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（圖：傳統工業機器人與協作機器人的區別）
2011年，富士康郭臺銘曾表示要在三年內布置100萬臺機械臂，但很快不了了之 。韓峰濤曾撰文分析道：“因為3C電子制造最主要的流程是零件裝配，機械臂需要和工件進行實際的物理接觸，這就要求機械臂要感知到力的大小 。”彼時的工業機械臂并不具備這樣的技術基礎 。
受益于近年來發展迅猛的3D視覺和力覺技術 ， 3D視覺所建立的三維信息可以反映物體和環境的狀態 ， 實現接近人類的感知模式 。協作機器人內部安裝力矩傳感器 ， 可以實現類似真人手臂的真實操作 。
新希望六和董事長劉暢在過去兩年，連續主導投資了三家機器人公司，思靈、非夕和珞石 。出手的關鍵邏輯就在于，智能機器人和協作機器人有可能解決農牧業場景中的非標動作，實現一個養殖加工環節的標準化，進而提升管理的標準化 。對于擁有全產業鏈的新希望集團而言，任何一個環節標準化后的提效價值都會被放大 。
例如，以往養豬場雖然有成熟的車載機器人，軌道機器人等，但仍然局限于負責圖像識別和信息傳輸等功能，類似用可移動的24小時智能攝像頭，來鑒別豬場異常情況 。
據了解，目前新希望正在讓幾家公司在畜牧加工全產業鏈場景中分別探索一部分的自動化任務，并在新希望投資集團下成立新希望智能設備制造公司 ， 不僅投資，更與這些機器人公司成立合資公司 ， 專門聚焦農牧產業場景下的智能解決方案 。例如新希望與思靈機器人正在探索用機器人完全接管豬舍內的管理，“養殖是一個生命培育的過程，從母豬發情、受精，懷孕 ， 小豬出生，育肥，期間需要防止豬生?。?要給它打疫苗，這個過程很復雜 。"
就拿給豬打疫苗這一動作來說，新希望投資集團副總裁劉栩對36氪表示，“生豬是一個有機活物，每只豬的重量大小都不一樣，不可能像工業機器人那樣所面對的產品都是標準化的 。未來用機器人打針，首先必須基于視覺，判斷具體接種的位置 ， 再基于力覺 ， 在末端控制打針的力度 ， 同時結合豬只體溫判斷豬的健康狀態，以在最合適的時機完成接種 。"
在這個過程中，機器人的研發團隊和產業場景必須密切配合，因為準確判斷位置和控制打針九度背后都需要一整套AI算法，積累足夠多的場景數據不斷去迭代優化算法 。所以，從這一具體案例來看，智能和協作機器人做的是模式創新，塑造了新的競爭變量，而不再和四大家族“死磕”高精度和高速度性能 。
二、通用和定制的交叉路口
在B端行業 ， 通用和垂直向來難以平衡，這一行業難題也將協作機器人公司大致可以分為兩類，也是過去一年各方競爭的焦點 。
一類是研究協作機器人出身的通用型公司，例如孵化自上海交通大學的節卡科技，北京航空航天大學教授創辦的遨博智能，及系出北航機器人研究所的艾利特，另一類則是更重行業需求的垂直型公司，如珞石科技、鎂伽科技 。
先看第一類公司，因為通用型協作機器人公司創立時間更早，最先開啟在3C電子、汽車零部件、食品紡織等新場景應用或進口替代，所以市占率較高，遨博、節卡分列國產品牌的第一和第二，2020年共占據43%的市場 。
通用型的特點更側重協作機器人產品本身，試圖將協作機器人“原教旨”特點發揮極致，注重工業場景和非工業場景的跨界應用 ， 可以按照客戶需求在各種應用場景中執行各種任務 。核心競爭力就在于足夠便宜、簡單易用 。
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