GGII快評丨披上AI的外衣，機器視覺走向成熟的最佳途徑？

文 | 高工產研機器人研究所（GGII）

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熱點鏈接

近年來，機器人向智能化發展乃大勢所趨，通過機器視覺提升機器人環境感知能力，是實現機器人智能化的重要途徑之一。

2017年以來，機器視覺領域的融資事件不乏埃爾森、梅卡曼德、阿丘科技、精銳視覺、米文動力等案例，機器視覺儼然成為機器人市場受熱捧的一個領域。

圖表 1 2017年至今部分機器視覺融資事件

——資本市場對機器視覺初創企業持續關注，進入2018年後該領域融資事件尤為密集

註：此表不包含應用於服務領域及移動機器人導航的機器視覺融資案例

來源：高工產研機器人研究所（GGII），2018年3月

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問題聚焦

然而，與市場熱度高漲相對應的，機器視覺的市場與應用規模的增長速度低於預期。機器視覺在市場上推廣，仍需要面對與攻克哪些難關？

另外，2018年獲得融資的三家機器視覺相關企業（阿丘科技、精銳視覺、米文動力），不約而同的將其技術與人工智慧技術關聯起來。AI技術的加持，能否幫助機器視覺技術與產品獲得市場認可，走向成熟？

機器視覺三大痛點——

價格仍偏高、技術待優化、應用需落地

GGII數據顯示，2017年中國機器視覺市場規模為42億元人民幣，近年來維持著每年約25%左右的速度增長。在2017年中國機器人市場火熱的背景下，機器人本體與系統集成對於機器視覺的拉動作用並不明顯；另外，3D機器視覺技術面向市場已一年有餘，但其推廣速度卻低於市場預期。

圖表 2 2015-2017年機器人本體、系統集成與機器視覺市場規模增速對比（單位：%）

—— 2017年中國工業機器人行業發展迅速，然而對機器視覺領域拉動作用不明顯

資料來源：高工產研機器人研究所（GGII），2018年3月

種種跡象表明，機器視覺在真正步入高速增長期之前，仍面臨尚未解決的痛點。GGII認為，機器視覺目前面臨痛點主要有三個：

? 價格高企 —— 目前多關節機器人本體約10萬左右價格，SCARA本體價格5萬左右，而中高端機器視覺感測器+解決方案動輒上萬元的價格，讓大多數願意嘗試機器視覺的中小型企業望而卻步，很大程度上阻礙了機器視覺的推廣；

? 技術待優化—— 在機器視覺本身，以3D無序分揀技術為例，由於3D無序分揀技術開始推向市場不過一年左右的時間，成像效果、控制精度、處理時間、穩定性等方面均有很大的提升空間；而在結合控制系統的過程中，如何對傳統系統進行可兼容的拓展、如何避免實際應用當中可能發生的環境碰撞、自碰撞、奇異點等問題均需要在實踐中反覆驗證與優化；

? 與實際工藝結合較少—— 對於初創型3D機器視覺企業，公開資料上已有不少3D機器視覺的展示案例，然而針對某一領域，乃至某一工序實際應用案例卻較為稀少；然而在某一製造業領域中，泛用性機器視覺的效果展示並不是製造業企業關心的，企業關注點往往更為聚焦在具體的工藝突破點上，機器視覺的效果展示若脫離了實際工藝，其對製造業企業的吸引力有限。

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AI+機器視覺，能否解決難點？

GGII認為AI與機器視覺產生聯繫具體表現在兩個方面，一方面是利用NVIDIA等晶元的人工智慧演算法，提升機器視覺的圖像處理速度與效果；另一方面則是利用智能控制系統的演算法，使機器人掌握深度學習的能力，能夠在運作過程中積累經驗與總結異常，通過演算法實現自我優化。

乍看之下，AI的加持確實對機器視覺成熟與推向市場有幫助。然而GGII認為，AI相關技術是否能夠幫助機器視覺相關企業在市場上站穩腳跟，迅速成長，關鍵還是看能否解決該項技術在市場上推廣的難點。

圖表 3 AI技術對機器視覺行業痛點的影響

—— AI技術並不能解決機器視覺面臨的所有痛點

資料來源：高工產研機器人研究所（GGII），2018年3月

根據目前機器視覺相關初創企業大多具備較強的技術研發實力，往往偏向於通過各種新技術提升自家產品參數，以圖獲得更強的市場吸引力。

然而製造業企業在選擇機器視覺進行產線智能化升級時，首先關注的往往不是技術參數，而是其能不能夠應用在具體某段工藝，切實解決其遇到的問題。

要做到這點，往往需要機器視覺提供者對某行業的工藝特點有一定的了解，才能給出切實的方案，開發出針對性的產品，通過驗證與優化，使其能夠解決某一領域的痛點，並漸漸達到性價比可行的地步。

因此，GGII認為，過度關注產品本身的特性，去忽略了與實際製造工藝的有效結合，是中國很多初創企業面臨的問題。

如何讓相關產品落地，一方面需要機器視覺相關企業找准目標行業與具體工序，另一方面需通過與系統集成商、終端用戶之間的交流，積累自身對實際工藝的理解，開發出針對性的機器視覺解決方案並不斷優化，才能更好解決用戶端的問題。