數據顯示，2015-2025年，傳統工業機器人和協作機器人復合增長率分別為8.4%和56.5%，曾經的利基產品正成為制造升級關鍵角色。
封面來源｜ 視覺中國
沈寂幾年後，2021年，機器人賽道再次升溫。
業內流傳的「松山湖的機器人企業要被VC們搶光了」其實不算電洞來風。根據不完全統計，截止2021年10月，僅在國內工業機器人行業發生了70起融資，融資金額近200億，超過了2020年全年融資額。
值得關註的是，新的機器人浪潮中，協作機器人這一細分賽道走到聚光燈下。有數據統計，工業機器人領域獲投企業前三大細分品類分別是移動機器人（29%），機器人軟、硬件供應商（23%）和協作機器人（16%）。如果說移動機器人火熱背後是對搬運、運輸方式革新的渴求 ，那麽協作機器人的崛起代表人機互動已經從過去單純的機器+人的物理互動邁向共融模式。
機器參與人類作業已經有兩個世紀的歷史，社會的每一次重大跨越都離不開機器和人的協作。過去，這二者只是人操縱機器的簡單式作業，而在AI、5G、雲端運算和大數據成為生產力工具後，新一代機器人開始超越協同者的概念，和人工作業有機融合，成為人的延伸。
如果說大型制造產線使用的高負載工業機器人完成人機協作職責，那麽這幾年嶄露頭角的協作機器人，則代表自動化的新維度。協作機器人只有不到20年歷史，最初以「collaborative」（協作）為特色橫空出世。和純粹自動化不同，協作機器人作為標準化大規模生產和人力勞動的補充，足以深度套嵌於生產各個環節。
工業制造邁入4.0階段後，智能化、數碼化成為關鍵詞。過去統一的粗放式生產模式顯然無法滿足愈發細分的客戶群和更細致的制造需求。協作機器人對產線的前進演化提供了另一種組合的可能性。從小型的3C產線、到中型家電產線直至更大型的汽車產線，都可以搜尋到協作機器人的身影，數據顯示，2015-2025年，傳統工業機器人和協作機器人復合增長率分別為8.4%和56.5%，而國內協作機器人市場年復合增速高達200%。
智能制造席卷全球之際，協作機器人正深入制造業的毛細血管中，成為整個機器人版圖不可或缺的一塊。
疫情則加快了「機器換人」的行程，根據3Gem Global MarketResearch & Insights報告，有84%的企業表示， 將在未來十年更多地采用機器人和自動化技術，43%企業希望透過機器人技術改善工作場所的健康和安全問題。相對使用成本低、易於編程、移動方便、效率出色的協作機器人，顯然是企業開啟數碼化之路的高性價比選擇。可以說，協作機器人的普及是工業智能化的關鍵起點。
拉開工業數碼化轉型序幕
協作機器人助力生產時間並不長，在機器人家族稱得上後起之秀。第一個真正意義上的協作機器人UR5誕生於2008年，釋出者是丹麥當時一家名不見經傳的創業公司Universal Robots（優傲機器人）。
協作機器人從形態上就與眾不同，機械臂一人高，小巧簡潔，重量不到20公斤，可以直接和工人有肢體互動。創始人艾斯本.奧斯特加最初的目的，其實就是為了是「要研發一種易於安裝和使用的輕型機器人」。
資本並不雄厚的中小企業，很快註意到這一新品類。當時庫卡LBR iiwa單個機器人手臂要20萬美元，UR5只需要3萬美元。它並不需要隔絕的「籠子」放置，直接設定於產線各個環節，避免了重型機械帶來的安全隱患。
正因為低門檻、高性價比、易操作，協作機器人開啟中小企業邁向智能化的第一步。但在國內，這些海外品牌的協作機器人動輒售價二三十萬，仍然是難以承受的重負。直到2015年後，國內協作機器人公司嶄露頭角，才真正開啟了國內使用協作機器人的風潮。如2014年誕生的節卡，在2015年推出了協作機器人JAKA系列，和海外對手平分秋色。如節卡這樣的國內廠商壯大後，工業使用者終於能觸達「人人皆可自由使用的機器人」 。
最初一批試水的企業也很快體驗到協作機器人對效率立竿見影的提升。 一家企業在使用了數台節卡JAKA Zu 3協作機器人後，除了提升了安全性，每月能減少16個操作工的人力成本，節省2800小時。
而協作機器人廣泛落地的意義，遠不止於短期內的提效降本，它還意味著對生產制造本身的重塑。工業4.0如火如荼之下，一個被忽視的現實是，除了聚光燈下那些能單件大批次制造的龍頭公司，面廣量大的中小企業面臨著更迫切的革命。
產業升級在當下不僅是顯而易見的事實，更已經成為國家戰略的一部份。國務院參事湯敏曾總結：「 未來中國，以大批次生產、低成本取勝的勞動密集型產業外遷到東南亞勢不可擋，中國唯一可以留下的就是小批次、客製化的柔性制造產能。 」
對於數碼化能力有限的中小公司來講，如何在有限時間內，應對短周期、快叠代、小批次的柔性生產，才是最深刻的需求。一份調研顯示，規模化生產占中國制造企業的數量不超過20%，剩余的更傾向於柔性制造。
節卡機器人聯合創始人王家鵬曾將市場按產品周期分為四類，M1市場周期以「年度」計量，如汽車整車、鋼鐵等，M2市場的生命周期以「季度」計量，如小家電、消費電池、3C等，M3市場生命周期以「月度」計量，如成衣等行業，M4市場生命周期以「周」計量，如中小規模的金屬加工。
事實上， M1及M2一小部份市場適用於一般工業機器人，也是現在主要機器人整合商有能力服務的範圍，其余M3及M4的自動化需求一直難以滿足。在金屬加工行業中，有一千台以上加工器材的企業屬於鳳毛麟角，大部份企業的加工器材在一百台以下。
這些企業一年會換三到五次產品，根本無法承受產線大規模更叠的成本。而協作機器人模組化、快速切換、高柔性、低成本的特征，給了這些快叠代行業自動化的可能性。以3C行業的打磨環節為例，常用的小六軸機器人都是「剛性打磨」，執行軌跡、位置固定，除非安裝高成本的浮動打磨頭，很難根據產品微小差別自行調整。但 節卡的力控s版協作機器人可以根據力量大小調整機器人姿態，只需要做些簡單的編程，就可以在較大範圍內調整打磨方向和力度。
而這種「柔性打磨」技術誕生意義深遠。它不僅只是生產方式的最佳化，更是協作機器人突破了閾值，迎來智能化新拐點。
協作機器人邁入「柔性智能」時代
「規模化客製」的趨勢正在整個制造業悄然發生。不僅是M3和M4客戶，M1和M2範疇的巨頭們也感覺到生產力改革正在逼近的焦慮。
在汽車行業，小批次生產正在成為趨勢，此前一個車型生命周期能到8-10年，但現在只有3-5年叠代期，這意味著汽車整條產業鏈都要以此為基準叠代。比如在豐田生產車間，在生產轎車的工時中，他們還會穿插生產SUV。
這種彈性化制造已經成為整車生產的主流，也帶來新的挑戰。而汽車屬於離散工業，大多使用規模化大中型工業機器人，但他們也有非標化制造環節。在汽車行業，除了沖壓、焊接、塗裝，還有更瑣碎的零部件環節。因為適配車型不同，零件材質、形狀、大小、重量皆有區別。
即便對於實力雄厚的車廠，仍然無法承擔非標類產線來回切換的高昂成本，能迅速二次部署的協作機器人成為汽車產業鏈柔性改革的核心。
車廠、3C大廠這類重磅客戶的產線更加復雜、龐大，而且它們已經完成了初步的自動化和數碼化。對於這些客戶來說，它們需要的不僅是過去被動式「協作柔性生產」，更是主動的「柔性智能制造」，只有同時滿足穩定可靠作業、快速切換場景和軟硬件全棧式智能化的協作機器人，才能柔性制造時代，助推他們完成生產力改革。
顯而易見，這些能力都需要一家公司長期積累，但目前國內能做到的廠商屈指可數。以作業能力來說，從2019年開始，節卡就根據客戶需求改進器材，每次整改都要調整一百多項。節卡的投資人國投招商其實在投資前，對其他協作機器人工業也進行了考察，結果發現他們的器材不久，就會出現卡頓、故障、核心精度指標不達標等問題，與此對比，用心沈澱技術多年的節卡，目前平均無故障執行時間（MTBF）高達3萬小時。
也正是有了堅實的基礎，節卡終於厚積薄發。它們已經完成了人機協作階段，走向更艱難、也更突破性的人機共融。節卡已經形成了豐富的產品矩陣，小助協作機器人主要解決人機互動和安全，力控機器人實作機器人自適應控制，到最新的All-in-one共融系列協作機器人時，其端到端的解決方案已經涵蓋視覺、力控和AI演算法，恒力跟蹤最高精度達1牛頓，可以多維度感知場景。
具備復雜度後，協作機器人才能獲得大型制造業客戶的青睞。它們需要高門檻的復雜工藝作業，包括3C行業的蜂鳴器檢測、SMT工藝，以及汽車行業的車燈塗膠等。
這一階段 ，高可靠度僅是必要條件，更考驗協作機器人供應商的是場景化能力，即如何在高度拆分需求後，迅速給出模組化、垂直化、客製化的解決方案。
2020年，一個標誌性事件是，節卡與豐田達成合作，成為其全球唯一的協作機器人供應商。協作機器人在汽車制造行業邁出重大一步。
他們的作用很快凸顯，天津豐津汽車傳動部件有限公司是首家部署節卡協作機器人的「豐田系」企業。節卡協作機器人已經套用至傳動系統的鐘形殼機生產線、發動機殼體清洗線，車燈裝配、車燈光導條檢測、座椅擰緊安裝等，而且在沖壓搬運，機床上下料，焊接、擰緊，裝配、塗膠等環節，只要搭配不同工具，就能完成不同工作，滿足汽車不同產線環節的需求。
這種多樣化場景適配和無縫切換，需要協作機器人高度智能化，在多個維度匯集和分析數據。僅僅以視覺為例，節卡就有包括Lens 2D、LensVPS、3D視覺等多套軟件，並開發出了一體式的視覺工作站，可以在二維、三維同時抓取更豐富的視覺資訊。
從某種意義上， 節卡作為柔性智能機器人這一嶄新品類的先行者 。它保留了協作機器人固有的安全、便捷、易於部署，又在本質上重建機器人「大腦」，以先進的視覺處理、AI技術和雲端運算加持，使之更智慧地處理外部場景，真正適應快速、多變而復雜的大規模客製生產。
正如通用汽車制造工程整合全球總監Dan Grieshaber所說，協作機器人已成為汽車行業的「根本性遊戲規則改變者」。2021年或許將成為協作機器人行業的分水嶺，「ALL in One」系列釋出，標誌協作機器人終於具備了更智能的柔性生產能力。而以節卡為代表的新一代智能化的柔性協作機器人，將成為未來工業制造中 「生產力規則重構者」。
從人機互動到人機共融
1995年，通用汽車機器中心委托美國西北大學的J.Edward Colgate和MichaelPeshkin，希望能找到「機器人能夠變得足夠安全以便和人協同工作」的辦法，而他們給出的解決方案即是協作機器人。
在智能制造時代，人在產線中的作用，並不會因為機器人的加入被抹殺。工業機器人發展至今，雖然能從事標準化、流程化作業，但難以完成精細流程，因此目前並不能全面實行「機器換人」。先進制造不會純粹依賴機械或依賴人力，而是人和機器人的有機、和諧協作。
2014年，以自動化聞名的豐田宣布將一部份自動化生產任務重新交付人力。在幾家最老的工廠中，他們還設立了100個完全依賴手工作業的崗位。直至2019年，豐田在美國的工廠某些環節仍然是人工和機器並列作業。在豐田汽車的油箱安裝環節，機器人負責擰緊螺釘，但油箱本體和聯接處的瑕疵、關鍵油路的泄露點和薄弱處仍然需要工人觸覺和視覺排查。
「為什麽大規模的制造往往在人多的地方，其實不是因為人比機器便宜，而是恰恰人是柔性程度最高的，人的智能化是最高的。」節卡機器人副總裁常莉曾這樣解釋人機共存的必要性。
但傳統工業機器人顯然無法實作人機無縫配合，出於安全考慮，高負載機械和工人之間都會做隔離，如果要操縱，需要透過安全門，互動效率極低。
協作機器人落地，讓人機協同真正成為常態。以節卡機器人為例，它不僅對力和碰撞能力進行了控制，還配置了視覺防護及碰撞防護等兩層防護，保證與人類物理接觸的安全。
而更為關鍵的是，協作機器人加入不僅可以提升效率，它本身就是對人潛能的釋放。生產制造中仍然存在不少3D工作—— Dirty（臟）Dangerous（危險）、 Dull （枯燥）。比如小家電企業部份上下料產線還需要人工，工人們承擔枯燥重復動作，自然生產效率低，而且手工操作時，也不能保證力度均衡，容易降低品質。一家小家電公司引入了節卡的JAKA Zu 7後，實作了自動化上下料，客製的柔性化設計可以輕柔抓取，精準定位保證了持續生產。當協作機器人高質素完成這類重復性勞動時，工人可以能力集中於更精細的作業，發揮最大的潛能。
工業4.0定義中，人工智能和數據承擔的是輔助工作。在這幅圖景中，大型器材批次化封閉式生產及人機共存的半結構化產線將齊頭並進。
重構智能化產線
很長一段時間，機器人只是在實體層面單向接受資訊，人與機器人之間並不存在雙向共創式反饋。但在新的數碼化轉型中，過去機器人作為「工具」已遠不能適應變化。根據埃森哲最新的【技術展望2021】報告，在數碼化轉型中，員工將是核心推動力。「 企業不僅需要讓員工使用新工具，還必須積極引導員工像技術人員一樣思考。 」
這也是大規模柔性客製時代人機共融的實質，他們不僅需要在實體層面協作，更需要在更高的層面形成人工、軟件、硬件一體化的網絡，參與整個公司的數碼化轉型。而協作機器人在其中承擔耦合節點的重任。
協作機器人與人更密切地合作，需要比一般機器人擁有更強大的感知能力和執行力，這意味著更智慧的AI演算法、更深度的視覺、力覺、語音辨識的融合以及更完備的雲端運算能力。「人機混合智能需要構建從發現問題到感知、到數據、到演算法，再到執行的快速閉環過程。」常莉表示。
在深度嵌合入制造過程中，擁有這些能力的協作機器人，本身就在驅動生產數碼化轉型。協作機器人不僅是孤立的自動化技術，更是生產資訊化的關鍵節點，影響整個生產管理體系，在無形中推動工廠提高其AI能力、大數據分析能力及精益制造能力。
如3C電子行業的SMT貼片工序，智能倉儲系統雖已普及，但產線仍然需要人工到倉庫提取原料。人眼不僅分辨容易發生誤差，而且因為環境復雜，數碼化程度低，很難同步庫存，多產線排隊取料的擁堵市場發生。
協作機器人則將5G、AI技術模組化地接入產線中，在數碼化管理同時，不需要傷筋動骨替換。在SMT車間，節卡使用了AGV+小助協作機器人+產線終端介面結合的模式，透過復合型配置，建立了車間到產線的原料自動配送。而透過這一自動化系統連線，可以整合過去碎片化式的車間資訊及倉庫資訊，實作精準的數碼化管理。
從18世紀的工業革命開始到4.0概念成為共識，制造業本身已經發生翻天覆地的變化。然而，某些本質的追求仍未改變。對工廠來說，即是安全的生產環境和高效的生產過程。「用機器人解放雙手」的模式，在這兩者間找到了完美平衡。可以預想，隨著協作機器人的普及，人機融合也會提升到一個新的水平。
從泛工業化到泛商業
制造業作為國家基礎產業，智能化走在前列，對協作機器人需求最為迫切。也是在這裏誕生了協作機器人起飛的結構性機會。GGII預計，2020年，協作機器人銷量將達到1.1萬台，預計到2023年，中國協作機器人銷量復合增長率為35%，銷量達到2.65萬台。
協作機器人在汽車、3C的套用已經常態化，食品、紡織等一般工業中，協作機器人也在逐漸滲透。
這類行業過去都是勞動密集型產業，自動化程度低，工序復雜，又深陷招工難、人力成本高的困境。在乳品行業，高端禮品牛奶包裝很多采用人工，每條產線每天要配置110人。協作機器人讓他們得以用經濟的方式，解決燃眉之急。整合了視覺辨識系統、精準分組系統、裝箱系統等等技術的協作機器人加入後，包裝工廠每小時的處理能力高達28000包，每條產線每天人力需求驟降到2人，企業半年到一年內就可以收回產線購置成本。
而在工業制造之外，對智能化的需求也在攀升。最為直觀的是疫情常態化後，「無接觸式」服務成為剛需，對線下場域升級換代迫在眉睫。
在越來越普遍無接觸式服務場景中，它們承擔了關鍵作用。協作機器人由工業跨越至商業的條件已經成熟。如在部份咖啡門店，JAKA Zu 3只需要1分鐘，就能做出一杯大師級的藝術咖啡。
協作機器人作業的商業場景也在不斷拓展，作為智慧零售解決方案的一部份，更接近C端使用者。如在虹橋AI食堂已經引入了自助生產，節卡協作機器人承擔取面、自動烹飪、加面加湯的工作，只需1-2分鐘即可取餐。
對於商家來說，更現實的是節卡機器人在提升效率同時，大振幅節約了人力和場地成本。虹橋AI食堂的自動烹飪系統可以烹飪1000多道菜品，同時完成100份菜品烹飪，這一工作換算為人工，成本會極其高昂，還涉及復雜的排程問題，但使用協作機器人可以輕松完成這些工作。
新零售、環保行業如何做智能改造？
如節卡這樣的企業也看到了商業背後蘊藏的機會，他們推出了更小巧的MiniCobo針對的正是零售場景， 本體重量只有8.7kg，可以輕松地裝掛，除了咖啡店，還能在酒吧、奶茶店等不同業態運作。
除了效率提升，新零售開創性的意義在於數碼化管理，獲得更清晰的使用者畫像和貨物更新。 中國進入第三次消費浪潮後，傳統商業時代的「人-貨-場」已然發生劇變，協作機器人代表的技術驅動型零售，正逐漸替代傳統粗放式管理。 滿足這一代更獨特和更個人化的消費者。在這個意義上，協作機器人更加不可或缺。它不僅完成傳統店員工作，更是數據入口，幫助商家整合數據，實作後續個人化服務，真正實作傳統賣場向多元、個性、精準的新零售轉型。以虹橋社區AI食堂為例，它已經實作了全程數碼化管理，生成個人化的營養配餐，促成更健康的生活方式。
也正是因為協作機器人的介面內容，它已逐漸成為無人化系統的「心臟」，靈活適配於多樣化客戶，這一快速適配的能力在B端場景尤為核心。
在智慧城市領域，節卡智能巡檢機器人系統就包括了JAKA Zu 7協作機器人以及AGV等，可以自行設定路線、避障、巡邏，重復定位精度能到±0.02mm，不僅解決人工巡檢到位率、及時性無法保證的問題，還可以運用遠端雲台控制、影像辨識等技術，實作區域智能化管理。
而協作機器人影響的遠不止於當下。2021年又被稱為「碳中和」元年，碳達峰、碳中和目標首次被寫入政府工作報告，「雙減」成為熱詞。對於制造業，如何提升效率同時保證綠色生產擺上日程。而根據普華永道和微軟的數據，AI技術在2030年將減少全球4%的溫室氣體排放，相當於24億噸二氧化碳排放量。作為AI技術的重要載體，協作機器人在低碳、綠色、可持續執行同時充分提效，減少工業浪費，減低企業碳足跡，顯然會成為「雙碳」轉型期不可忽視的選擇。
隨著「第四次工業革命」到來，醫療、教育、養老等領域和自動化的距離也不再遙遠。易觸達的協作機器人必然會在其中扮演更重要的角色。
100年前，捷克作家恰佩克出版了【羅素姆的萬能機器人】，「機器人」首次出現在人類詞匯之中。他提出了一個時至今日仍未過時的疑問：機器人究竟會是人類的助手還是威脅？一個世紀後，協作機器人給出了自己的答案。 在協作機器人的助力下，工業、服務業和商業在智能時代不斷升級，顯示出人機共融的強大勢能。而這段故事剛剛拉開序幕，終局還遠未到來。
