人形机器人集成成本为何超越硬件？探究原因与解决之道
集成和部署成本是人形机器人本身价格的2-3倍。消除这一瓶颈的公司将在300亿美元的实体AI市场中获得最大价值。
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人形机器人的真实价格标签
当制造商首次评估人形自动化时，对话几乎总是从机器人的标价开始。入门级人形机器人现在大约需要16,000欧元。具有更大有效载荷能力和灵巧性的高端型号则接近50,000欧元。对于一台可以跨班次运行、不休假并提供一致输出质量的机器来说，这些都是合理的数字，而且与几年前150,000欧元以上的价格标签相比，它们已经大幅下降。
但标价具有误导性，因为它掩盖了真正决定人形机器人部署成败的成本：集成。
集成和部署工作，为您的特定任务编程机器人、构建您的特定环境模拟、在您的特定工厂车间进行测试、处理您的特定边缘情况，通常需要硬件本身价格的两到三倍。一台20,000欧元的机器人，在做任何有用的事情之前，可能轻易需要60,000到100,000欧元的集成工作。这是阻碍人形机器人进入工厂车间，使其停留在贸易展演示中的瓶颈，而理解其昂贵的原因是解决它的第一步。
为什么集成如此昂贵
人形机器人集成的成本由四个结构性因素驱动，这些因素共同解释了为什么部署机器人仍然比购买机器人难一个数量级。
第一个因素是每一次部署都相当于定制。没有两家工厂是完全相同的。每家工厂都有自己的布局、自己的设备、自己的产品组合、自己的安全要求以及多年运营中积累的各种边缘情况。一台在一个设施中包装面包的人形机器人不能简单地移动到另一个设施并期望它能正常工作。传送带高度不同。箱子尺寸已改变。照明条件影响视觉系统。每一个细节都很重要，而如今，一个机器人工程师团队必须手动处理每一个细节。
第二个因素是缺乏标准集成层。每个HRI OEM都设计了自己的API、控制方案、传感器配置和软件开发工具包。没有通用的中间件，没有共同的编程语言，也没有定义和执行任务的共享标准。一个工程师花了三个月集成一个品牌的人形机器人，当制造商想尝试不同品牌时，他基本上必须从头开始。这种碎片化在每个阶段都增加了成本。
第三个因素是专业知识瓶颈。理解工厂运营的人，那些多年来一直在完善其流程的运营经理、班次主管和生产线工人，无法编程机器人。能够编程机器人的人，那些拥有控制系统和计算机科学高级学位的机器人工程师，不理解工厂运营。弥合这一鸿沟需要昂贵的顾问，他们充当两个使用完全不同语言的世界之间的翻译。
第四个因素是仿真鸿沟。在仿真中训练机器人，然后将其部署到现实世界，这个过程被称为“从仿真到现实”的迁移，仍然是一门不完美的科学。在仿真中达到近乎完美精度的策略，在面对物理环境的混乱现实时往往会失败。弥合这一鸿沟需要在工厂车间进行迭代测试，其中每个周期需要数小时而不是仿真中的数秒，并且失败会以产品损坏、安全事故和生产停机时间的形式带来真实后果。
规模化问题
传统的集成模型存在一个根本性的规模化问题，这不仅仅是成本问题：它要求每次部署都依赖稀缺且昂贵的人力专业知识。全球合格的机器人工程师不到50,000人。到2030年，人形机器人部署的预计需求将达到数百万台。这种算术根本行不通。
即使你能雇佣足够的工程师，而你不能，经济效益也不会随着规模的扩大而改善。每次部署的定制工程意味着每次部署的成本大致保持不变。没有学习曲线，没有边际成本降低，无法利用在第一次部署中完成的工作来使第一百次部署更便宜或更快。每个工厂都是一张白纸。
这与软件的规模化方式根本不同。当一家软件公司构建一个产品时，服务下一个客户的边际成本趋近于零。人形机器人集成模型则相反：下一次部署的边际成本与第一次大致相同。这就是为什么行业需要一种不同的方法。
软件平台方法
集成成本问题的解决方案不是更多的工程师，而是更好的软件。具体来说，它是用AI驱动的自动化取代定制工程的软件平台，将部署过程从定制咨询服务转变为可重复、可扩展的产品。
这些平台通过将捕获的任务转化为机器人可执行的工作流来工作。运营经理无需编写控制代码，而是描述需要完成的任务，并记录今天执行任务的操作员。平台将任务分解为离散步骤，从照片和视频生成工厂环境的3D仿真，使用强化学习在该仿真中训练人形机器人，并在将其传输到真实硬件之前验证策略。
与传统模型的关键区别在于，平台会随着每一次部署而变得更好。训练数据不断积累。仿真模型变得更加准确。任务分解算法从过去的成功和失败中学习。第一百次部署的边际成本比第一次显著降低，而第一千次部署的成本则更低。这是定制工程所缺乏的学习曲线，也是实现人形机器人大规模部署的关键。
这对市场意味着什么
300亿欧元的人形机器人市场预测假设人形机器人将在制造业、物流和服务业大规模部署。但如果每次安装的集成工作成本为50,000到150,000欧元，那么大规模部署是不可能的。只有当集成成本降低十到一百倍时，市场预测才能实现。
这种程度的成本降低不可能来自传统咨询的渐进式改进。它只能来自从根本上改变部署经济效益的软件自动化。构建这一软件层的公司将占据市场价值的绝大部分，因为无论制造商是谁，每售出一个人形机器人，都需要集成软件才能变得有用。
部署层在许多方面是人形机器人生态系统中最具战略意义的部分。超过100家公司制造硬件。使其有用的软件仍然是一片广阔的蓝海。
如何评估集成解决方案
对于评估不同人形机器人集成方法的制造商来说，有五个因素可以将可扩展的解决方案与不可扩展的解决方案区分开来。
在比较方法时，请权衡以下因素：
- 首次工作流所需时间 - 需要数月才能完成的解决方案正在使用带有软件外壳的传统方法。能在几天内交付工作流的解决方案正在使用真正的AI驱动自动化。
- 您的团队所需专业知识 - 如果解决方案要求您的运营经理学习机器人编程，或者要求您雇佣机器人工程师，那么它并没有解决专业知识瓶颈，它只是将其转移了位置。
- 可重用性 - 为一项任务开发的工作流能否适应类似任务？工作流能否在不同机器人模型或不同工厂站点之间转移？如果每个新任务都从头开始，那么无论供应商如何称呼它，您都在为定制工程付费。
- 持续成本结构 - 如果每个新任务或每次工作流修改都需要另一次合作，那么总拥有成本将与传统咨询服务无异。正确的平台允许您的团队在初始部署后独立迭代。
- 数据所有权 - 您的部署生成的工作流、您的运营产生的数据以及根据您的设施构建的仿真模型，这些都是宝贵的资产。请确保它们属于您。