科创中国

智能制造发展至今，全自动生产线、无人工厂、自动化仓库等在技术上早已不是难题。然而，完全采用无人化全自动生产成本高昂。因此，除部份高科技行业外，将核心生产流程自动化并在产线间使用人力作衔接的“人机交互”场景成为更被广泛接受的选项。在很多“智慧工厂”和“智慧仓库”内，搬运、上机、取料等基础性工作仍然由人工完成。而物流机器人的出现，正是在该“人机交互”场景下，在不大规模改造工厂的前提内，使用机器人进一步替代所剩余的人力需求。 基于Tractica预测，未来5年全球仓储和物流机器人的出货量将迅速增长，从2018年的19.4万台增至2022年的93.8万台。该行业全球收入将从2018年的83亿美元增长到2022年的308亿美元。

近年来，机器人的发展及应用使得高可靠性和高精度的柔性机器人末端的需求也越来越多。现有的末端执行器并不能完全满足多样化的场景需求，灵巧手的售价太高不适合工业领域应用。机器人抓取系统广泛应用在产品装配、仓储物流、检测等领域，因此对机器人末端的灵活度、精确度、柔性有更高的要求。如在大部分电子产品装配还都以人力为主，工厂的装配线分布在劳动力成本比较低的亚洲国家。随着用工成本的增加，人力成本已经在这些国家不再占据优势，更灵活可靠的机器人级自动化系统已经成为解决问题的关键。机器人末端执行器的柔性是整个机器人系统应用的技术瓶颈之一。

无人运输的关键在于技术、产品、市场三者的匹配。我们都知道有个概念叫产品-市场匹配，自动驾驶是一个需要前期研发投入比较大的领域，领域内比较常见的现象就是当前的技术无法很好地支持产品，因此难以达到预期效果，比如自动驾驶出租车、自动驾驶送货车的概念已经听了很多年，经常在新闻上看到，但还是难以达到能服务于我们的日常生活的状态。从商业化落地的角度来看，找到产品市场匹配非常重要，但也要能够找技术和产品的重合点。具体到末端无人运输，如果能在一个可控的资源投入范围内，找到一种能把运行风险、路权、成本、用户功能需求等关键因素全部解决，并且技术又能达得到的产品形态，那么商业化才能顺利地完成。

移动是人和机器人发挥生产力所需要完成的基本任务。人类每天将大量时间、精力和资源花在将各种质量从A点移动到B点上，其中绝大多数的移动时长是发生在公路等结构化道路之外的地理范围，因此，解决包含大量非结构化环境的室内外一体化自动驾驶问题，具备巨大的未开发价值。