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柔性智造，海康機器人下了盤大棋

發布時間: 2024-05-07 09:05:10 來源:新戰略

核心提示： 海康機器人已累計服務17000+家客戶。

4月10日至12日，海康機器人智造大會2024 在杭州舉行。從2016年正式成立至今，海康機器人已經走到了發展的第8個年頭，此次智造大會上，海康機器人也公布了這8年的發展“成績單”：累計服務17000+家客戶，200+個細分行業。其中，從16年公司成立以來，機器視覺業務年復合增長率達到50%，成交客戶15000+，生態合作伙伴達200+；2017-2023年移動機器人業務年復合增長率達60+%，服務客戶2000+，市場保有量超80000臺。

從這份令人矚目的“成績單”中，我們不僅能夠清晰地看到海康機器人在過去八年中取得的跨越式發展，更能夠洞察到其在智能制造領域的深厚積累和強大實力。

順勢而為

柔性智造先行者，探索生產新模式

2016年，全球新一輪科技革命和產業變革加緊孕育興起，與我國制造業轉型升級形成歷史性交匯。智能制造在全球范圍內快速發展，對產業發展和分工格局帶來深刻影響，推動形成新的生產方式、產業形態、商業模式。

海康機器人正是在產業智能化升級的大背景下成立的，這8年來，政府、行業組織、企業等協同推進，積極培育制造業未來競爭優勢，海康機器人也將自身融入智能制造探索中，推動著智能制造及物流行業的加速變革。

尤其是近年來，隨著全球環境的不斷變化以及市場需求的多樣性日益凸顯，傳統工廠正面臨著新的機遇和挑戰，隨時應對不確定性已經成為常態。企業紛紛意識到，智能化升級突圍的方向不能只是單點突破，只能是全產業鏈的重構。

海康機器人首席執行官賈永華

海康機器人首席執行官賈永華在智造大會2024 –主峰會上發表以“實踐中的柔性智造”為題的主題演講，論述了柔性智造的“必然”與“必要”：“我們正處于前所未有的新時代，隨著全球商業環境的不斷變化，以及市場需求多樣性的日益凸顯，隨時應對不確定性已成為常態，如何提升我們對于不確定性的反應速度，如何提升抗風險能力，讓企業更具柔性變得尤為重要。”

智能工廠作為柔性智造的物理載體和實踐平臺，在這個數字化、智能化時代，正重新定義著生產制造的方式和未來發展的方向。

賈永華提到：“智能工廠是智能化的實踐載體，由基礎設施、智能裝備、智能產線、智能車間以及工廠管控這5個層級的緊密協作和集成，實現了一個高度協同，靈活適應，自我優化的制造體系。而智能工廠的核心要素，不僅要求系統能自行優化生產流程，提升效率，還需具備出色的自適應能力，快速響應環境變化，更關鍵的是，它需要實時學習新的環境，不斷進化。”

在推進智能工廠建設的過程中，海康機器人一邊實踐，一邊總結吸收八年來服務17000+客戶的所得經驗，逐層深入，構建自身的核心護城河。

賈永華認為:“一個自動化項目和一個智能工廠項目的成功，離不開一個成熟完備的IT系統。成熟完備的IT系統代表著這個公司的業務流程比較完善，在此基礎上構建自動化項目或者大的應用體系變革也較容易成功。”

“在這IT系統的基礎上，我們構建了智能裝備層，其中包含以機器視覺為主的工業傳感器、自動化器材和各類智能設備、移動機器人，包括未來的人形機器人等各種執行機構，它們能實時收集生產數據，為后續的分析優化決策提供依據。”

在智能產線層，海康機器人結合自身多品種小批量的產品特點，針對需頻繁更換產線的問題，通過整合智能裝備和執行系統，實行生產流程的智能化，讓“一鍵換線”成為可能。海康機器人通過智能化手段快速換線，極大提升了生產效率和競爭力，進一步優化了效率，提升資源利用率的同時降低智能車間成本。

在智能車間層，海康機器人將多條智能產線和其他生產資源集成在一起，形成了具有更高智能級別的智能化控制車間單位。

在對整體智能工廠框架分層設計下，海康機器人進一步將“柔性智造”概念再細分，“將柔性開放作為海康機器人設計的理念，柔性的觸角注入到每個部件、每個組件、每個算法中。”

“我們將機器人模塊化拆分成最基本、盡可能小的單元，通過對不同產品和系統深入理解，借助流程編排和二次開發，就能夠將針對不同場景的人力資源、產品和系統組合起來，快速構建滿足特定場景需求的解決方案，最后將不同場景解決方案進行整合，就形成了各個細分行業的解決方案，進而使得我們的產品能夠快速規模化落地。”賈永華在演講中提及海康機器人形成多行業解決方案的經驗。

實踐證明，這種最小模塊化單元的設計思想和柔性設計理念，讓海康機器人能夠提供精準的定制化服務同時能夠實現更快速的項目落地。

層層突破

不斷夯實柔性智造底層技術基座

海康機器人之所以能成為柔性智造先行者并不斷引領行業發展，正是源自其堅實的柔性智造底層技術根基。

智能機器人在人工智能與機器人深度融合技術上可以歸納為感知層、控制層和決策層三個核心層面。其中，感知智能是邁向控制、決策智能的基石，是構建智能系統“語料庫”的基礎。

賈永華也提到感知智能的重要性：“正如人的眼睛一樣，未來，我們要給工業制造裝上更多的‘眼睛’，賦予機器感受外部世界的能力，這是機器人理解和執行任務前提。”

海康機器人圍繞機器視覺應用特點，近年來重點研究了AI小樣本學習，無監督學習以及行業大模型等技術難題，推出了10多項AI算法工具，積極推進AI+機器視覺在更多行業的滲透應用；同時海康機器人將AI算法和經典算法相結合，推出了AI模板匹配、AI讀碼、邊緣學習等特殊算法，部分讀碼相機已能實線上千幀的讀碼和分析。并在環境標注方面，基于大模型的特征，海康機器人構建了全景的三維的標注地圖，通過這樣的方式，海康機器人有效提升了建圖定位、點云識別、視覺標識檢測等多種環境感知的識別精度，使機器對世界的認識更全面。

“在控制層面，我們基于模型的最優控制，運行規劃消除偏差，通過迭代學習，使機器人逐漸適應各種環境，未來其適應能力會越來越強，可以提升控制的自主性和魯棒性。而在當前的決策層面，我們基于AI路徑規劃能力，通過大量規劃路徑數據的學習，使網絡具備專家級的路徑規劃能力。同時利用網絡推理并進行預算，實現半徑毫秒級的快速路程規劃。”賈永華表示，在AI的加持下，極大地增強了智能系統生產能力，這種能力不斷滲透到各個場景、業務和行業，可以有效地將AI技術真正轉變為生產力。

從感知到控制再到決策層，海康機器人將實現柔性智造底層技術逐層擊破。而除了關注技術本身的發展與創新，海康機器人更關注到產業上下游合作伙伴的合作與共贏，服務于每一位產業鏈上的從業者。

賈永華介紹：“面向開發者，海康機器人致力提供基于易部署的專業化的軟件工具，幫助開發者更高效地編輯、測試和部署代碼，提供全面的培訓和認證服務，將專業能力賦能開發者；在技術商業化層面，海康機器人與領先企業建立聯合實驗室，通過合作深入了解行業需求和重點，共同研發出更加符合市場需求的產品和解決方案，加強行業洞察力并提升為合作伙伴創造價值的能力；面向設備商和集成商、終端用戶，海康機器人提供專業與精細的服務作為基礎保障，建立了健全的供貨體系，確保每一個環節都嚴格把控，提供全方位的維保服務，旨在第一時間相應客戶需求，快速解決問題。”

乘勢而上

開啟柔性智造新篇章

依托在柔性制造中的豐富經驗和殷實的技術根基，海康機器人精準把握市場需求趨勢，不斷在柔性制造潮流中完成自我追趕和自我超越，實現全方位領跑。未來，海康機器人又將如何刷新柔性制造進度條？

持續發力AI等技術研究

“面向未來，我們將在AI技術、低代碼開發和機器人仿真系統方向發力。”大會上，海康機器人方面透露了下一步技術發力方向。

在AI技術的支持下，機器人的導航能力和末端定位能力將顯著提升，通過系統級的環境分析，快速建立機器人系統全生命內的環境模型，助力機器人在充分理解環境的前提下自主規劃。此外，處理好移動機器人的群控和管理，AI也將是重要的支撐手段。

賈永華也在演講中談到了AI技術的作用：“這幾年AI技術的迅猛發展，讓包括機器視覺、物流倉儲等各個行業受益，我們的產品能夠快速落地，AI技術功不可沒。”

據了解，海康機器人過去在一些小規模模型，解決一些單點問題上取得非常好的效果。以前用傳統算法來解決的定位、控制、規劃等復雜問題，現在海康機器人發現使用這種新的AI算法效果更顯著。未來，海康機器人希望把復雜留給自己，把簡單帶給用戶。未來，海康機器人計劃通過大語言模型實現在用戶意圖環境的準確理解，在機器人的感知、規劃、控制、群體協同等方面全力導入AI等技術的應用，實現端落端的各種智能，提升移動機器人及系統的自主能力，大幅拓寬機器人的應用場景。

深化商業流通領域應用

多年來，海康機器人落地項目主要集中在工業制造領域，形成了深厚的行業壁壘。實際上，在商業流通領域，依托扎實的產品基礎，海康機器人已經形成了貨架到人、料箱到人等商業流通解決方案，并且也有豐富的標桿案例。

自2017年起，海康機器人就為京東、DHL、日上、全家頂實、新華書店等企業提供智能倉儲解決方案，不僅部署了國內最大規模貨到人倉庫方案，還進軍海外市場，為醫藥、鞋服、電商等領域提供智慧物流方案。

近年來，海康機器人也針對流通行業進行了一系列強化部署。2023年，海康機器人形成了面向商業流通的行業型交付團隊，持續打磨行業交付經驗，交付服務水平也不斷成熟。海康機器人透露，2024年，面向商業流通正有更多更大項目在醞釀和實施中。

結語

從整體工廠設計到單個生產車間搭建，由產線集成到產品組合，技術由表及里逐層深溯，海康機器人柔性理念由內而外層層體現，關于“柔性智造”這一大題，海康機器人已向行業交上了一份出色的答卷。未來，隨著市場的轉變，更多企業開始思考自身的長遠適應性，“柔性”的概念將會在更多的行業普及，在這一過程中，還需要更多企業共同努力，讓柔性智造像上世紀初的流水線革命一樣，推動工業發展進入一個全新時代。

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責任編輯:admin

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