還記得3年前的三臺機器人在托盤上繞易拉罐的視頻嗎？展示的是多軸聯動控制技術，這么精準的高速運動控制不是一般的牛。“這可是ABB公司2009年的技術，我們現在也無法做到”，資深機器人從業者馬龍感慨地說。
想要完成如此復雜的動作，核心控制器必須足夠聰明。但由于沒有掌握核心算法，國產工業機器人“大腦”還不夠聰明，穩定性、故障率、易用性等關鍵指標遠不如發那科、ABB、安川、庫卡“四大家族”的工業機器人。
2017年中國的工業機器人購買量是每月9000多臺，比2016年多3000多臺，預計到2019年將猛增140％，但高端機器人仍然依賴于進口。核心算法的差距，是國產工業機器人向高端制造邁進的攔路虎。
齊全的智能倉儲分揀機器人平安證券的報告顯示，控制系統是一家工業機器人廠商設計理念的集中體現，成熟的機器人廠商一般自行開發控制器和伺服系統，進而保證機器人的穩定性和技術體系。因此全球控制系統的市場份額與工業機器人本體情況接近。
分揀機器人展示交易資本盛宴主要在早期投資
根據CBinsights的數據，全球機器人行業融資案例持續增加，2011～2013年融資案例數不多，分別只有12起、25起和23起。2014、2015年融資案例數激增，分別達到45和83起。就投資總額來看，全球機器人融資額在2014和2015年分別達到2.74億和5.88億美元，年增長率達到56.57%和114.60%，資本角逐態勢可見一斑。
相較于全球機器人融資情況，我國2016年機器人行業投融資同樣熱情不減，呈現出持續上升的趨勢。2016年機器人融資案例數達到了70起。2016年第二和第三季度的融資金額分別達到了3.08億美元和2.99億美元，環比增長37.49%和26.27%。
資本盛宴之下，國內一眾公司開始啟動新一輪的融資計劃。2月7日，國內下水道清淤機器人公司北京恒通國盛環境管理有限公司宣布完成數千萬A輪融資，融資金額為A輪3000萬+B輪3000萬優先投資權，由南京鋼鐵聯合有限公司具體出資。
資本正在源源不斷地涌入機器人行業，但是從全球來看，機器人行業創投融資案例仍主要集中在前期項目，其中，天使輪、A輪融資的項目占大多數。CBinsights的數據顯示，全球工業機器人創投融資天使輪融資占所有輪次項目比例高達42%，緊接其后的是A輪融資占14%，兩輪融資項目加起來接近60%。
記者查詢人工智能信息服務平臺因果樹相關數據發現，國內機器人行業創投融資大多數也集中在前期輪次，其中在2016年的全部融資案例中天使輪和A輪占比分別達到了22.9%、54.3%，B輪融資只占了22.9%，C輪與D輪融資案例數量甚至為0，顯示出國內機器人行業發展雖然火爆，但仍然處于前期。
2016年中國機器人企業融資輪次分布
融資難與估值高
資本狂歡之下，從“無人車間”到“人機共舞”，機器人概念頻頻刷屏，機器人大軍已浩浩蕩蕩走進生產線。
據記者不完全統計，當前國內號稱做機器人的企業已超過4000家，隨著國家產業政策的鼓勵和措施支持，這種擴張趨勢可能還會繼續。
然而，資本盛宴之下并非“人人可以吃飽飯”。記者在一個以中小機器人公司組成的微信群中發現，大量主打機器人概念的中小公司都面臨融資難的問題。有業內人士告訴第一財經記者，機器人產業化發展的投入非常大，資金問題正成為制約公司快速發展的瓶頸。
雖然不是主打機器人產品，但是同樣科技投入巨大的禾賽科技CEO李一帆向第一財經記者表示，與常規理解不同，很多高科技公司其實屬于重資產公司，大量的設備投入需要充沛的資金保障。
現實是，資金占用量較大的機器人企業并非想象中那么容易融資。原徠斯機器人高級經理屠崴告訴第一財經記者，“機器人公司想實現短期盈利非常困難是主要原因。”
快遞分揀機器人誰發明的多家銀行負責貸款的人士向第一財經記者表示，目前中小企業融資的基本特征是融資渠道狹窄，主要表現在銀行貸款仍然是中小企業融資的主渠道。然而，由于前期投入較大，許多經營時間不長，賬面狀況并不十分好看的中小機器人企業，因擔保或抵押條件而被銀行拒之門外。
恒豐銀行研究院商業銀行研究中心負責人吳琦告訴第一財經記者，目前從金融業的角度來看，機器人行業有市場前景但技術還不是特別成熟，尤其是商業模式還不完善。很多銀行都在加強對這個領域的研究，但由于匹配產業發展的服務模式和產品體系還不完善，相應的風控模型和手段不健全，所以融資規模還不大。吳琦表示銀行業對于機器人行業的井噴態勢尚保持冷靜態度。
國務院國資委研究中心副主任彭建國近日表示，機器人這樣的高科技產業具有風險大和前期投入大等特點，金融支持上除了依靠銀行等貸款類機構外，還必須依靠多層次資本市場的力量予以推動。
但是在吳琦看來，非銀金融機構尤其是基金和券商對這個行業有些高估，從而導致中國機器人行業出現融資難與高估值并存的現象。
吳琦向第一財經記者表示，高估值下，很多機器人企業可能會放棄技術和商業模式的完善，轉而通過資本運作來炒作。帶來的后果無疑就是陷入高端產能不足、低端產能過剩的窘境當中。
算法欠賬多，國產“大腦”愛出錯
衡量機器人優劣有兩個重要標準：穩定性和精確性。核心控制器是影響穩定性的關鍵部件，是工業機器人的“大腦”。而軟件相當于語言，把“大腦”的想法傳遞出去。
要講好這門“語言”，需要底層核心算法。“四大家族”可以出售伺服系統、減速器、編碼器等關鍵部件，但對核心算法一直秘而不宣，絕不外泄。
某國內機器人企業技術總監說：核心算法差距過大，導致國產機器人穩定性不佳，故障率居高不下。“參數自整定，抑震算法，轉矩波動補償……差距還很大。”
“工廠里一百多臺‘四大家族’設備，一年也出不了幾次故障；如果用國產機器人，故障率可能是人家幾倍。”沈陽霹靂科技有限公司技術合伙人、資深機器人軟件工程師周超說。
申通快遞分揀機器人的優勢因此，部分客戶寧愿買二手進口機器人，繳納一筆不菲的“重新開機費”，也不愿意使用國產機器人。
“好的算法，幾千行就能讓機器人穩定運行不出故障；差的算法，幾萬行也達不到人家的水準，”周超介紹，這種差距打個比方：咱們是剛從駕校領到駕證的新手，而人家是一個具有多年經驗的賽車手。
不掌握核心算法，生產精度需求不高的產品還勉強可以應用，但倘若應用到航天航空、軍工、汽車制造等高端領域，就只能依賴進口工業機器人了。
閃兔分揀機應用軟件卡脖子，定價權拱手讓人
算法的差距不只體現在核心控制器上，更拖慢了伺服系統響應的速度。
機器人每完成一個動作，需要核心控制器、伺服驅動器和伺服電機協同作戰。打個比方，就像一場“戰爭”，“將軍”下令進攻；“傳令兵”傳遞進攻信號；得令的“士兵”向指定位置沖鋒。
現在“四大家族”的產品已經進化到“將軍”通過4G信號直接指揮“士兵”；而國產機器人尚停留在傳令兵時代，速度當然就慢了許多。
“如果不掌握核心算法，這一差距很難被縮小。”馬龍說。據他介紹，對于單臺伺服系統，國產機器人動態與靜態精度都很高，但高端機器人一般同時有6臺以上伺服系統，用傳統的控制方法難以取得好的控制效果。
多臺伺服系統需要“大腦”提前進行計算。通過底層算法，國外核心控制器可以通過伺服系統的電流環直接操作電機，實現高動態多軸非線性條件下的精密控制，因此“四大家族”的機器人響應速度更快、定位更準確。
由于算法、軟件的差距，最終產品的售價也天差地別。以伺服系統為例，即使核心元器件幾乎完全一樣，成本其實相差無幾，但國外的產品售價貴10倍。
“這是因為國產伺服系統基本都使用自帶軟件庫，國外企業限制很多高級功能，不向我們開放，比如位置環的S曲線功能，你想要這個功能，就得掏錢買人家的產品，定價權就這樣讓出去了。”馬龍說。
最后不得不提一下減速器，在全球減速器市場上，日系壟斷了85%的份額。
全自動分揀機器人制作納博特斯克RV-110E減速機
精密減速器制造，投資大，技術難度高，有很高的壁壘。也正因此，全球工業機器人減速器的市場高度集中，其中日本納博特斯克在RV減速器領域處壟斷地位，日本哈默納科則在諧波減速器領域處壟斷地位，兩家合計占全球市場的75%左右，另外一家日本廠商住友則占據了10%。由于其極高的技術壁壘，工業機器人本體制造環節對減速器環節議價能力很弱。
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