在北京举行。现场百余位嘉宾与数百位科技从业者齐聚一堂,全方位聚焦科技前沿,为科技与产业结合寻求新的机遇与未来。

在12月1日下午“制造新:智能制造、机器人、商业航天专场”活动中,由杭州云象商用机器有限公司副总裁张翼作为主持人,与梅卡曼德联合创始人、业务VP付翱、中科融合创始人兼CEO王旭光、优艾智合机器人副总裁关健、珞石机器人副总裁宋斌,围绕“机器人应用赋能智能制造的新方法、新路径”这一主题进行了一场圆桌对话。

主持人(张翼 杭州云象商用机器有限公司副总裁):大家好,我是云象机器人的张翼。我们公司致力于深研商用清洁场景,通过清洁机器人产品和创新服务,优化保洁用工,降低综合成本,从而提升保洁服务品质和智能化水平。目前机器人已经广泛应用于工业、地下车库、交通枢纽、商业综合体、医院、等场景。很高兴能来到甲子光年的年终论坛,今天这个圆桌对话的主题是机器人应用赋能智能制造的新方法、新路径。近年来,在国内密集出台的政策和不断成熟的市场等多重因素的影响下,我国工业机器人的市场规模增长特别迅速,当前我国已经稳居全球第一大工业机器人的市场,我们也能看到机器人正在逐步走向高端制造领域,比如说像汽车、电子、3C、航空航天、电力等领域。所以我们今天也邀请到了四位优秀的企业家跟我们一起探讨和分享一下,工业机器人在应用领域的发展趋势、遇到的挑战,以及我们怎么样通过创新的管理方法和技术来面对这些挑战。

付翱:大家好,我是梅卡曼德的付翱。梅卡曼德专注于将3D视觉和人工智能应用于工业等领域。我们将3D视觉、AI技术与工业机器人相结合,完成物流、汽车、工程机械等许多行业客户的产线的智能化升级。还有检测和量测的产品线C、新能源、汽车等行业去完成各类精密测量任务。梅卡曼德是国家级专精特新“小巨人”企业,过去3年中在中国视觉引导机器人领域市占第一。

王旭光:大家好,我叫王旭光。中科融合来自苏州,是一家做MEMS智能光学芯片和成像模组的企业,在机器人产业当中是“机器人眼睛”一般的存在。经过10余年技术积累,中科融合也是国内第一个打破美国该领域技术垄断、实现自主研发核心技术突破的企业,并且在性能、能耗、成本等方面远远优于原有方案,成功完成核心芯片完全国产化,目前已经在工业自动化、医疗健康领域有非常多的应用。

宋斌:大家好,我是珞石机器人的宋斌。我们公司于2015年在北京成立,主要产品包括工业机器人和协作机器人。目前,我们的产品线公斤的工业+协作全系列机器人。这些机器人在汽车制造业、电子制造业、一般工业、商用及医疗行业都有广泛的应用。期待与大家在未来有更多的交流与合作机会。

关健:优艾智合与在座的梅卡、珞石都有长期合作,相信大家对我们也不陌生。我们跟灵动是属于一个大类也是自主移动机器人,区别在于我们主要聚焦在了智能工厂和智能的能源巡检这两个领域里面。关于智能工厂的先进制造,我觉得刚才李想总说的非常对的一点就是现代的智能制造的变化趋势就是多批次、少批量定制化生产,定制化生产来自于消费的升级,然而这个定制化生产的需求又导致了生产过程里面对物流柔性的需求,所以才有在生产企业里面我们所从事的柔性的自动化搬运的工作,也包括同样的技术应用在能源行业里面的场景。稍后如果有机会跟大家做更详细的分享。

张翼:相信大家都看到了,今年工业机器人的市场规模增长得特别迅速,想请四位分享一下今年实际感受的市场水温如何?

付翱:梅卡曼德的智能机器人应用场景是非常广泛的。在持续深耕汽车、物流、工程机械、钢铁等典型制造场景外,我们也注意到了一些新兴的典型行业,如新能源电池、储能、新能源汽车和光伏行业。对于我们而言,我们的产品能够大量地多行业、泛场景去使用,所以我们也在一些新兴典型行业里面,落地了非常多3D视觉+人工智能的新应用。例如,我们通过AI+3D技术,让智能机器人可以对复杂线束进行稳定、快速分拣,运用于光伏行业。我们的高精度测量和检测产品可运用于新能源汽车行业。新行业的迅猛发展也反过来推动了新工艺和智能化应用的大规模落地。

张翼:付总说的我们也有同感,在大的市场环境变化过程当中我们抓住了一些高速发展的行业,还是带来很好的发展机会。

王旭光:我们公司是做芯片,实际上离最终用户稍微有点远,所以我们的体感温度主要来自于做设备、应用方案的客户。我们实际上不是做最终交付,我们自己的感受两重天,首先我们今天确实在以将近两倍的速度增长,但是芯片是一个烧钱的行业,我们是亿为单位在投入,所以增长的速度仍然不如我们预期。中国人传统的内卷核心还是卷价格,我们希望能够做出国产替代、把原来高高在上的一些国外芯片的价格打下来,从这一点来讲我们觉得还是比较有信心的。

关健:我觉得王总说的特别对,真的卷起来了,而且大多数同行的状态感受是一样的,刚才有人提到行业的问题,这个观点上我分享一下我们的看法,从战略上看,整个工业自动化的趋势是不可逆的,包括在能源行业里面双碳的趋势不可逆,所以我们对未来有一个非常强的信心。

然而,我们面临的主要矛盾并不在于根本问题,而是在于中短期的变化和自身经营节奏的适应性。在过去几年中,我们经历了从疫情到2022年的波动,再到今年的复苏迹象。在这个快速变化的环境中,我们这一代企业没有经历过过去如此众多的集中性挑战。这要求我们能够快速识别环境、适应环境变化,并在短周期内找到与当前阶段相匹配的经营方式,以确保长期的竞争力。因此,如何应对这些变化并找到匹配当前阶段的经营方式,才是我们当前面临的主要矛盾。

至于这一年的变化是否达到预期或实现所需的增长,则相对次要。更重要的是,在高速变化和不确定性的时代,什么样的能力是我们这样的企业应该具备的核心竞争力?是十年磨一剑的专注力,还是能够快速适应环境、具备生存应变能力或其他因素?这个问题在我们内部以及各个团队部门中都在思考,这是一个非常有趣的话题。因此,我认为无论外部环境如何变化,无论是向好还是保持稳定,还是在中长期内进入稳步缓慢增长的状态,我们都应该有一个应对策略来实现最佳的价值体现。这是我们都会面临的一个共性问题。

宋斌:大家都谈到了新能源和光伏行业如何引领其他制造业向前发展。在此,我想分享几个观点。首先我想说今年整个市场的情况其实是水深火热,而非火热的。为什么这么说呢?因为现在市场的竞争和内卷已经达到了一个非常高的水平。光伏与新能源行业的快速发展确实带来了市场机会,但这些机会主要集中在大厂家手中,他们更倾向选择头部供应商,这对于二线和三线的供应商来说,今年的市场确实比较“冷”。

但同时,我想说的是,在当前的市场环境下,有能力者才能得到机会。机会虽然就摆在面前,但要看你的产品质量、供应链、对市场的理解程度以及服务保障能力能否给客户交出一个满意的答卷。由于我们在产品线、供应链以及服务等方面进行了精细打磨和布局,珞石今年实现了一倍左右的增长,这在我们的行业中算是比较好的表现。而且未来,这种市场的分化将会越来越强烈。

最后,我要提的是“出海远航”,这是今年大家都绕不开的一个话题。我们在日本成立了研发中心,已经取得了很大的成功,同时我们也在今年德国的慕尼黑国际机器人及自动化技术博览会和2023中国工博会上展示了实力,为“出海远航”这一势头添了些火。未来我们也希望能够与整个行业的伙伴携手合作,共同将中国的机器人行业和中国制造推向全世界。

张翼:刚才各位聊的时候,不约而同提到了“卷”、“竞争”,面对竞争,供应链也是我们整个企业发展当中非常关键的一环。我想请各位嘉宾分享一下如何看待当前供应链的基本盘,以及行业未来增长潜力。

付翱:总体来看,我们在供应链层面的强力支持和创新,能够帮助我们的各项典型产品,在全球市场上极具竞争优势。

几年前,我们与一家欧洲公司竞争。当时,他们的产品被认为是非常出色的。但如今看来,我们的产品已经迭代到,在成像完整程度、成像质量等方面都远远超越了当时的竞争对手。这些提升也离不开供应链团队的精益求精。在整合层面,如何保障产品质量,满足产品的高标准要求,这是我们一直在思考的问题。

张翼:请问一下付总,是不是可以这样理解,国内的供应链全面和强大,加上梅卡曼德自己技术上的强大,造成了你们能够在短时间之内完成了对主要竞争对手的追赶,并且超越呢?

付翱:供应链是产品质量、稳定性的重要保障之一。除了内部供应链团队的精益求精,也离不开各个产业的供应链持续发展的推动。同时,我们也有很多专注于软件、算法的研发人员,为我们的产品的性能、易用性提供重要支撑。帮助我们更好地服务好来自全球的合作伙伴和客户。目前,梅卡曼德3D相机在全球出货量已经超过10000台。

王旭光:作为一个国产替代的芯片企业,我们的角度不太一样。我们本身就是供应链中的一环,我们要想办法帮助下游客户降低成本。最初,将实验室的技术转化为企业产品并推向市场,我们曾经面临客户的抱怨和质疑,但是现在,我们这颗芯片在所有核心指标里都可以平替到德州仪器的DLP。在DLP细分领域中,我们对自己的技术和产品的性能具备100%的信心,这种信心来自于众多客户的认可和支持。我们希望能够在供应链国产替代方面成为一根支柱,为国内产业的发展做出贡献,为下游产业带来性能更好、成本更低、供应稳定的好产品。

关健:作为在座四位中供应链最复杂的企业之一,我们所面临的挑战不容小觑。整个移动机器人领域,有时候我们会发现与制造一辆智能汽车并没有太大的区别(从供应链视角来看)。从电源模块到控制模块,再到安全模块等等,一应俱全。

这里我们分享一个数字,现在常规管理浮动在滚动的供应商名单有1200多家,能够构成这么大的体系有两个主要的原因。一方面是供应链安全问题。几年前,国际关系紧张,险些在核心传感器上出现问题。从那时起,供应链安全成为了我们重要的考量因素;另一方面,公司采取行业渗透策略。这直接导致我们供应链管理的数量直线上升。举一个最简单的例子,在半导体晶圆车间里,我们遇到过最极端的情况是一级无尘的等级要求。移动机器人需要在地面上行走,而轮胎和地面之间一定会产生摩擦,有摩擦就有磨损,有磨损就会产生磨损自力,这种情况从理论上讲是无法规避的问题。仅仅应对这一问题,就形成了一套供应链系统。针对这个特殊场景,我们有一套特殊的供应链方案可以选择。这套方案从2019年一直积累到今天,已经形成了一套相对完善的体系。

因此,从安全角度和行业深度两个视角来看,对于一个移动机器人企业来说,供应链终将成为其核心竞争力。这就是我们的视角:极其庞大且复杂,需要我们不断精进的一套工作方和实践的结果积累。

宋斌:对于工业机械臂领域来说,中国的供应链已经相对成熟。经过多年的发展,出货量不断增加,一些国际顶尖公司也纷纷使用中国减速器厂商的产品。因此,从整个工业机械臂的核心供应商和供应链体系来说,中国已经能够与全球体系进行高度对接。当然,这里主要指的是减速器部分。

大家都知道,工业机械臂有三大核心零部件:、伺服电机和减速器。其中减速器属于纯加工制造,再往上追溯与润滑和材料有关,所以基本上达到相应级别即可。然而,对于来说,国内尚未解决芯片和操作系统级别的问题,目前大家仍在使用国外的控制芯片和主控制芯片。据我所知,大部分伺服驱动器的厂商也在使用国外的芯片。未来市场确实有很多机会,因为仅就工业机械臂而言,传感器芯片、编码器芯片等都预示着巨大的市场潜力。

因此,从整个中国供应链市场来看,我们已经完成了从0到1、从无到有的过程。现在如今,中国作为全球最大的工业机器人市场,加上拥有世界上最全面的工业生产体系,势必会催生众多细分市场。无论是移动机器人、工业机械臂,还是视觉技术,都需要在细分市场深入了解制造工艺、生产过程和制造流程。只有这样,我们才能更好地追溯供应链,以高质量的发展推动产品更适应整个市场的需求。

实际上,解决了从0到1的问题之后,当前中国更需要核心供应链的高质量发展。同时,我们也要填补在芯片和控制系统层次上的空白。

张翼:可以听出来,您对这个供应链的国产替代问题迫在眉睫,尤其是层面。刚刚讲到供应链问题,技术也是各家企业最核心的竞争力之一。这里有两个问题,第一,各自企业里研发占比相比往年、今年是升了还是降了?第二,各位如何看技术在机器人应用中的重要性?

宋斌:我们是一家以机器人起家的公司,因此非常注重研发投入。目前来说,我们加上已授权和在申请的,已经积累了600多项知识产权,其中大部分是发明专利。去年我们以牵头单位的身份承担了“国家重点研发计划”,今年参与“工信部高质量发展专项”等国家级项目。在这个基础上,我们每年研发费用是递增的。为什么我们会用现有方式做这个事?我有这么几个思考:

首先,中国机器人产业在国际上并不是从零开始发展。实际上,国际上已经有很多巨头公司在机器人领域取得了突破和成功。因此,我们需要加大研发投入,以追赶和弥补我们在技术和时间上的不足,这是非常重要的。

其次,中国的发展道路与国外不同。国外公司已经为我们打下了很多基础,让我们能够站在巨人的肩膀上更快地前进。我们注意到,中国的软件水平、智能制造技术以及应用场景等都在不断提高。同时,将供应链的增长、大数据和人工智能等技术相结合,这也将是中国的突出优势。因此,我们相信未来中国机器人产业有赶超的机会。

最后,中国的制造场景是最全面的,这是我们的优势。然而,在某些特定的行业和场景中,我们很难与国际巨头竞争。因此,我们选择了一条不同的道路,弯道超车。这也是为什么我们要研发协作机器人和柔性协作机器人的原因。这些创新产品可以帮助我们在某些特定领域中实现突破和超越。

关健:有时候我们背景条件跟落实是不太一样的。尽管我们在研发投入上的人数和财务都超过了50%并持续维持,但在移动机器人领域,我们并没有像其他行业那样与国外有巨大差距,特别是激光导航的移动机器人,国内外几乎是同时起步。在这个背景下,得益于国内的应用创新型商业模式,我们的研发结果可以迅速在实际机器人上进行测试,客户也在近距离内,这使我们能够快速进行技术迭代,两周内完成小迭代,一个月内完成版本迭代,相比之下,欧美厂商往往需要半年到一年时间。

所以,这样的速度滚动下,尽管移动机器人领域国内可能没有ABB那样的巨头,但在今天,我们与日本、德国在展会上再遇到的时候,惊讶的变成了他们。然而,我们也意识到了一个重要问题:比如在移动机器人领域,精度是一个重要指标。过去,这个行业更多地是在实验室环境下追求极限精度,但当机器规模应用到实际场景中时,如3C制造、半导体生产、PCB生产等工厂,摩擦系数、反光折射率、场景动态变化的频率等不确定性因素对激光技术提出了挑战。现在,重要的不是追求最高精度,而是那个精度范围的最低极限。也就是说,我们到了这种能够见到的场景里面,糟糕的情况下精度会达到什么样的水平。这完全是另一套技术逻辑。因此,我们的技术投入方向已经发生了变化,从追求协作机械臂的固定安装高精度,转向了保证机器人在大面积范围内移动过程中的精度稳定性。

为了实现这个目标,我们投入了大量资源和力量,让机器人在遇到新问题时能够自主学习和不断改进。我们的目标是“移动机器人下一秒更精准”。当然,除了精度之外,还有大规模的机器人调度效率等多个技术方向需要我们持续投入。从这个角度看,尽管我们并没有需要追赶的巨人,也没有需要弯道超越的对象,但值得投入的技术方向非常多。我们与客户最理想的状态之间永远存在差距,这个差距是我们不断投入的根本动力。

王旭光:这两年大家都在谈论国产芯片替代和“卡脖子”问题,所以芯片研发的重要性不用多说。但是,这个领域非常非常难。我们比较幸运的是,我们公司的研发团队实力非常雄厚,我们在芯片设计、工艺、算法等领域投入了大量人力,不仅高管都是博士,而且将近70%的员工都在做这一块。要想与巨人竞争,就必须硬着头皮上。在基础层面上,我们没有采用所谓的弯道超车,但是我们会采用一些新的方式,用新的技术手段在原来的道路上进行升级。

从具体的战术来讲,我们前面面向高精度3D视觉的芯片已经比较成熟了,很多场景比如工业自动化中的抓取、拆垛等,已经认可了它的效果。我们现在的资源和精力都用在如何给客户带来更优质的技术服务,比如我们在8月份推出的pixel、mini、WR等3D视觉成像模组,帮助下游客户更快速地与机器人、终端应用软件、机器人控制系统等进行集成以及自动化项目的快速落地。因为我们具有国产自主设计以及生产能力,所以能让客户将成本优势发挥到极致。我们将为更多的中国厂商走向东南亚,甚至欧洲。而这一切的基础,就是我们对技术的精益求精。

付翱:我想从两方面分享一下我们对于研发和新品的一些思考。核心、关键技术我们持续投入,例如光/机/电核心器件,成像算法、视觉识别算法,工业软件等,往往遇到的是一些非常具体的技术问题。这种问题很明确,因此我们会投入研发资源去解决这些具体的问题。我们的也在这方面取得了非常好的成果,例如梅卡曼德的工业3D相机。可以在典型厂房环境光下,对各类典型物体(反光、黑色物体等)高质量成像。另外,我们的工业级3D相机,对典型透明物体(如矿泉水瓶、盐水袋等),也可以实现高质量完整成像。

第二个方面我觉得也很重要,即如何从产品层面真正让研发的投入产生价值,真正把团队建立起来,根据市场需求来决定我们如何投入,我觉得这个对于创业公司来讲是一种思维的转变。我觉得我们这两年非常重要的提升就是,实现了研发投入真正能够投入到产生战斗力的地方。梅卡曼德的研发投入,所获得的结果就是我们已经形成了已经经过大量案例验证、成熟易用的完整产品线,我们的产品和技术,能够赋能智能机器人,真正应用到千行百业中去。

张翼:在智能机器人领域,机器视觉作为关键的零部件,对机器人的灵活性和可操作性提升具有决定性的影响。中科融合专注于3D视觉芯片的研发,而梅卡曼德则是致力于成为机器人集成商的AI和3D机器视觉的优秀合作伙伴。关于优化机器视觉性能的问题,两位能否分享一下心得?

付翱:我们的产品和技术已经应用到非常多的行业。例如,在焊接行业里面,很多机器人公司为了使焊接更加智能化,需要3D相机来引导机器人进行焊接操作。但是具体到焊接场景里面之后,初步的需求从一开始粗定位,大概定位一下焊接的位置在什么地方,到精定位真正的焊接轨迹,有焊缝跟踪适应可能变形的物体,还有焊缝的质量检测,最后这些都提出了对视觉产品不同的要求,所以优化性能,需要去了解客户真正的需求。以上只是一个例子。实际上,在广泛的应用场景中,我们通过不断投入产品研发,打磨和验证产品, 可以做到用现有的产品实现千行百业的不同应用的落地。

王旭光:其实梅卡几位都是清华的师弟,应该说我是沾了师弟们的光,我觉得没有梅卡在中国的市场推动和扩展,我们做这个事情实际上的价格量就不是这么大了。梅卡事实上在相当大程度上把中国目前的AI、3D带到了比较高的高度。

我认为,通过这几年的发展,中国在这个领域可能会不知不觉地成为世界第一。我们的芯片会越来越有价值。从技术角度来看,每个市场都有其自身的特点和难点。现在的问题是,如何在这样的市场中存活下来并发展成为一个小而美的企业。虽然我们是一个眼睛加大脑算力的企业,但我们的目标一定是星辰大海。在手机的PC时代,外国人都是领先者,我们是否能够在机器人的时代让中国的企业领先呢?我们正在不断努力,争取在未来的发展中能够取得更好的成绩。

张翼:还有一个共性的问题,每一个新探索的行业都面临Know how的场景,工业机器人在高端行业中的应用存在哪些技术的难点,面对这些挑战和困难我们如何解决的?

宋斌:在引导高质量发展的过程中,各行各业都已经开始注重从集成技术到行业生产制造技术的配合,这使得要求越来越高。比如,前两天我参加了一个公司的会议,他们投资了一家全球领先的中厚板焊接公司。这让我思考,为什么中国的机器人企业没有机会做到这一点。我认为,第一个原因是积累,第二个原因是持续不断的迭代。当有后来者追赶时,你会发现自己需要付出比别人更多的研发成本和更多的生产场景。如果没有这些场景,你就没有时间和空间去实现。这导致了行业Know how的逐渐形成。

另一个例子是关于汽车制造行业的变革。从最早的燃油车系列到现在的新能源车系列,马斯克通过创新和优化,将之前的焊接、点焊和整车拼装技术变成了一体化压铸。在这个过程中,我发现刚好迎来了这个时机。过去我们需要掌握四五百个焊点并进行需要多方调试,而现在我们能够将其简化。同时,由于模具问题或各种材料问题,这一过程会有新的用户出现,对机器人行业也会带来一些新的挑战和需求。

这就是由行业发展引起的新产品和新客户要求,反过来推动机器人、视觉和其他核心技术适应这个过程。因此,我们需要对行业有更深入的理解,并结合技术真正帮助行业客户解决问题。只有这样,我们才能在行业中取得成功。

关健:举一个很有意思的数字,优艾智合在大概100人的时候,曾经尝试过将近20个行业。但是,现在400人的时候,只聚焦三个行业,而且是非常非常细分的三个行业。这个过程就是Know how的问题。

举一个具体的例子,大家比较了解晶圆加工里面的自动化物流机器人这套系统。在这个领域中,我们不需要深入了解光刻机如何实现3纳米的工艺,也不需要知道离子注入的具体过程,但我们需要了解这些设备的工艺流程以及物理接口。从原始的晶圆仓库开始,通过分拣系统、传输装置等各种辅助设备,最终到达不同的加工设备,每个设备都有自己的上料和下料物理接口,这些我们都需要深入了解。

除此之外,还需要考虑地面、自动门、提升机、电梯等自动化辅助装置。同时,软件系统也是非常重要的一环。例如,在这个行业中,打通辅助设备与生产系统的通信标准是至关重要的。在自动化物流中,也有一套相应的标准和要求。从中我们可以发现,真正的Know how取决于我们希望在行业中扮演的角色。如果我们只是将移动机器人应用到半导体行业中,那么这并不涉及到真正的Know how。而真正的Know how来自于我们深入了解这个行业,并思考如何“让机器人形成生产力”,实现自动化运转,形成一套完整的业务闭环。通过生产调度和生产流程直接对机器人进行指令,实现自主化的完整闭环业务。在这个领域上,Know how是非常深远的。这也激发了移动机器人在未来存在的更大可能性。

关健:护城河是一方面,在这个角度来看,我们再也不用拿人工的工资来核算这些ROI。在发达国家的人工成本更高,但是东南亚那边人工成本极低,3000人民币一个月已经算很高了。如果我们还是思维只停留在让机器人做一个工具,去让这个工具帮助减掉人工成本,移动机器人可能的价值空间会被局限。

在晶圆加工行业中,移动机器人不仅仅是在工厂中替代人工进行物品搬运的工具。在这个高度精密、几乎完全自动化的行业中,我们发现物流成为了全自动化的最后一步。在这个环节中,移动机器人的作用不仅仅是简单的物品搬运,更重要的是它们在打通物质和数据之间的联系。这种联系的打通,使得物流不再由人工控制,而是与自动化生产系统无缝对接。这种对接使得生产过程中的库存管理、效率提升以及生产节拍的协调等问题得到有效解决。因为这些中间环节的自动化,可以大大降低人为因素带来的不确定性。

以一个具体的例子来说明,在深圳的一家头部晶圆厂,100多名员工在里面什么都不干,就只是搬盒子。如果用自动化物流来替代这部分工作,那么不仅可以提高效率,还可以降低人力成本。这个环节下,我们可以很惊喜地发现,物流成为全自动化的最后一步。在这里面移动机器人干的事是在打通物质和数据两种东西,解决的根本矛盾在于物流由人在控制,而生产加工一系列的其他工作都是由系统和自动化装备控制的。

在这个领域中,我们看到了一个巨大的价值空间。我们假如能够把在厂的晶圆片(14纳米以下),一片就是1万美元。一盒25片,厂子里面粗略大概估了一下5000-10000盒。如果我们能够将工厂中的晶圆片流转数量降1%-2%,从我们的预测来看,这并不是一个特别困难的事情。然而,这个降低的数字背后所释放出来的现金流却是非常惊人的。通过这种方式来计算移动机器人的价值,会发现这远超过之前我们所看到的人工核算的天花板。

所以说,当我们把Know how的视角放到这个层面,发现这里面的挑战很大,难度很大,但价值空间和令人激动的点也非常大。我们坚信,只有通过不断地深入研究和探索,才能找到真正的解决方案。我们的目标是构建一套完整的自动化物流系统,以适应未来高度自动化的生产需求。

王旭光:核心技术这块,这是中科融合的立身之本。中国做MEMS的公司,我们不是第一家,但是我们可以说是走得最快、成熟度最高的一家。这里面我们核心的Know how,就是要有工艺的人、算法的人、算力集成电路的人。要做这件事,就必须要把各个打仗的兵种配全。只是在某一个细节上去使劲,对于做芯片这种相对来说专业度比较高的事情,还是不行的,底层规律是比较难以突破的。要把什么样的团队组起来,是十分重要的。

付翱:在这里面有一个点,我在想为什么资深工程师和刚入门的工程师有所谓Know how的区别,其实这也是一种Know how。我们梅卡曼德的产品具备非常优异的易用性和稳定性, 因此在一些所谓标准很高的行业应用时,也可以完全符合需求。另外,如何使用产品和技术,有没有可能和目前大模型去结合,做更多的总结,能够以一个协同的工程师概念来帮助一个新入行的工程师更快使用这样一些产品,这是1-2年以内有可能产生新的价值的点,我们未来也会持续关注和不断做一些这方面的投入。

张翼:付总提到,不仅是解决自己Know how的问题,也解决客户Know how的问题,这一问题也十分值得重视。今天时间已经到了,我们的分享就到这里,感谢四位嘉宾精彩的讨论和精彩的观点,相信这些讨论也可以给我们的行业带来一些新的火花,推动我们行业新的发展。感谢各位的聆听,我们今天的圆桌会议就到这里,谢谢大家!

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