AGV机器人

存在工业在应用领域，随着生产柔性和自动化程度的不断提高以及质量控制要求的日益严格，企业迫切需要机器视觉来代替人工，实现定位、检测、引导、识别等功能。

GGII数据显示，2017年，中国机器视觉市场规模为42亿元，占全球的18%，增长率为26%，高于全球平均水平。GGII认为机器视觉实现了工业自动化和智能化的必要手段，随着机器视觉的介入，自动化设备将向更智能、更快速的方向发展，同时机器视觉在各行业的渗透率也将逐渐提高。

日益增长的需求使得本体厂商越来越重视机器视觉技术。在这种趋势下，一些厂商选择R&D实力较强的机器视觉。公司“强强联合”，别人选择了自己发展。那么，这两种不同的发展路径有什么区别呢？哪条路是行业未来的发展方向？

在meca mande CEO邵天澜看来，不同的选择主要取决于一个公司的业务和技术实力。他说，艺术行业有特长。如果没有很强的技术研发实力和积累，那就选专业。公司合作会更有效率。“视觉产品和机器人本体也差不多，容易上手，但是很难做好。以Mecarmand为例，在核心团队有很强积累的前提下，投入了几十个工程师，其中清华毕业的有十几个，陆续投入了几千万元，做出了机器视觉的一些细分领域。"

“机器视觉要做好有几个必要条件。首先，要有一个强有力的领导者，能够组建团队，把握方向。其次，我们必须能够吸引顶级人才和资本的支持。此外，我们需要做好努力的准备。”邵天澜说，没有这些，失败是必然的。“我个人知道很多例子。”

“很多公司都陷入了一定的误区，就是为一些项目开发视觉技术，所以回报率很低，而且很专业。公司合作风险小，成本低，周期短，优势明显。应该让专业的人做专业的事。比如Mecarmand自己不做项目的本体和总承包，充分让利给集成商，让大家取长补短，合作共赢。我认为这是一个健康的行业。”邵天澜说道。

微链科技总经理张宇说，他们在和一些本体厂商合作的时候，也有类似的发现:

“这些本体企业做机器视觉是为项目服务的，对产品化的考虑比较弱，更多的是为了解决一些实际问题。”张宇说，“所以从技术角度来说，它的领先不会很高。这些厂商更多的是跟随市场上现有的技术，不会做额外的创新，所以很难应对一些复杂的应用环境。”

张宇认为，本体厂商还是应该专注于机器人生产。“他们做的很多所谓的‘机器视觉’的东西都是基于OpenCV等国际开放平台进行二次开发的。所以在技术上并不领先，从专业角度来看也不是产品。”张宇说，一些本体厂商也承认，在一些具体项目中，直接与专业视觉厂商合作效率更高，产品技术更先进，能解决更复杂的问题。

批准和机器视觉公司也和伯克·肯特一起工作。机器人董事长王跃超，他说:“这绝对是一次很好的合作。我们自己做可视化技术，主要是为了简化客户的调试步骤，使之符合客户现场的简单应用。目前Bokent的技术团队只针对形状、颜色等简单的识别进行自主研发，其他复杂的功能会由专业厂商以合作的方式解决。”王跃超说，“机器视觉厂商非常专业，需要做很多功能来满足不同客户的要求。”

其他人进一步认为，随着专业化的提高，整个机器人行业分工会越来越细。“波音公司和空客公司我自己都不生产飞机发动机。为什么？因为现在整个工业随着科技的发展，必然的趋势是分工越来越细，越来越专业。只有通过分工的细化和专业化，才能不断提高效率、技术水平和专业水平。easy vision CEO黄步福说。

“所以我认为对于将军来说机器人自在之物公司一般来说，可能和专业眼光有关。公司合作是更合理的思维方式。”黄卜富说道，针对一些机器人本体企业足够大，对自己本体的技术研究的很透彻，专业化程度达到了极致。考虑到整个产业链的完整性，可以选择一些关键部件的介入和研发，比如减速器或者机器视觉，来打造。机器人全产业链，这也是一个合适的思路。“主要取决于企业的规模和供机器人本体论的专门化程度。"

一些本体厂商也给出了自己开发机器视觉技术的理由，比如艾利特CTO孙凯说，他们不做所有的可视化应用。“我们只做与军火有关的，对分拣对于核心的方向，这个方向的需求是跟物流，新零售等待新的方向一起出现。以前传统的商业环境是有需求的，但是需求相对不迫切。他强调，近年来AI和低成本3D传感器技术的进步，让大家站在了同一起跑线上。“所谓的大技术创新，必然会带来产业结构的变革。”此外，孙凯还表示，ai和机器视觉是机器人这个领域是一个非常古老的需求。“我们在学生时代学到的是。机器人方向，所以一直在关注AI和机器视觉的发展， 而且我在这个方向开始之前就已经有了一定的基础。"

无论是本体企业还是专业机器视觉，自研还是合作都不是“非黑即白”的问题。公司大家其实是站在同一起跑线上的。“机器视觉和机器人本体是两个完全不同的技术范畴。“比赛当天机器人副总经理索立阳实话实说:“机器视觉技术主要是图像处理和算法，所以本体企业的机器视觉实际上是独立团队开发的，纯机器视觉加第三方。公司研发模式没有本质区别，包括人才的使用。"

索立阳说:“本体企业做机器视觉，可以理解为‘多养一堆人，多做一个产品’。我认为本体企业在机器视觉方面有两个优势。一种是自己的视觉技术，可能和自己的控制系统在沟通和连接上更好，集成度和稳定性会更高。另外就是成本可能有点。优势，但这些优势并不明显。”

可以看出，对于机器人对于企业而言，机器视觉的研究选择什么样的道路，完全取决于自身的实际情况。但不可否认的是，本体企业选择和第三方愿景公司合作将成为大势所趋，而整个工业机器人行业，必然会有更细致、更专业的分工。