, la piattaforma logistica per l'e-commerce Cainiao, incrementando gli investimenti nell'automazione del trasporto e della distribuzione nei magazzini e in altri collegamenti, ha lanciato robot mobili per il trasporto e l'immagazzinamento sviluppati internamente, come il carrello elevatore a quattro vie per pallet sviluppato internamente e annunciato al pubblico da Cainiao nel 2022.
Di conseguenza, questo percorso ha riunito startup, produttori di robot affermati e fornitori tradizionali di apparecchiature per la logistica e l'automazione, e persino aziende come Foxconn e ZTE.
I giocatori si sono riuniti, ma i veterani ritengono che il mercato sia ancora in fase iniziale, una manifestazione della scala del settore. I dati dell'alleanza del settore CMR mostrano che nel 2023 la scala di vendita dei robot mobili (AGV/AMR) della Cina è di circa 21,2 miliardi di yuan, vendite di circa 125,000 unità. Anche con la differenza nelle dimensioni del calibro statistico, il mercato del settore deve ancora essere ulteriormente aperto.
Il mercato è anche inevitabilmente una situazione di competizione involutiva. Il presidente di Xinsong Robotics Mobile Robotics BG ha precedentemente sottolineato specificamente che nella domanda di mercato per progetti di batterie di potenza e di settore fotovoltaico, le vendite di singoli progetti ammontano a centinaia di milioni di dollari, ma la maggior parte dei progetti sono il prezzo più basso per vincere l'offerta come base, "il prezzo dell'offerta non è il più basso, solo più basso".
Il prospetto informativo di Haikang Robotics presentato lo scorso anno mostra che dal 2020 al 2022 il margine lordo del settore della robotica mobile ha registrato un andamento decrescente e afferma che "l'intensificazione della concorrenza nel settore ha portato a una certa entità di riduzioni dei prezzi dei prodotti durante il periodo di riferimento, in particolare nel settore della robotica mobile, dove la riduzione è più pronunciata".
02 Domanda personalizzata vs. crescita su scala
Sebbene la concorrenza sia agguerrita, la domanda di mercato è ancora forte. Una persona di alto livello ha introdotto, negli ultimi anni, con i nuovi veicoli energetici, la domanda del settore fotovoltaico e delle batterie di potenza aumenta, i robot mobili stanno accelerando l'applicazione di questi settori, queste diverse scene hanno anche rappresentato la maggior parte dell'incremento del settore.
Il primo livello di attori del mercato è gradualmente uscito dal trend di crescita su larga scala. Haikang Robotics ha annunciato di recente che AMR ha lanciato tutte le categorie di 100,000 unità di prodotti, in una certa misura si tratta dei principali attori del settore dopo dieci anni di sviluppo per fornire un foglio di risposta.
Dietro questi dati si nasconde anche un problema del settore: come riescono i produttori di robot mobili a raggiungere uno sviluppo su larga scala?
Statistiche sulle alleanze del settore dei robot mobili: nel 2022, nel mercato cinese dei robot mobili per applicazioni industriali, ci sono quattro aziende con ordini commerciali che superano la soglia di 1 miliardo, vendite di oltre 100 milioni di yuan di imprese circa 42, di cui 1-300 milioni di yuan di imprese ne hanno 28, un gran numero di attori nella scala dei ricavi del settore ha difficoltà a superare la soglia dei 300 milioni di yuan.
La ragione di questa situazione risiede nella complessità dello scenario della domanda aziendale.
Gli scenari di magazzinaggio, logistica e produzione industriale variano ampiamente in base alla domanda. Il vicepresidente della robotica di Haikang Wu Yonghai ha menzionato in un discorso alla conferenza che affrontano migliaia di settori, anche se lo stesso settore, la stessa scena, la modalità operativa di diverse imprese è completamente diversa.
Allo stesso tempo, nell'applicazione complessa della scena, anche le priorità degli obiettivi aziendali possono essere diverse, il che rende difficile ottenere consegne in lotti su larga scala nel settore come in altri settori dell'elettronica di consumo.
Tang Wenbin ha introdotto, alcuni settori come lo stoccaggio a freddo, il lato della domanda si concentrerà sul grado di non presidiato, sperando che un alto grado di non presidiato, il magazzino possa utilizzare meno persone. Alcuni clienti perseguiranno una facile manutenzione, meno tipi di attrezzature, la manutenzione sarà più semplice. Ci sono anche aziende che perseguiranno la dimensione dello stoccaggio e la capacità di ordinazione nello spazio.
Con tutti questi fattori in gioco, la personalizzazione è inevitabile per soddisfare le esigenze del cliente.
Come raggiungere un equilibrio tra la domanda di personalizzazione e lo sviluppo della scala aziendale? Anche i venditori di robot mobili stanno cercando di trovare modi per risolvere il problema, come usare la componentizzazione e la platformizzazione per affrontare la sfida. Per ordinare le complicate funzioni aziendali, categorizzare e campionare alcuni componenti a livello atomico, quindi eseguire combinazioni a livello atomico per creare diversi scenari applicativi per adattarsi a una varietà di esigenze.
Inoltre, le aziende stanno sempre più enfatizzando la capacità di modifica secondaria e sviluppo presso il sito del cliente. Haikang Robotics ha menzionato di avere una piattaforma di sviluppo aziendale Dataflow specializzata, che può essere coreografata con la logica aziendale e gli utenti possono continuamente adattare la strategia logica in base ai cambiamenti nella propria attività.
Una persona anziana ha citato un esempio: "Dopo il sistema, il cliente ha scoperto che c'è uno spreco da cambiare come fare? Non è possibile cambiare il proprio per trovare i produttori, ma i produttori si sono ritirati, questa volta è molto imbarazzante". La costruzione della piattaforma di sviluppo secondaria sarà in grado di adattarsi ai cambiamenti nel lato della domanda dell'impresa.
Anche i sistemi software sono molto importanti. Uno è la compatibilità di diversi prodotti software. A causa delle complesse esigenze del sito aziendale, alcune soluzioni richiedono che diversi marchi di prodotti cooperino tra loro. Ma anche il modo in cui programmare i prodotti di diverse aziende per ottenere la compatibilità è un problema. Un altro punto è che, con alcuni scenari di magazzino intelligenti che atterrano in profondità, come coordinare tra robot mobili su larga scala, robot come non bloccarsi e pianificare il percorso ottimale, testare molto la capacità dell'algoritmo.
Attualmente, le principali aziende di robotica logistica nazionale sono molto importanti per l'investimento in sistemi software. Ad esempio, quando Kuangyi ha sviluppato il sistema Hetu nel 2019, doveva utilizzare Hetu come cervello centrale per inviare tutte le apparecchiature auto-sviluppate e di terze parti e ha realizzato la connessione di sistemi software tra cui il sistema di gestione del magazzino (WMS), il sistema di esecuzione del magazzino (WES), il sistema di esecuzione delle attività (TES) e il software di controllo del corpo del robot. Non solo realizza una gestione integrata intelligente di magazzinaggio e logistica, ma supporta anche la simulazione nella fase di pianificazione, realizzando veramente la gestione del ciclo di vita completo del sistema di magazzinaggio e logistica.
Nel contesto della cooperazione multiprodotto del settore, promuovere la standardizzazione e l'unificazione dell'interfaccia pertinente è diventato anche un consenso all'interno del settore. Alcune associazioni di settore e sono state in testa per menzionare lo standard di settore, ci sono anche aziende che hanno agito. Ad esempio, l'alleanza del settore dei robot mobili del 2022 ha sviluppato "applicazioni industriali robot mobili e la sua specifica dell'interfaccia dati del sistema di pianificazione" è stata rilasciata nell'aprile dello scorso anno.
Attualmente, le aziende di robot mobili devono affrontare un progetto sistematico. Tang Wenbin ritiene che l'intera catena, dall'hardware, software, algoritmi, all'intera progettazione del programma e all'implementazione finale dell'atterraggio, inclusi alcuni dettagli, come interfacce cliente, formazione e funzionamento e manutenzione, l'intera lunga catena aziendale influisce sull'effetto finale. "Questo è un sistema integrato, i venditori non possono essere troppo corti in nessun collegamento corto."
03 Il grande dividendo del modello
Nel corso dell'ultimo anno circa, la tecnologia dei grandi modelli ha innescato una reazione a catena in tutto il mondo, aprendo ampie possibilità di crescita.
IDC ha recentemente pubblicato i dati che, dal 1° ottobre 2022 al 15 marzo 2024, ovvero circa 18 mesi, in tutto il mondo, compresi i fornitori di cloud computing, chip hardware, applicazioni software e grandi aziende modello, 60 aziende, nella grande ondata di modelli, il valore di mercato del mercato dei capitali è aumentato di 8 trilioni di dollari.
L'arrivo di grandi modelli ha anche portato un alto livello di calore di discussione sul percorso della robotica. Un veterano di una startup di robotica ha detto a Digital Intelligence Frontier che hanno visto grandi modelli migliorare il livello di intelligenza dei robot più nell'ultimo anno o due rispetto alla somma cumulativa della tecnologia dell'ultimo decennio.
"In origine, si basava sulla scrittura di programmi morti e sulla programmazione dell'intelligenza del robot". La fonte ha detto a Digital Intelligence Frontier che, ad esempio, per far andare un robot dal punto a al punto b al punto c, il processo deve essere chiaramente definito prima che il robot possa andare oltre. Dopo che il grande modello è stato aggiunto, finché l'utente dice dove andare in linguaggio naturale, il robot può realizzarlo.
L'interazione uomo-robot sta cambiando. Tang Wenbin, CTO di Kuangyi Technology, ha fatto un esempio, ad esempio, in alcuni siti di produzione industriale e logistica europei, ci sono una serie di soluzioni di sistema di controllo basate sulla voce, molte persone lavorano con un auricolare, attraverso le istruzioni limitate, usando la voce per interagire con il sistema. Dopo l'arrivo del grande modello, la potente capacità di comprensione semantica, le persone possono essere più veloci e più comode nel dare le istruzioni operative al sistema.
Tang Wenbin ha dichiarato a Digital Intelligence Frontier che un altro cambiamento più importante è che il modello end-to-end di grandi dimensioni, dalla percezione, al processo decisionale e alle capacità di controllo concentrate in un modello, alla capacità delle persone di controllare il robot, prevede che il grado di intelligenza della macchina raggiungerà un nuovo livello.
In effetti, il modello end-to-end è anche l'attuale evoluzione del modello di base e la direzione di sviluppo del grande settore, come OpenAI ha recentemente rilasciato GPT-4o è il modello end-to-end, che è stato realizzato come input di qualsiasi combinazione di testo, audio e immagine e per generare qualsiasi combinazione di output di testo, audio e immagine, la velocità di risposta all'interazione e il dialogo nella vita reale sono molto simili. L'effetto di ritardo rilasciato da Google nell'agosto dell'anno scorso ha stupito molte persone Robotics Transformer 2 (RT-2 in breve), un grande modello di robotica, è anche un modello end-to-end che integra capacità di visione-linguaggio-azione (VLA).
La persona responsabile di una soluzione industriale di un'impresa nazionale di intelligenza artificiale ha detto a Digital Intelligence Frontier che il grande modello end-to-end significa che dall'input del parlato alla comprensione semantica al controllo del processo decisionale, che in precedenza era svolto da più modelli impilati l'uno sull'altro, ora è svolto da un modello. In precedenza, la sovrapposizione del modo più o meno avrebbe portato alla perdita del grado di intelligenza, mentre il flusso di informazioni tra diversi modelli ha anche naturalmente più ritardo, mentre il modello end-to-end significa meno perdita, un grado di intelligenza più elevato e una latenza più breve.
Alcune persone hanno domande, il collegamento tra logistica e magazzinaggio sembra relativamente chiuso, questa scena è necessaria per introdurre un modello di grandi dimensioni? Tang Wenbin ritiene che gli scenari logistici di magazzinaggio in realtà, il tipo di attività non sia singolo. Ad esempio, una scena di operazione di trasporto di materiali contiene scatole in movimento, prelievo, imballaggio, nastratura e altri tipi di attività, la capacità di generalizzazione del grande modello può apportare un valore molto definito. "Lo scenario logistico è, in effetti, molto buono. Ha molto lavoro da fare e ha bisogno di robot più intelligenti".
Questi nuovi cambiamenti sono giocatori entusiasmanti nel percorso della robotica logistica. Dopo la grande ondata di modelli dell'anno scorso, Tang Wenbin e il suo team hanno reagito rapidamente, "Kuangyi Technology voleva fare robotica quando è stata fondata, e con questa ondata, siamo una delle poche aziende che comprende sia i grandi modelli che la robotica, e queste due competenze raramente convergono in un team", e attualmente stanno costruendo una combinazione di grandi modelli e prodotti di robot logistici.
Fonti del settore ritengono che il miglioramento del livello di intelligenza delle apparecchiature accelererà l'applicazione dei prodotti in tutti i tipi di scenari di penetrazione del settore, il che potrebbe liberare nuovo spazio per evitare che gli altri attori si impossessino del mercato azionario.
Il CEO di Haikang Robotics Jia Yonghua ha fornito un esempio. In precedenza, la tradizionale capacità di percezione AGV e la capacità di prendere decisioni autonome sono relativamente deboli, possono realizzare solo la gestione punto a punto o parte del semplice lavoro ripetitivo fisso della linea di loop, anche la scala del settore è relativamente piccola. Una volta è andato in una nota azienda in Giappone, le spedizioni annuali di solo poche centinaia di unità. Ma poiché i robot mobili si uniscono a più algoritmi, l'intelligenza monomerica è sempre più potente, il prodotto è diventato più flessibile, può funzionare nell'ambiente di interazione uomo-computer, l'ambito di applicazione dei robot mobili per ottenere una grande espansione, come le spedizioni di robot Haikang dell'anno scorso potrebbero essere più di dieci anni fa, l'intero settore.
Tuttavia, i cambiamenti radicali apportati dai grandi modelli potrebbero essere appena iniziati. L'industria ritiene inoltre in genere che l'utilizzo di modelli Transformer e pre-addestramento per il controllo dei robot apra nuove direzioni nella tecnologia, ma lo sviluppo dell'intelligenza incorporata è ancora ai suoi albori. "C'è ancora bisogno di continuare a migliorare il suo tasso di successo come loop di dati e di chiudere davvero il cerchio in alcuni scenari per generare valore aziendale. La strada è ancora piuttosto lunga", ha affermato Tang Wenbin.