La industria de la robótica móvil (AGV/AMR) ha estado en las noticias últimamente. Purdue cruzó la frontera de los robots de servicio al mercado industrial, agregando un nuevo jugador a la ya abarrotada pista. Haikang Robotics anunció que el producto AMR número 100,1 en todas las categorías salió de la línea de producción, el jugador líder de la industria después de años de desarrollo, la capacidad de producción está despegando, la escala de la tendencia de desarrollo ha aparecido.
Al mismo tiempo, desde el gran auge de modelos del año pasado, también se ha producido un nuevo desarrollo en la industria de la robótica móvil. Un empresario dijo con entusiasmo que "mejora el nivel de inteligencia de los robots más que la suma de la acumulación de tecnología de los últimos diez años".
Hasta cierto punto, esto es un reflejo del desarrollo actual de la industria de la robótica móvil.
En los últimos diez años, la industria de los robots móviles ha surgido rápidamente en China, y los robots móviles que se desplazan entre los almacenes logísticos y las líneas de producción de las fábricas se han convertido en sinónimo de logística inteligente y fabricación inteligente. Según los datos de GG Robotics, de 2014 a 2023, la tasa de crecimiento compuesta de la industria superó el 40% y el volumen de ventas aumentó más de 20 veces en diez años.
En el espacio potencial, además de las empresas emergentes, los fabricantes de robots maduros y los proveedores tradicionales de equipos de logística y automatización han entrado en el campo, también hay una serie de actores del otro lado de la frontera que están a punto de matar, y la involución es grave. La otra cara de la moneda es que después de una década de desarrollo, la escala de la industria en 2023, aunque más de 120,000 unidades, pero la escala y la entrega estandarizada siguen siendo una industria común para superar el difícil problema.
¿Esta pista marcará el comienzo de una nueva historia con la incorporación de grandes modelos? ¿Cómo debería la industria salir de la narrativa de la involución?
01 Algunas pistas concurridas
Recientemente, la empresa de robótica de servicios Purdue lanzó su primer robot PUDU T300 para escenarios industriales, ingresando al segmento de entrega industrial liviana y de baja frecuencia de catering y otros escenarios de servicio.
Zhang Tao, fundador y director ejecutivo de Purdue Robotics, dijo en una entrevista que las razones para ingresar al mercado industrial incluyen el alto potencial de la escena industrial y la alta aceptación de productos como los robots, mientras que previamente han acumulado experiencia en el campo de los robots de servicio. El mundo exterior interpreta la entrada transfronteriza de Purdue en la logística y el transporte industriales
segmento como una expectativa de encontrar un nuevo canal de crecimiento a medida que la industria avanza.
Sin embargo, los observadores también han señalado que Purdue está entrando en realidad en una pista que ya está algo abarrotada.
Durante la última década, la industria de robots móviles nacionales ha experimentado el proceso de comenzar a ponerse al día con las empresas extranjeras, para mejorar gradualmente la cadena industrial, y la tasa de localización actual ha superado el 90%.
Un veterano de la industria explicó que la tendencia comenzó a tomar impulso en marzo de 2012, cuando Amazon adquirió el proveedor de robots de almacén Kiva Systems por 775 millones de dólares, lo que atrajo sucesivamente a un gran número de empresas para desarrollar el campo de la logística y la automatización de almacenes.
Posteriormente, en el contexto de múltiples factores como el aumento de los costos laborales, las dificultades de contratación y la modernización industrial en China, los productos de robots móviles se han aplicado gradualmente en muchos escenarios, como el comercio minorista y la fabricación.
En este proceso, han entrado en juego un gran número de actores. Según los datos de CRM Industry Alliance 2023, hay más de 600 empresas relacionadas con la cadena industrial nacional de AGV/AMR, entre las que hay más de 220 empresas propias cuyos principales productos son robots móviles (AGV/AMR) para aplicaciones industriales. Esta cifra es superior a la de las regiones de Europa y América del Norte, donde se desarrollaron anteriormente los robots móviles.
Por ejemplo, varias empresas establecidas en la primera ola del auge de las empresas emergentes de robótica móvil (2014 a 2017), como Jiji Jia, Haikang Robotics, Quick Warehouse y Hai Zuo, ya han surgido y se han desarrollado a gran escala, entre las que Jiji Jia y Hai Zuo han mejorado su desempeño de ventas en el mercado extranjero y sus diseños se han perfeccionado gradualmente. Sin embargo, en 2023, todavía hay empresas emergentes que se suman a esta vía y obtienen financiación.
Algunas antiguas empresas de robótica, como Kuka, Yaskawa y Fanuc, también han ampliado su negocio desde los brazos robóticos al campo de AMR y han desarrollado un negocio de robótica de logística y manipulación, típicamente como Kuka Robotics, que creó una división de robótica móvil independiente en Shanghái en 2021 y lanzó productos relacionados en el mismo año.
Los actores del campo de la IA también han entrado en el sector. Por ejemplo, Kuangyi Technology, que empezó con algoritmos de IA, y después de entrar en el mercado de la seguridad mediante la integración de hardware y software, desde 2017, el campo de la logística inteligente ha sido visto por Kuangyi como un nuevo punto de inflexión para que la IA llegue a la escena industrial.
Las empresas de plataformas en el sector logístico, desde la perspectiva de su propia eficiencia, invierten en empresas relacionadas o lanzan productos de investigación propia. En julio del año pasado, la plataforma logística de carga Lala invirtió en Tusker Robotics, apostando por el mercado de la robótica. La empresa invertida, Tasco, es en sí misma un desarrollador de robots de manipulación inteligentes fundado en 2021, y su producto principal es un robot de palés inteligente.
Por otro lado, la plataforma de logística de comercio electrónico Cainiao, al aumentar la inversión en automatización en el transporte y distribución de almacenes y otros vínculos, ha lanzado robots móviles de almacenamiento y transporte de desarrollo propio, como el transbordador de paletas de cuatro vías de desarrollo propio anunciado por Cainiao al público en 2022.
Como resultado, esta pista ha reunido a nuevas empresas, fabricantes de robots maduros y proveedores tradicionales de equipos de logística y automatización, e incluso empresas como Foxconn y ZTE.
Los jugadores se reunieron, pero los veteranos creen que el mercado aún es temprano, una manifestación de la escala de la industria. Los datos de la alianza industrial CMR muestran que en 2023 la escala de ventas de robots móviles (AGV/AMR) de China será de aproximadamente 21,2 mil millones de yuanes, con ventas de aproximadamente 125,4 unidades. Incluso con la diferencia en el tamaño del calibre estadístico, el mercado de la industria aún está por abrirse más.
El mercado también es inevitablemente una situación de competencia involutiva. El presidente de la empresa de robótica móvil Xinsong Robotics señaló anteriormente específicamente que en el mercado hay demanda de proyectos de baterías eléctricas y de la industria fotovoltaica, las ventas de proyectos individuales ascienden a cientos de millones de dólares, pero la mayoría de los proyectos son los que tienen el precio más bajo para ganar la licitación como base, "el precio de la licitación no es el más bajo, solo el más bajo".
El prospecto de Haikang Robotics presentado el año pasado muestra que de 2020 a 2022 el margen bruto del negocio de robótica móvil tiene una tendencia a la baja y menciona que "la intensificación de la competencia en la industria ha llevado a una cierta magnitud de reducciones de precios en los productos durante el período del informe, especialmente en el negocio de robótica móvil es más pronunciada".
02 Demanda personalizada vs. crecimiento a escala
Aunque la competencia es feroz, la demanda del mercado sigue siendo fuerte. Un alto cargo explicó que, en los últimos años, con el aumento de la demanda de los vehículos de nueva energía, la energía fotovoltaica y las baterías, los robots móviles están acelerando la aplicación de estas industrias; estos diversos escenarios también representan la mayor parte del incremento de la industria.
El primer nivel de actores del mercado ha ido abandonando gradualmente la tendencia de crecimiento a gran escala. Haikang Robotics anunció recientemente que AMR ha sacado de la línea de producción 100.000 000 000 de todas las categorías de productos, lo que, en cierta medida, es el líder de la industria después de diez años de desarrollo para entregar una hoja de respuestas.
Y detrás de estos datos también se esconde un problema del sector: ¿cómo consiguen los fabricantes de robots móviles un desarrollo a gran escala?
Estadísticas de la alianza de la industria de robots móviles, en 2022, el mercado de robots móviles de aplicaciones industriales de China, hay cuatro empresas con pedidos comerciales en el umbral de los mil millones, ventas de más de 100 millones de yuanes de aproximadamente 42 empresas, de las cuales, de 1 a 300 millones de yuanes de empresas tienen 28, una gran cantidad de jugadores en la escala de ingresos de la industria es difícil de superar la marca de los 300 millones de yuanes.
La razón de esta situación radica en la complejidad del panorama de la demanda empresarial.
Los escenarios de almacenamiento, logística y producción industrial varían ampliamente en cuanto a demanda. El vicepresidente de robótica de Haikang, Wu Yonghai, mencionó en un discurso en una conferencia que se enfrentan a miles de industrias, incluso si se trata de la misma industria, el mismo escenario, el modo de operación de diferentes empresas es completamente diferente.
Al mismo tiempo, en la compleja aplicación de la escena, las prioridades de los objetivos de la empresa también pueden ser diferentes, lo que dificulta lograr la entrega de lotes a gran escala en la industria como en otras industrias de electrónica de consumo.
Tang Wenbin explicó que en algunas industrias, como la de almacenamiento en frío, la demanda se centrará en el grado de falta de personal y se espera que, con un alto grado de falta de personal, el almacén pueda utilizar menos personal. Algunos clientes buscarán un mantenimiento fácil y menos tipos de equipos, lo que hará que el mantenimiento sea más sencillo. También hay empresas que buscarán el tamaño del almacenamiento y la capacidad de pedidos en el espacio.
Con todos estos factores en juego, la personalización es inevitable para satisfacer las necesidades del cliente.
¿Cómo lograr un equilibrio entre la demanda de personalización y el desarrollo a escala empresarial? Los proveedores de robots móviles también están tratando de encontrar formas de resolver el problema, como el uso de componentes y plataformas para enfrentar el desafío. Para ordenar las funciones comerciales complicadas, categorizar y muestrear algunos componentes de nivel atómico y luego realizar combinaciones de nivel atómico para construir diferentes escenarios de aplicación para adaptarse a una variedad de necesidades.
Además, las empresas están haciendo cada vez más hincapié en la capacidad de modificación y desarrollo secundarios en el sitio del cliente. Haikang Robotics mencionó que tienen una plataforma de desarrollo comercial especializada Dataflow, que se puede coordinar con la lógica comercial y los usuarios pueden ajustar continuamente la estrategia lógica de acuerdo con los cambios en su propio negocio.
Un alto cargo citó un ejemplo: "Después de que el sistema se modificó, el cliente se dio cuenta de que era un desperdicio cambiarlo. ¿Cómo hacerlo? No puede cambiarlo por su cuenta para encontrar fabricantes, pero los fabricantes se han retirado. Esta vez es muy vergonzoso". La construcción de la plataforma de desarrollo secundaria podrá adaptarse a los cambios en la demanda de la empresa.
Los sistemas de software también son muy importantes. Uno de ellos es la compatibilidad de los diferentes productos de software. Debido a las complejas necesidades de los sitios de negocios de las empresas, algunas soluciones requieren que diferentes marcas de productos cooperen entre sí. Pero cómo programar los productos de diferentes empresas para lograr la compatibilidad también es un problema. Otro punto es que, con algunos escenarios de almacenamiento inteligente que se están profundizando, cómo coordinar entre robots móviles a gran escala, cómo evitar colisiones y planificar la ruta óptima de los robots, se pone a prueba la capacidad del algoritmo.
En la actualidad, las principales empresas de robótica logística nacional son muy importantes para la inversión en sistemas de software. Por ejemplo, cuando Kuangyi desarrolló el sistema Hetu en 2019, fue para utilizar a Hetu como cerebro central para enviar todos los equipos desarrollados por él mismo y por terceros, y realizó la conexión de los sistemas de software, incluido el sistema de gestión de almacenes (WMS), el sistema de ejecución de almacenes (WES), el sistema de ejecución de tareas (TES) y el software de control del cuerpo del robot. No solo realiza una gestión integrada inteligente del almacenamiento y la logística, sino que también admite la simulación en la etapa de planificación, lo que realmente realiza la gestión del ciclo de vida completo del sistema de almacenamiento y logística.
En el contexto de la cooperación multiproducto de la industria, promover la estandarización y unificación de la interfaz pertinente también se ha convertido en un consenso dentro de la industria. Algunas asociaciones de la industria han estado a la vanguardia en mencionar el estándar de la industria, y también hay empresas que han actuado al respecto. Por ejemplo, la "Especificación de interfaz de datos de aplicaciones industriales para robots móviles y su sistema de programación" desarrollada por la alianza de la industria de robots móviles 2022 se publicó en abril del año pasado.
En la actualidad, las empresas de robots móviles deben afrontar un proyecto sistemático. Tang Wenbin cree que toda la cadena, desde el hardware, el software, los algoritmos, hasta el diseño completo del programa y la implementación final del aterrizaje, incluidos algunos detalles, como las interfaces del cliente, la capacitación y la operación y el mantenimiento, toda la larga cadena de negocios afecta el efecto final. "Este es un sistema integrado, los proveedores no pueden quedarse cortos en ningún eslabón".
03 El gran dividendo del modelo
Durante el último año, la tecnología de grandes modelos ha desencadenado una reacción en cadena en todo el mundo y ha abierto mucho espacio para el crecimiento.
IDC publicó recientemente datos que, desde el 1 de octubre de 2022 hasta el 15 de marzo de 2024, durante casi 18 meses, incluyen proveedores de computación en la nube, chips de hardware, aplicaciones de software y grandes empresas modelo, 60 empresas, en la gran ola modelo, el valor de mercado del mercado de capitales ha aumentado en 8 billones de dólares.
La llegada de modelos de gran tamaño también ha generado un gran debate en el ámbito de la robótica. Un veterano de una empresa emergente de robótica dijo a Digital Intelligence Frontier que han visto que los modelos de gran tamaño han mejorado el nivel de inteligencia de los robots más en el último año o dos que la suma acumulada de la tecnología de la última década.
"Originalmente, se basaba en escribir programas muertos y programar la inteligencia del robot". La fuente dijo a Digital Intelligence Frontier que, por ejemplo, para que un robot vaya del punto A al punto B y luego al punto C, el proceso debe estar claramente definido antes de que el robot pueda ir. Una vez que se agrega el modelo grande, siempre que el usuario diga dónde ir en lenguaje natural, el robot puede hacerlo.
La interacción entre humanos y robots está cambiando. Tang Wenbin, director de tecnología de Kuangyi Technology, dio un ejemplo: por ejemplo, en algunos sitios de producción industrial y logística europeos, hay una serie de soluciones de sistemas de control basados en voz, muchas personas trabajan con auriculares, a través de instrucciones restringidas, utilizando la voz para interactuar con el sistema. Después de la llegada del gran modelo, la poderosa capacidad de comprensión semántica, las personas pueden dar instrucciones operativas al sistema de manera más rápida y cómoda.
Tang Wenbin dijo a Digital Intelligence Frontier que otro cambio más importante es que el modelo grande de extremo a extremo, desde la percepción, la toma de decisiones y las capacidades de control concentradas en un modelo, la capacidad de las personas para controlar el robot, se espera que el grado de inteligencia de la máquina esté en un nuevo nivel.
De hecho, el modelo de extremo a extremo es también la dirección de evolución y desarrollo del gran modelo básico de la industria actual, como el GPT-4o lanzado recientemente por OpenAI, que se ha realizado como entrada de cualquier combinación de texto, audio e imagen, y para generar cualquier combinación de salidas de texto, audio e imagen, la velocidad de respuesta de interacción y el diálogo de la vida real son muy similares. El efecto de retardo lanzado por Google en agosto del año pasado ha sorprendido a muchas personas Robotics Transformer 2 (RT-2 para abreviar), un gran modelo de robótica, también es un modelo de extremo a extremo que integra capacidades de visión-lenguaje-acción (VLA).
El responsable de una solución industrial de una empresa de inteligencia artificial nacional dijo a Digital Intelligence Frontier que el modelo de extremo a extremo significa que desde la entrada de voz hasta la comprensión semántica y el control de la toma de decisiones, que antes se hacía con múltiples modelos apilados uno sobre otro, ahora se hace con un solo modelo. Anteriormente, la superposición de formas más o menos traería la pérdida del grado de inteligencia, mientras que el flujo de información entre diferentes modelos también tendría naturalmente más retraso, mientras que el modelo de extremo a extremo significa menos pérdida, un mayor grado de inteligencia y una latencia más corta.
Algunas personas tienen preguntas, la relación entre logística y almacenamiento parece relativamente cerrada, ¿es necesario introducir un modelo a gran escala en este escenario? Tang Wenbin cree que, en realidad, en los escenarios de logística de almacenamiento, el tipo de tarea no es único. Por ejemplo, un escenario de operación de transporte de materiales incluye mover cajas, recoger, empaquetar, encintar y otros tipos de tareas, la capacidad de generalización del modelo a gran escala puede aportar un valor muy definido. "El escenario logístico es, de hecho, muy bueno. Tiene mucho trabajo por hacer y necesita robots más inteligentes".
Estos nuevos cambios son actores interesantes en el campo de la robótica logística. Después de la gran ola de modelos que llegó el año pasado, Tang Wenbin y su equipo reaccionaron rápidamente: "Kuangyi Technology quería dedicarse a la robótica cuando se fundó, y con esta ola, somos una de las pocas empresas que entiende tanto los grandes modelos como la robótica, y estos dos puntos de habilidad rara vez convergen en un equipo", y actualmente están construyendo una combinación de grandes modelos y productos de robots logísticos.
Fuentes de la industria creen que la mejora del nivel de inteligencia de los equipos acelerará la aplicación de los productos en todo tipo de escenarios de penetración de la industria, lo que puede liberar nuevo espacio para evitar que los actores se queden en el espacio de existencias.
El director ejecutivo de Haikang Robotics, Jia Yonghua, ha dado un ejemplo. Anteriormente, la capacidad de percepción de los AGV tradicionales y la capacidad de toma de decisiones autónomas eran relativamente débiles, solo podían realizar el manejo punto a punto o algunos trabajos repetitivos fijos simples de la línea de bucle, la escala de la industria también era relativamente pequeña. Una vez fue a una empresa conocida en Japón, los envíos anuales de solo unos pocos cientos de unidades. Pero a medida que los robots móviles se unen a más algoritmos, la inteligencia monomérica es cada vez más poderosa, el producto se ha vuelto más flexible, puede funcionar en el entorno de interacción hombre-computadora, el alcance de aplicación de los robots móviles ha logrado una gran expansión, como el año pasado, los envíos de robots Haikang pueden ser más que hace diez años, toda la industria.
Sin embargo, los cambios dramáticos que traen consigo los modelos de gran tamaño pueden estar recién comenzando. La industria también cree en general que el uso de modelos Transformer y el entrenamiento previo para controlar robots abre nuevas direcciones en la tecnología, pero el desarrollo de la inteligencia incorporada todavía está en sus primeras etapas. "Todavía es necesario seguir mejorando su tasa de éxito a medida que se van completando los bucles de datos y cerrar realmente el bucle en algunos escenarios para generar valor comercial. El camino aún es bastante largo", dijo Tang Wenbin.