工業(yè)4.0的趨勢下，世界涌現了眾多的自動化創(chuàng)業(yè)公司，在技術創(chuàng)新的問題上總會受到限制。只是一小部分產品創(chuàng)新，企業(yè)在大部分上就會變得迷茫，在自動化的道路上改何去何從。Oculus的投資方、美國一線基金Formation8合伙人沈瀚，他解讀當前工業(yè)自動化領域的創(chuàng)業(yè)趨勢、問題以及解決之道。
“物件抓取”成為工業(yè)自動化瓶頸
目前，全球即將迎來工業(yè)4.0時代，作為主要標志之一的工業(yè)自動化已經成為最熱門的創(chuàng)業(yè)方向。據沈瀚介紹，全球范圍內，工業(yè)自動化領域主要出現了三類創(chuàng)新方向。
首先，為新的制造和物流應用場景提供整體解決方案，加入人工智能、數據分析等新的技術提升。這一領域主要聚集了ABB、Kuka、FANUC、Kiva（被亞馬遜收購）等眾多自動化領域的巨頭。沈瀚表示，
“但是對于歐美初創(chuàng)企業(yè)來說，這個領域啟動資金需求大，論證和銷售周期長，核心技術壁壘往往有限，很容易就會陷入比拼價格和性價比的局面。對大量的中小企業(yè)客戶而言，全套自動化方案雖然誘人，但是需要資金大，因此購買力也很有限?！?br />
其次，視覺識別技術。工業(yè)自動化的另一個必備因素就是給機器人“裝上眼睛”。以往的工業(yè)自動化場景機器人只需重復處理預設尺寸的物件。但是隨著制造業(yè)和物流業(yè)的發(fā)展，物件的位置、擺放方向、種類、形狀和大小也越來越多樣，需要機器人有視覺識別能力。目前這一方向也面臨著一些挑戰(zhàn)和機遇，主要體現為是否能為客戶提供達標的識別準確度和精度以及滿意的性價比。
再次，物件抓取技術。物件抓取方面，傳統方法是通過真空吸盤或是機械爪來抓取物件，比如用真空吸盤吸附汽車玻璃擋風板等，但是目前還有大量的物件無法通過傳統方法抓取，比如布料、水果、柔性電子器件等。
“布料遇到真空吸盤會透氣、變形，而柔性PCB遇到真空吸盤則非常容易損壞，不能用傳統方法抓取。同時，已有的物件抓取技術為了達到高精準度對于視覺識別的要求是比較高的，而目前尚未看到一個性價比較好的視覺識別方案?！鄙蝈蜮伱襟w坦言。
