为机器人注入灵魂国产机器人龙头的智能化新征程

  

  20世纪80年代前后，机床、传送带等传统自动化设备尚是生产领域的主导力量，ABB、FANUC等业界先驱开创性地研发出工业机器人，

  进入21世纪，特别是2010年以后，随着中国制造业的转型升级，自动化需求急剧增长，来自日本的FANUC、安川，瑞士的ABB，以及德国的库卡这“四大家族”，凭借技术积累和工业化生产经验，在中国迅速增加的自动化市场中连续十数年保持领先，市场占有率长期超过50%，在中国制造业加快速度进行发展的时代切掉了最大的一块蛋糕。

  然而，就像昔日手机巨头诺基亚，曾凭借其在通讯设备技术上的深厚积累屹立不倒，却因对特定技术路径的过度依赖及竞争压力的相对缺乏，未能及时转身，最终错失市场先机。“四大家族”虽然承袭原有机床、伺服系统、焊接设备技术优势，在机器人领域持续占据鳌头，但在工业自动化越发迅速的变革面前，巨头企业的革新却越来越缓慢。

  究其原因，以ABB、FANUC为代表的传统工业机器人厂家，其软件系统虽然稳定，但是主要承袭的却还是原先20世纪80年代的机床等工控自动化设备架构，这类系统架构普遍较老，代码各层级耦合严重，没办法提供丰富且开放的SDK接口以适应当下各行业柔性化、智能化制造需求。

  这使得目前以示教器进行编程作业，普遍应用在汽车、3C等大批量小批次制造场景的传统工业机器人已经显露出更多短板和不足。因为缺乏柔性作业能力和懂得工艺的工程师，工业机器人在喷涂、打磨等多个行业的市场渗透率提升缓慢。

  传统巨头厂商受限于架构颠覆和革新的阻力，正陷入“创新者窘境”，要求集成商适应其老旧的开发生态。而集成商、开发者采用巨头厂商的机器人设备则需要出示自己掌握的核心工艺，二次开发代码重构自由度和自主权普遍较弱，整体行业参与度不够，难以形成针对行业的解决方案，没办法形成深层次开发者生态。这慢慢的变成了当下机器人行业创新和颠覆的最大阻力。

  近年来，得益于在工业机器人赛道上的持续耕耘和国产供应链体系的逐渐完备，埃夫特等国产工业机器人快速兴起，核心技术不断突破，产品质量的快速提升，在一些行业和赛道开始慢慢地实现对进口品牌的替换和压制，冲击着四大家族的国内市场占有率从最高70%下滑至30%左右。

  在外界看来，作为深耕机器人行业16年的老兵，埃夫特通过战略收敛集成业务，聚焦工业机器人本体，近年来已经展现出超越传统工业机器人外资巨头的发展的潜在能力，未来随着中国制造业的持续增长，发展空间巨大。

  但埃夫特并不满足止步于政策红利下的缓慢市场国产替代。埃夫特认为，通用工业领域“机器换人”的效果并不如预期，其局限性日益显现。这表现为通用制造业企业产品品种类型走向多样化，需要产线换产频繁，对产品一致性要求也更高，而传统工业机器人采用示教编程方式，需要既懂工艺又懂机器人的技术人员频繁修改机器人编程的同时，还存在编程时间比较久，易用性不足的问题。大多数通用工业行业，使用机器人省人不省心、应用门槛高的弊病愈发凸显。

  埃夫特也发现，不单单是工业机器人设备，在更多环境中，服务业劳动力成本持续攀升，加之年轻一代求职观念的转变，慢慢的变多的公司开始寻求替代性的人力资源解决方案，这一趋势极大地推动了服务机器人市场的潜在需求上升。例如在工业、餐饮、零售、医疗、酒店等多个行业，对于能够高效、稳定、低成本完成重复性劳动任务的机器人需求日益旺盛。

  然而，尽管市场需求明显地增长，服务机器人市场的实际规模却仍处于初级阶段，且应用场景相对有限。它们在复杂环境下的识别、决策与交互能力尚不能完全满足市场的多样化需求，特别是在面对突发情况或个性化服务时，其灵活性和智能性仍有待提升。因此，尽管市场上对服务机器人的期待很高，但真正能够广泛推广并商业化应用的产品和解决方案仍然稀缺，从而限制了市场规模的逐步扩大。这主要是由于当前服务机器人的自主化能力仍存在一定的局限性。

  在前不久举办的启动仪式上，埃夫特公布了全新战略布局：在工业机器人市场基础上，进行一场触及核心的深度机器人技术变革，为机器人注入灵魂，打造更聪明的通用机器人产品，角逐更广阔机器人与具身智能的千亿级市场。

  底层变革需要从市场核心需求入手。埃夫特看到，通用性是中国机器人需要面对的第一大难题。

  中国工业总共可分为39个工业大类，191个中类，525个小类，虽然大多数门类里面都有喷涂，焊接，抛光等不同应用，但针对行业组合则会形成千千万万的不同的垂类应用，每一个都完全按照传统厂商的做法，由机器人厂家自行编程开发基本不可能。

  服务业也存在类似的情况，虽然整个机器人行业蒸蒸日上，尤其人形机器人企业近年来持续涌现，但目前整个机器人行业还没有一个类似于手机行业中i0S、安卓和鸿蒙的技术底座（根技术），同时尚未形成开发者生态，这导致不同场景下的机器人难以实现互联互通。

  随着行业需求的发展，各行各业都希望能有一个像人一样聪明的通用机器人去完成更多工作。但是很多场景能够适用于学习和训练的高质量数据有限，且存在数据获取成本比较高的问题。

  埃夫特认识到，那么，能否先打造一个通用软件底座，让机器人在同一个架构中，并开放SDK、API，让更多开发者去参加了，共同针对行业能力，提供不一样的APP服务，形成开发者生态，最终采用大模型技术，逐步训练出一个具有跨行业、跨应用，以及很强泛化能力，且能准确自主作业的智能体。

  在今年年初，埃夫特就着手规划人形机器人市场化、产业化的实现路径。5月，埃夫特与国家先进制造产业投资基金、芜湖市科创集团共同出资设立了启智（芜湖）智能机器人有限公司，将其打造第一家批量落地于制造业复杂作业场景的具身智能公司，致力于开发全球第一款智能机器人通用技术底座，打通操作系统，IDE，算法库和数据集多方面的瓶颈。

  启智企业成立之初，坚定地走深度产学研合作路线，选择AI和机器人领域具有深厚学术积累与人才优势的清华大学、中科大设立联合实验室，共同开展对人形和智能机器人从硬件本体、核心零部件和AI大数据感知系统全面而深入的科技攻关，期望通过提升智能化能力与技术，更快实现国产机器人的换道超车。

  新战略的推动和实施，不单单是埃夫特对于机器人潜在市场领域的创新探索，更是埃夫特对其已知能力的一次梳理与整合。由于具身智能与智能机器人领域还存在大量基础科学问题和前沿技术需要探索，例如多模态感知与融合的提升、数字孪生技术的研究、智能协同算法的优化等，距离智能机器人的场景落地还有一段不短的路要走，在此阶段，无疑需要借助高效的科研力量和智力资源，实现产学研的进一步推动。

  作为机器人本体公司，埃夫特在多年发展中，已经积累了核心零部件、控制算法等多方面能力，有着向上延展的底层开拓能力和沿途下蛋的场景开发能力。而且埃夫特对产学研模式并不陌生，埃夫特本身就是奇瑞和哈工大进行产学研合作的基础上发展起来，擅长联合多方资源共同开发新技术、新市场。这使得启智公司非常有希望借助该模式，成为第一家批量落地于制造业复杂作业场景的具身智能公司。

  如今，埃夫特启智正在快速打造全球第一款智能机器人通用技术底座，该底座不同于传统机器人示教编程的智能机器人通用底座。在底座的基础上，埃夫特将通过生态的搭建，赋能激发众多开发者去参加了，并在不同的机器人载体上，在硬件能力边界内开发各种专业app，从而让一台更聪明的机器人能胜任多种任务，变身真正的“多边形战士”。

  埃夫特将智能机器人通用底座拆分成三层架构，分别是由算法层和数据层构建的最底层、类似ROS的系统中间层，以及展现在开发者层面的开发环境和生态层，并在此基础上分别建设和实践，从而真正在传统机器人架构上实现革新。

  在由算法层和数据层构建的最底层，包括运动规划算法库，机器人运动学与动力学算法库，任务规划算法、机器人感知算法库等，这些是机器人实现自主导航和避障的核心，是机器人实现精确控制和动态响应的基础，也是机器人实现复杂任务的关键。

  由于在各行业新需求下，任务规划算法的具体实现已经因应用场景和任务需求而异，需要视觉，力觉，触觉等多模态信号融合和处理，底层架构的重构，意味着机器人可以更加好实现期望的运动轨迹规划动作，并在焊接、喷涂、抛光、涂胶、装配、抓取等工业场景和其他更高级的服务行业场景中，进一步融合环境感知、目标识别、决策制定等复杂功能，为机器人的自主导航、精确控制和复杂任务执行提供了强有力的支持。

  类似ROS的系统中间层则提供了硬件抽象层，使开发者能在启智通用操作系统上跨不同机器人系统运行，无需直接与硬件交互，仅通过统一的中间件接口来实现对机器人的控制。这种抽象化实时内核极大地简化了硬件管理的复杂性，使得开发的人能根据项目需求选择正真适合的操作平台，从而能够更加专注于算法和应用的开发。同时这套新的中间层也使得系统灵活性更好，易于维护和扩展，模块间的低耦合连接特性更是进一步提升了系统的可靠性和稳定能力，让机器人能方便地与设备做数据交换和通信，支持实时性要求比较高的应用场景。

  系统级的重构意味着全新的庞大开发者社区和丰富生态系统，能为开发者提供大量的功能包、库和工具，在开发环境和生态层面更加开放多元。由于系统上有着多种硬件设备的支持，开发的人能方便地在不同集成开发环境，将不同的硬件设备、虚拟控制器与仿真环境，低级控制代码，解决方案模板框架等集成到机器人系统中，大幅度缩短传统研发过程中的试制周期，快速调整和优化机器人的设计的具体方案。这就为开发者提供极大的便利和支持，同时使得非专业开发者也能参与到机器人应用的开发中来，减少了从零开始的设计和开发重复造轮子工作，有助于推动智能机器人行业的技术加快速度进行发展和产品广泛应用。

  在落地方面，埃夫特考虑到，在此基础上，智能化底座必须有机器人产品验证，但考虑到其他机器人厂家一开始的信任度和意愿度，因此初始阶段，埃夫特启智的经营事物的规模除了建设智能机器人通用底座，也包括打造智能机器人。

  基于这种认知，埃夫特构建了两种技术实现路径。一方面，埃夫特针对工业场景将机器人与人工智能技术进行结合，打造通用底座，并在硬件上赋予机器人更多冗余，提升机器人自主作业能力，解决工业、服务等场景中面向多品种、小批量柔性作业的难题。

  另一方面，埃夫特认为，启智这套底层架构的革新，最终会体现在机器人应用APP与机器人本体上。为此，埃夫特会先尝试将作业场景按行业和应用分割成一个个相对封闭的场景，让机器人首先在封闭工艺流程中实现通用。

  在用户层面，这样的形式就是将问题进行封闭便于落地AI技术，形成各类APP，从工业切入到服务端。例如在针对工业场景的船舶焊接、家具喷涂、物流码垛等环节，以及服务行业的物流分拣、零售抓取等场景，打造一个个垂类应用APP，通过更高易用性，完成细分场景覆盖，形成多个行业生态。

  这种做法的优点是，不仅对于机器人训练数据规模的要求大幅度降低，还能够最终靠通用底层，重构机器人软件系统架构，最终实现分层解耦。同时埃夫特会通过研发相关算法库中台，开放丰富的SDK，让集成商和开发者仅通过调用模板和算法库，就能快速形成面向特定行业、特定应用的应用程序（APP）。这种APP开发，也将验证智能底座对to C服务机器人的智能化支撑作用，帮助埃夫特开拓更具潜力的智能机器人与具身应用市场。

  更深层次而言，这种低代码、二次开发门槛较低的集成开发环境，还能够唤醒集成商的开发意识，提高其参与度和自主权，并明确IP归属，将客户变为用户。这能够最终让集成商快速以行业和应用场景对应用领域切分，在技术维度绑定生成生态，覆盖并共同渗透更多细分领域，实现大幅度的提高机器人对于量大面广通用工业与服务业的渗透率。

  在启智的战略规划中，启智将基于智能底座产生的智能和感知能力的提升，尝试大幅度降低硬件成本，引爆万亿级家用服务机器人市场，同时希望借助已有的关节工业机器人用于验证智能底座对to B工业机器人的智能化支撑作用。

  而埃夫特未来的智能机器人，将被塑造为应用场景广泛、成熟易用的智能终端，犹如手机般，仅需安装各式APP，便能轻轻松松实现通信、摄像、音视频播放等多种功能。那时候机器人也就和家用车一样，作为新质生产力代表，可以赋能千行百业，走进千千万万寻常百姓家。

  埃夫特的新战略，不仅仅为全球的工业机器人和服务机器人提供智能化基础底座，为机器人注入灵魂，做机器人灵魂的工程师，而且还构建了全新的机器人生态体系，有望重构机器人行业商业规则和应用范式，带动机器人本体和应用市场达到十万亿级规模。

  基于新的系统架构，埃夫特启智若能够成为第一家批量落地于制造业复杂作业场景的具身智能公司，一方面能够借助智能机器人通用技术底座，逐步提升工业机器人智能化水平和场景适应性，快速占领喷涂、焊接、打磨等巨头企业难以顺利抵达的蓝海，进一步发挥机器人对人机一体化智能系统、算力和6G网络等新基建拉动的增量价值，助推国产机器人实现智能机器人换道超车，提高市场渗透率。

  根据IFR发布的《2023年世界机器人报告》，2022年中国工业机器人的安装量达到290,258台，占全球市场的52%，连续第九年变成全球工业机器人最大市场。同时，中国的工业机器人保有量也突破了150万台大关，成为全世界唯一拥有如此庞大保有量的国家。国家统计局的数据进一步印证了这一趋势，近两年中国工业机器人年产量稳定在约40万台，显示出强劲增长势头。这一系列数据无疑为埃夫特启智的宏伟战略提供了强有力的市场支撑与信心保证。

  另一方面，如果埃夫特启智的操作系统，IDE，算法库和数据集等瓶颈全方位打通，智能机器人成为人类的助手，那么智能机器人作为同时覆盖C端和B端的多功能终端产品，其市场规模可以类比于汽车和手机，年需求量在3000万台－到15亿台，市场规模在5万亿～10万亿，同时会产生类似移动互联网市场的10万亿级机器人终端运营服务市场规模，埃夫特启智能给通过底座授权和应用程序下载分润的方式轻轻松松实现商业闭环，未来走向独立IPO。

  纵观启智机器人未来发展，依托埃夫特这一强大后盾，其前景极为广阔。无论是全面融入埃夫特，利用其业务基础加速推进工业及人形机器人领域的迭代升级，深化用户认知，助力更多集成商依托埃夫特生态系统实现市场快速扩展；还是独立运作，伴随人形机器人市场的逐步成熟而成长，为众多不同的机器人品牌提供强有力的支撑，并与机器人整机制造商携手共筑繁荣的用户生态，启智机器人都将在中长期内为埃夫特带来可观的投资回报。

  启智机器人作为第一家批量落地于制造业复杂作业场景的具身智能公司，若能够成功打造出全球第一款智能机器人通用技术底座，其未来将有着无限可能。埃夫特的这一具有前瞻性的战略部署，无疑很值得长期资金市场与广大投资者的密切关注与高度期待。

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