英特爾，深入布局機器人產業(yè)

 

　　自2016年，機器人產業(yè)發(fā)展首次被寫入“十三五”規(guī)劃以來。近五年，中央及地方密集出臺機器人相關政策，從整體的發(fā)展方向到具體的應用落實，以推動機器人高質量發(fā)展。在落地場景方面，工業(yè)機器人和服務機器人是目前提到最多的兩大類機器人。其中工業(yè)機器人主要是圍繞“智能制造”展開；服務機器人則是聚焦關系國計民生的養(yǎng)老、醫(yī)療、公共服務等方面需求，重點發(fā)展醫(yī)療、養(yǎng)老和公共服務機器人。截至目前，由于工業(yè)機器人起步較早，中國已連續(xù)八年成為全球最大工業(yè)機器人消費國。雖然中國工業(yè)機器人市場依然以國際廠商為主導，但近年來，中國內資廠商奮起直追，已取得了一系列成果。據(jù)億歐智庫數(shù)據(jù)，中國內資工業(yè)機器人市占率從2015年的18%提升至2021年的33%。同時，中國物流機器和協(xié)作機器人的發(fā)展速度遠超傳統(tǒng)工業(yè)機器人，成為“網(wǎng)紅賽道”。未來，機器視覺的技術發(fā)展將幫助企業(yè)更高效、更智能和成本更低地生產。而從機器人構造模式來看，復合移動機器人已經成為機器人發(fā)展的一種新形態(tài)，例如“AGV+機械臂”形態(tài)，其集成了移動機器人與操作功能，模擬人的行為，以實現(xiàn)“解放人力”的目的。

 

　　億歐智庫認為，隨著中國機器人產業(yè)的快速崛起，作為半導體行業(yè)和計算創(chuàng)新領域的全球領先廠商，英特爾在該領域的產業(yè)之路將“越走越寬”。據(jù)《英特爾賦能產業(yè)智能化升級-機器人特刊2022》內容，英特爾基于了英特爾酷睿處理器、英特爾FPGA、英特爾OpenVINO工具套件和英特爾oneAPI，在機器人視覺工程領域展開布局；而在物流機器人領域，英特爾酷睿處理器、英特爾RealSense攝像頭的賦能也滿足了AMR、AGV對復雜環(huán)境的高速處理、平穩(wěn)運行的需求，以及高性能視覺傳感器為物流機器人提供物體深度信息。在公共服務機器人領域，由于疫情的爆發(fā)催生了無接觸式服務的需求，加之人口老齡化加劇帶來的服務業(yè)招工難、用工成本攀升等問題，清潔消殺機器人、配送機器人、測溫機器人等服務機器人走到聚光燈下。而在此當中，思嵐科技基于英特爾Tiger Lake處理器和英特爾Movidius Myriad視覺處理器，打造了零售盤點機器人Diana。該產品不僅通過英特人產品賦能，提升了機器人自身的算力與圖像處理能力。此外，得益于英特爾智能移動機器人參考設計平臺，思嵐科技強化了機器人底盤的擴展接口、內存設置，使得服務機器人不僅可以提供高度優(yōu)化的深度學習計算性能，加速深度學習模型推理，還可以支持更多落地場景，以最優(yōu)的成本和性能滿足廣泛工作負載的需求。

 

　　而在巡檢機器人產業(yè)中，隨著人工智能和機器視覺技術的發(fā)展，可自主移動的巡檢機器人開始出現(xiàn)在市場。其中，天津新松智能推出了一款基于英特爾酷睿處理器、OpenVINO視覺算法工具和工業(yè)邊緣控制巡檢機器人。據(jù)億歐智庫調查發(fā)現(xiàn)，英特爾酷睿處理器為新松工業(yè)巡檢機器人提供了強大的算力基礎，即使是海量的環(huán)境數(shù)據(jù)都可以實現(xiàn)穩(wěn)定、高效地處理；英特爾OpenVINO視覺算法工具為新松開發(fā)視覺算法提供了預訓練的模型以及必要的工具組件，簡化視覺功能的開發(fā)，同時還支持跨英特爾CPU、GPU、iGPU等在內的硬件平臺或加速器上擴展工作負載，從而最大限度地提升了工業(yè)巡檢機器人的處理性能。在英特爾的加持下，新松工業(yè)巡檢機器人可在多數(shù)環(huán)境中實現(xiàn)平穩(wěn)高效地工作執(zhí)行，推動了智能移動機器人在巡檢安防工作領域中的應用。

 

　　值得注意的是，除了在多個產業(yè)進行布局，億歐智庫在本次報告中對英特爾在硬件、平臺軟件、性能優(yōu)化、技術預演和機器人開源項目等技術領域進行了梳理，進一步剖析了該公司在機器人產業(yè)當中帶來的技術賦能。

 

　　便宜、多場景才是未來

 

　　在《英特爾賦能產業(yè)智能化升級-機器人特刊2022》中，億歐智庫還對中國機器人產業(yè)的未來的發(fā)展趨勢進行了預判。

 

　　億歐智庫認為，雖然機器人能夠部分替代人工進行作業(yè)，但假如機器人的成本（包括采購、部署和維護）居高不下，受限于技術發(fā)展工作效率低下，機器人的實際價值就不如人工。因此，從主要需求來看，目前降本增效依然是實現(xiàn)機器人大規(guī)模部署的關鍵。而要實現(xiàn)降本增效，需要突破機器人關鍵技術和關鍵零部件，實現(xiàn)國產化。不可否認的是，相比發(fā)達國家上世紀50年代就開始研究發(fā)展機器人，中國機器人的發(fā)展70、80年代才剛開始進入理論研究和樣機研發(fā)階段。因此，中國機器人的關鍵技術和關鍵零部件也落后于發(fā)達國家，減速器、控制器、伺服系統(tǒng)等關鍵零部件大部分依賴進口。這也導致機器人本體制造商的成本居高不下，利潤率難以提高。

 

　　與此同時，國內機器人產品還存在嚴重的同質化現(xiàn)象。目前，市面上機器人的企業(yè)技術多處于同一水平線，尤其是服務機器人實現(xiàn)配送、清潔、講解等功能的技術難度不高，產品除外觀和功能組合有一定差別外，同質化嚴重。不僅如此，由于機器人應用不夠普遍，新技術開發(fā)成本高、風險大，多數(shù)機器人不夠“智能”，難以應用于復雜的場景。因此，“云計算”、“邊緣計算”、“云-邊-端”一體化或將成為解決上述問題的主要途徑。億歐智庫表示，基于邊緣計算的云原生機器人系統(tǒng)，是實現(xiàn)可產業(yè)化應用的“云-邊-端”一體化機器人系統(tǒng)的核心，它突破了機器人終端的計算能力和存儲的限制，一方面降低了機器人的硬件成本，使機器人的大規(guī)模部署成為可能，另一反面也擴大了機器人本體能力的彈性空間，大大提升了機器人的感知和推理能力。

 

　　除此之外，“云-邊-端”一體化，是滿足機器人產業(yè)海量數(shù)據(jù)存儲與處理的主要途徑，進而搭建了機器人場景中的知識圖譜。而知識圖譜則在機器人智能化進程中扮演重要角色，其個性化的知識圖譜，能輔助機器人對個體場景做出理解和判斷，使得機器人即使在復雜的場景也能根據(jù)現(xiàn)狀執(zhí)行相應的任務，成為未來機器人產業(yè)發(fā)展的主要趨勢。換句話說，隨著機器人應用領域的不斷擴大，技術正朝著“機器人4.0”的方向逐步演進，包括持續(xù)學習，知識圖譜和場景自適應等，而多元化的場景應用也會推進機器人的技術優(yōu)化。億歐智庫已經撰寫《英特爾賦能產業(yè)智能化升級-機器人特刊2022》，關于2022年英特爾賦能機器人產業(yè)最新詳細數(shù)據(jù)以及行業(yè)趨勢判斷，請參閱億歐智庫研究報告《英特爾賦能產業(yè)智能化升級-機器人特刊2022》（https://www.iyiou.com/research/202211031077）