“机器视觉+机器人”开启工控新风口

工业智能化控制的核心运算平台主要依赖工控机，其是一种专门为工业控制而设计的计算机。最开始，工控机的作用是助力工业生产过程的测量、控制与管理，然而随着技术进步与产业发展，在“智造”时代中，工控机的意义早已超越了当初单纯的工业控制。

 

随着“智造”发展新阶段的到来，工控机在产品和技术层面提出了智能化、数字化、信息化等方面的新要求。业内人士普遍认为，以智能制造为主导的新时期发展特点，是将大量计算机、通信和控制技术集成到一起，以此组成一个全新的智能发展系统，而工控机正处于该智能系统的核心位置。

 

在应用上，工控机深入的领域也越来越广泛。如今，其应用范围已不仅限于工业，已逐渐从电力、工业等领域，不断向机器人、机器视觉、智能交通、无人机、新能源、储能等众多领域拓展延伸，其中机器视觉、移动机器人更是亟待新一代工控产品赋能的行业。

 

浪潮面前，必有勇者，一大批工控企业正铆劲深耕，以满足“智造”时代的工控新要求。深圳市卓信创驰技术有限公司（以下简称“卓信创驰”）正是“勇者”之一，其基于过往在工控领域的深厚积累组建了一支熟悉行业的人才队伍，深耕工业控制计算机产品和嵌入式计算机产品市场，至今，产品已被广泛应用于工业自动化、机器人、机器视觉、医疗、智能交通、金融、教育、物联网(IoT)等领域。

谈到近年来最火热的领域，机器视觉无疑会是榜上的一员。高工机器人产业研究所（GGII）数据显示，2021年中国机器视觉市场规模 138.16亿元(该数据未包含自动化集成设备规模)，同比增长46.79%。其中，2D视觉市场规模约为126.65亿元，3D视觉市场约为11.51 亿元。GGII预测，2025年我国机器视觉市场规模将达到349.04亿元，其中，2D视觉市场规模将达到291.51亿元，3D视觉市场规模将达到57.52亿元。

 

 

据悉，机器视觉可以做到识别、测量、定位和检测等四大功能，相比人眼具有精度高、速度快、适应性强、可靠性高、效率高、信息集成能力强等特点，因而在制造业生产中，机器视觉广泛应用于辅助生产，如电子与半导体（集成电路、PCB、电子元件、晶圆、平板显示等）、汽车（汽车零部件）、锂电池、食品包装和包装印刷以及物流等行业。

但迅速发展背后，机器视觉仍存在着一定的难题——机器视觉被软件组成、硬件组成以及两者交互产生的问题所限制着。

 

在软件组成，机器视觉企业需要通过软件算法平台，通过强大的底层算法与海量的数据构建，实现产品的“通用性”；在硬件组成上，如光源、镜头和相机等产品领域，有赖于对基础科学（如光学）研究的持续投入，同时需要持续的技术升级与产品迭代。

 

除此之外，硬件组成还面临着一个难题，软件和硬件的兼容性难题，只有适应各行各业专用设备的技术规范，才能快速兼容更多硬件模组。工控机产品亦不例外，其作为机器视觉的重要硬件部件，其运算能力、扩展能力、稳定性表现等等都限制着机器视觉产品的应用落地。

 

在卓信创驰市场总监郭辉看来：“机器视觉快速发展的背景下，市场需求愈发多样化，同质化的产品越来越无法满足日益增长的工业化应用场景，对工控领域企业而言，产品功能性和快速交付能力已成为各家竞争的核心。”

 

 

郭辉进一步讲到：“只有针对客户的不同应用场景的需求提供最合适的硬件平台解决方案，并能够基于核心设计方案进行快速的定制开发，让客户的需求快速产品化，满足项目时间节点需求，才是各家工控企业的竞争力，也才能真正满足客户的需求。”

据高工机器人不完全统计，2022年中国移动机器人市场共披露32笔融资，涉及金额51亿元，不少企业已进入C轮及之后融资轮次，且极智嘉、海康机器人、华睿科技等多家移动机器人厂商已然在冲刺资本市场。

 

 

在市场化落地上，GGII数据显示，2022年前3个季度，国内移动机器人市场销量约5.8万台。预计2022年市场销量将达到81800台，同比增长28%左右，其中海外需求持续释放，移动机器人出口占比近26%，创历史新高。

无疑，移动机器人必然是近年来表现火热的又一领域，但移动机器人也面临着一定的困局。

 

动荡经济环境带来原材料成本居高不下、市场需求增速放缓，供应链受阻、交付压力大、毛利净利下降、现金流不足等一系列生产经营问题；随着移动机器人行业走入规模化落地阶段，移动机器人在实际应用中的可靠性、稳定性成为终端客户的考虑重点，移动机器人企业要达成高算力、高稳定性、低能耗的“不可能三角”……

 

经济周期的变化，只能通过企业经营管理水平的提升来解决，而实际应用中的难题，在一定程度上或许只能通过应用“可靠的大脑”来解决。

 

据悉，机器人上游核心零部件主要有控制器、减速器、芯片、传感器、电机等，其中控制器，负责下达指令以控制各伺服驱动装置，实现对机器人的工作顺序、位置、运动速度、时间间隔的控制，因此，控制器经常被称作是机器人的“大脑”。

 

然而，要打造一个可靠的“大脑”也并不容易。由于不同的场景需求不同，因此对控制器、计算平台的算力和 I/O 需求也多种多样，机器人无法标准化开发和部署。如果控制器或计算平台不贴合需求，如算力过剩或不足，就会造成成本过高或性能不足。同时，机器人是一种软硬件结合的系统。如果软硬件无法实现高效融合，或是视觉技术、软件算法等不成熟，都可能导致机器人应用效果达不到预期。