在物流倉庫中，智能工業機器人從每一訂單波次的混料箱中逐一抓取隨意堆疊的不同貨品，經過掃碼后投入指定料箱……在近期舉辦的中國國際工業博覽會(簡稱“工博會”)上，梅卡曼德展臺前人頭攢動，不少觀眾紛紛將目光和喝彩獻給正在給物流進行智能化拆碼垛、貨品揀選、上料、供包、裝配的工業機器人。在不少觀眾看來，這次展出讓他們意識到，機器人已經從只會重復動作的笨拙機器，變成人人可用、隨處可用的智能幫手。

的確，在大眾看來，認識一堆散亂放置的不同物體，認識物體的位置和姿態，并把它們拿起來，放到指定的地方（傳送帶、托盤等）是一件再簡單不過的事情，但對傳統工業機器人來說卻很難。不過，這一難題有了解決的答案——AI技術加持下的智能工業機器人，正在物流、制造等領域的豐富應用場景里擁有了“眼睛”和“大腦”，能夠對混雜擺放的物品實現精準抓取。

AI技術提升機器人自動化水平

據中國電子學會發布的《中國機器人產業發展報告(2019年)》顯示，2019年中國機器人市場規模將達到86.8億美元，其中，工業機器人57.3億美元。

但傳統的工業機器人只能靠編程來完成固定路線、固定動作，靈活性很差。也正因此，很多需要具備柔性和靈活性的產線，或者物流倉儲，都使用不了傳統的機器人來優化產線。

隨著AI等智能技術的發展，特別是梅卡曼德等智能工業機器人解決方案新銳公司，結合3D相機、視覺識別算法、抓取規劃、運動避障、機器人配合等創新性手段，幫助機傳統器人擁有智慧的眼睛和大腦，克服精度要求高、工藝多樣、工況惡劣等機器人實現工業自動化的主要難點。

有業內人士表示，在不少制造業一線，“散亂放置物體的識別和抓取”場景，在實際的物流倉庫、工廠非常常見，比如不同紙箱的搬運、麻袋的搬運，工件的上下料等等，而這些場景使用傳統機器人并不容易做到，而梅卡曼德利用AI技術，讓這些原來不能被機器人解決的場景被自動化了，大大提高了支柱性產業（制造、物流等）的自動化水平。

聚焦物流自動化難題

數據顯示，今年上半年我國工業機器人產量達到了93794套，同比增長10.3%。7月份，工業機器人產量持續保持高增長，行業需求回暖信號明顯。在此次工博會上，機器人館也成為最大的看點。這其中，梅卡曼德新發布的以激光為光源的新一代3D相機Mech-Eye Laser也頗引人關注。

據悉，新款激光3D相機使用激光產生條紋結構光，在保持高精度、高速度的同時，極大提升了抗環境光性能。相比線激光掃描類產品，速度優勢明顯；相比散斑結構光類產品，精度優勢明顯，也更加適合對精度、節拍、抗環境光要求都很高的工件上料、定位涂膠等場景。

事實上，3D視覺、AI技術與工業機器人相結合，在物流領域的拆碼垛、快速分揀以及工業領域的零件檢測、分揀、生產線上下料的應用越來越廣，并開始在特殊倉儲、醫療等細分方向有了更深入的應用。

梅卡曼德相關負責人表示，物流自動化的主要難點是貨品一致性低、價格承受力低、特殊情況多等。梅卡曼德自己不直接做物流自動化方案的集成，而是將機器人抓取技術（包括3D相機、視覺算法、機器人運動軟件等）做到極致，不斷推出功能更強、價格更優的產品。

另據了解，梅卡曼德還和包括川崎機器人在內的10家行業領先的合作伙伴，通過混拆混碼、視覺引導涂膠、視覺引導裝配、工件上下料等多個應用場景，在工博會現場共同呈現了智能工業機器人助力制造、物流行業實現生產、倉儲自動化的成果。

也有業內人士表示，AI技術加持下的智能機器人還需要繼續將核心技術有效產品化，建立交付和服務標準體系，簡化部署及降低使用難度，并形成系統性極高的產品體系。同時，相關賽道上的創新型企業也要緊跟用戶需求，在成熟場景大規模交付的同時，繼續深挖細分場景的細分需求。