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走进一个厂区，可以看到研究人员们正在测试4足机器人，他们通过观察小狗的步态，研发机器人的运动控制，虽然还不像波士顿动力（BostonDynamics）的机械狗能后空翻，甚至还会自己开门，但这个4足机器人面对突来的外力冲击，能保持平衡，不会被推倒，也可以负重10公斤行走，除了机械狗，还有端着餐盘的送餐机器人、为孩子们准备的恐龙蛋机器人等。这里是新松机器人鲜少对外曝光的研究院。

把视线移到厂内另一处，则有许多穿着无尘衣的研发人员，他们正在测试、调校专为芯片行业设计、能将晶圆托盘在各个工艺腔室间传送的洁净机器人。

图｜DT君试图要推倒机械狗，结果机械狗相当稳定，不受外力影响。（图片来源：DeepTech）

图｜新松研究院研发的机械狗，目前可以负重10公斤（图片来源：DeepTech）

近几年，机器人重新受到大众的瞩目，亚马逊、阿里巴巴等电商巨头的仓库里由机器人穿梭工作，波士顿动力向外展示了其高端的技术实力，引起真假智能争议的Sophia，还有各式各样的应用，如自动引导车（AGV，AutomatedGuidedVehicle）或称移动机器人、服务机器人、医疗机器人等。

但是，鲜少有一家公司能像新松布局之广，现已跨足移动、工业、服务、医用、特种等机器人领域。尤其是最近几年，东北在经济、人口等各项指标中普遍居于全国末端的阴郁气氛之下，新松仍可以在全国范围内成为行业的龙头企业，着实成为这片黑土地上的一大亮点。

关于新松，大家应不陌生，国内机器人龙头，从中科院沈阳自动化研究所旗下的一间实验室，变成一家年营收近25亿元、净利超4.3亿元的企业。年左右中国汽车厂沈阳金杯公司急需产线自动化AGV方案，沈阳自动化研究所接下了这项研发任务，在年打造出中国第一台自主研发并落地行业的AGV，让机器人来搬料、做汽车总装，当时背后的重要研发人员就是现任新松机器人高级副总裁王宏玉，他写下了让中国的AGV技术真正走出实验室的里程碑，若那时没有AGV的成熟可能就不会造就今日新松移动机器人（AGV）的成功。

现在新松在全球AGV的应用从汽车总装和汽车零部件生产，延伸到电子电器、金融、交通等领域。客户涵盖GM、福特、宝马等，今年又拿下英国车厂捷豹路虎（JaguarLandRover）订单。

图｜AGV是新松的主要营收来源，在车间中可以看到各式AGV（图片来源：DeepTech）

保留科研创新精神

“当时没想到把AGV做成一个产业，”王宏玉接受DT君采访时笑着说。尽管他在中国AGV领域已是领航级人物，言谈间仍可感受到他依旧对科研怀抱热情，诉说着AGV三大核心技术：电机＋驱动器、控制器、以及能源比如电池，他月底准备到日本参加能源展，就是为了看新一代电池技术—氢能，“现在AGV快速充电用的是镍铬电池，锂电的快充效率没有那么高，未来氢能也可能被应用在AGV里，比较环保，得去看看人家发展到什么程度。”

图｜新松机器人高级副总裁王宏玉（图片来源：新松）

在新松就有一个小故事，先前开发出骨科／正骨机器人，可以帮助脱臼患者的骨骼复位，并已经拿到生产许可证，但医疗系统基于某些原因并不乐于采用，市场推展不开，新松就决定停止此项目，尽管项目的商业化不顺遂，也从未影响新松对研发的投入，这种做科研的精神，跟它诞生于学术科研圈息息相关。

“自我研发可能不一定样样有市场，但做出来就是体现一种创新实力，过程中有些东西能形成产品，新松研究院就是个大的孵化器，服务机器人、洁净机器人、医疗机器人都是研究院孵化出来的，”王宏玉对DT君说。

研究院大约多人，一部分人是做基础研发，相关技术都可以做，另一块则是产品研发，市场需求出现，通过相关技术做成产品形态，接着进行内部孵化，“产品如果能够销售万以上，就变成BU（BusinessUnit）独立运营，再做大达到上亿元规模，就成为BG（BusinessGroup）。”目前工业机器人已经成为BG，服务和医疗机器人则是BU规模。除了研究院外，每个产品线也都各自有研发人才。

图｜在新松研究院里可以看到各式各样的服务机器人（图片来源：DeepTech）

图｜研究院人员在测试恐龙蛋机器人（图片来源：DeepTech）

机器人趋势一：智能化

从打造中国第一台落地行业的AGV至今，王宏玉看着机器人行业近30年来的趋势及挑战，“机器人发展数十载，整个大的原理基本上一致，关键在于智能化的提升，机器人的发展从原来的纯机械动作，搭配智能传感器以及人工智能相关技术，机器人的变化会越来越多，”他说。

例如，最早的AGV机器人是电磁导航，沿着固定路径行进，后来逐渐变成磁导航，就有了路径的变化，接着开始采用激光导航，实现“无路径导航”。现在的最高端发展则是进入“自然环境识别”，当它进到一个环境里，转一圈就知道哪边能不能走，或是用户给指令如送水，它会知道该停在哪里，并且与用户对话。

工业机器人的智能化程度同样越来越高，初期是一步步教机器人怎么移动，教完以后，它就沿着人类教导的路径动作，假如钢板稍微偏了一点，它就焊不上了，传统这种方式的要求相对苛刻，除了机器人本身得设计好，人也必须教得很好，教导者的水平也影响了机器人的表现。

现在，加上“机器视觉”、“自主决策”以后，人类只要稍微告诉机器大概的路径，如起点跟终点，它通过图像识别，自动跟踪，大幅提升加工品质，而且能完成％或接近％的工作。

像是新松机器人生产机器人的全自动流水线上，多工位采用双机器人协同作业。一个机器人观看同伴工作，同时做出分析判断，然后机器人主动决策如何来配合完成作业，全流程采用免示教编程系统。随着机器视觉、传感器等越多创新技术应用在机器人上，除提升其智能化程度，另一项好处就是让人类容易使用，才能使机器人普及。

图｜新松自己规划了一条流水线可以生产6种产品，正因为生产具弹性，在业内被称为是柔性生产，让机器人组装工业机器人，半小时就可以完成装好，后续再进入人工组装流程（图片来源：DeepTech）

机器人趋势二：边缘计算

机器人跟AI的发展其实相似，谈算法、算力与应用场景。现在研究深度学习大多是应用在人脸识别、语音识别，能不能把AI相关技术用在工业上，像是提高生产效率、规划效率，但王宏玉表示，想把AI技术用在工业上，算力就得提高，所以未来边缘计算（Edge