百度、华为前赴后继,固废分拣机器人“全面上道”还有多远?

受益于垃圾分类、环保意识的增强,固废全产业链的行业规模在不断增长。

编者按:本文来源创业邦专栏新工业洞察,创业邦经授权转载。

“树叶杂草是湿垃圾,塑料废纸是干垃圾,一份没吃完的外卖需要把打包盒、残羹、塑料袋、勺筷分别放入不同的垃圾桶……”

2019年7月1日,上海通过《上海市生活垃圾管理条例》,拉开了国内进入强制垃圾分类时代的序幕,固废分拣似乎也成了一个迫切的需求。

近期,固废分拣装备企业弓叶科技连续完成了天使轮和A轮融资。固废分拣机器人,听着或许有点陌生,但在这个细分领域,百度、华为、日立、松下等众多实力玩家却纷纷涌入。

尽管近年来我国生活垃圾分类和处理方面成绩可圈可点,但在部分城市和社区,垃圾分类仍是一个棘手的难题。

辅助垃圾分类、再生资源的固废分拣机器人行业,也应运而生。

海内外大厂的“蜂拥而入”

或许你没有在意生活中每天所产生的垃圾,但在这个拥有70多亿人口的地球上,每天所产生的垃圾却是一个不小的数量。目前,仅在我国城市生活垃圾年产量就已经过亿吨,占世界垃圾总产生量的26.5%,在2019年生活垃圾就达到了3.43亿吨。

“垃圾分类”逐渐成为了全世界共同关注的话题,《机器人总动员》中,“瓦力”作为地球上最后一个垃圾机器人进行垃圾分类的场景,成为电影中经典的一幕。

现实中,环卫、垃圾分类等工作也在面临着“招工难”的现状,不少工作人员因工作环境、对人体产生伤害等因素不愿从事相关工作。按照正常工作量算,人工分拣垃圾每人每天也只能处理150公斤到300公斤垃圾,分拣效率并不高。

当然,为了在环保的前提下不用特意区分不同垃圾,辅助人工分拣的机器人开始出现。

作为技术、研发条件相对成熟的国外市场,早在2012年,ZenRobotics就公开了首款垃圾分类机器人ZenRobotics;2017年,正式推出了一种基于视觉判断的垃圾分类机器人Next Generation ZenRobotics Recycler。

此后,美国、日本等国外企业也纷纷涉足垃圾分类机器人领域,包括AMP Robotics、Fanuc、MIT在内的多家垃圾分拣机器人产品已经开始落地使用。在全球垃圾分拣领域专利申请量排名前20榜单中,日立、瑞典恩华特、松下等国外企业名列前茅。

近两年,随着研发条件以及技术的不断成熟,在国家相关部门的政策支持下,国内固废分拣机器人市场开始逐渐活跃起来,博城机器人、ABB&华为、小黄狗、德立信等玩家,开始从事垃圾分拣机器人的相关工作,浙江联运、启迪桑德以及弓叶科技,是我国在垃圾分拣领域专利申请数量靠前的企业。

当下,针对垃圾分拣机器人的研发阶段不同,国内固废分拣机器人玩家主要也分成了三类:第一类已经在现实场景中落地使用的企业,包括弓叶科技、博城机器人等;第二类已经推出但未实现落地使用的产品,像是华为与ABB联合推出AI垃圾分类工作站;第三类则出身于高校实验室、学校团队,如华侨大学、河北农业大学、上海交通大学等。

多重因素的作用下,垃圾分拣机器人成为辅助人工完成高效工作的有效形式之一,对于企业而言,垃圾分拣也是一次新的机遇,特别是在当下技术及研发条件逐渐成熟的背景下,垃圾分拣机器人也成为海内外大厂争相抢夺的新风口。

固废分拣机器人的“源头末端”

受益于垃圾分类、环保意识的增强,固废全产业链的行业规模在不断增长。

据国盛证券研报披露,目前,固废产业链将在一年内释放超过200亿产能,长期来看,产业规模或将达到2000-3000亿元,这也催生了垃圾分拣前端场景数个千亿市场。

分类垃圾桶,代收垃圾网约工,上门代分类、代扔垃圾,垃圾分类APP、小程序开发等多个新型产品或行业应运而生。数据显示,仅在2019年6月,“分类垃圾桶”当月销售额同比增长500%,淘宝和天猫平台“分类垃圾桶”个人消费者成交额就达到2.5亿元。

纵观当下的环卫市场,机械化、智能化、数据化的趋势越来越明显,智慧环卫频繁接触“黑科技”,固废分拣机器人行业逐渐覆盖了垃圾收集和中转站分拣等前端、终端场景。

目前,部分已落地机器人的功能已经覆盖到了垃圾收集的前端场景。博城机器人与江干区城管局联合研发的自助训练分拣机器人,就用于垃圾处理的前端阶段,已经在浙江杭州江干区部分街道上实现了小规模的落地应用。

不过,多数企业集中发力的领域在于垃圾分拣的终端场景,也就是分拣设备与机器人相结合,进一步对混合生活垃圾中的可回收物进行精准分拣和回收,业内人士称之为“混合生活垃圾精准分类”,博城机器人、弓叶科技、ABB&华为均是这一领域的玩家,今年在北京大兴落地的,就是首个应用于混合垃圾中转站的国产分拣机器人。

实际上,这也很考验垃圾分拣机器人的人工智能算法、人工智能软件、迁徙学习等的能力,特别是这种作用在混合垃圾中转站等复杂场景的机器人,对能力提出更高的要求。

一台固废分拣机器人主要分为内置机器学习软件、图像数据库、视觉传感器、分拣算法和吸盘、抓握臂等,笼统一点的讲就是人工智能+高速分拣机器人,在这其中AI算法、AI软件起到了关键作用,就相当于人的大脑以及眼睛,识别和控制机器人进行有效地垃圾分类,也是固废分拣机器人的工作原理所在。

例如,无论废弃物的状态如何,通过AI算法控制进行训练的机器人都可以识别,并且从传送带上准确地抓取要回收的物料,投放到相对应的料框中。

目前,弓叶科技旗下的垃圾分拣机器人“Picking AI”,已经实现批量化销售生产,能进行7*24小时不间断工作,分拣速度每分钟达到90-100次,准确率上升至95%。

在千亿市场的刺激下,从垃圾分拣的前端场景到终端混合处理,逐步实现智慧环卫的“智能化”。即便如此,国内固废分拣机器人行业仍处于发展初期,背后依然存在不少挑战。

“技术+场景”的关卡

事实上,不管是固废分拣机器人,还是其他细分领域的机器人,由于机器人这个产品的特性,固废分拣机器人存在的挑战也是大同小异。

首先,就是存在技术难题。当下,垃圾分拣机器人所能识别的物品不够全面,正确率还无法达到100%,目前最高的准确率也仅达到95%。具体来看,固废分拣机器人涉及多个技术层面,计算机和传感器、视觉系统、工业云端等,之所以无法做到正确率的提升,关键还在于神经网络、智能大脑不够完善,企业对云计算及控制技术的应用,还无法达到同人脑一般,具备高度执行、学习、识别的能力。

特别是在混合垃圾等场景中,垃圾分拣的技术难度和实际工况,比想象的要复杂恶劣多,由于AI算法、AI软件还有待完善,存在无法被输入的图像,也就导致机器人无法准确识别废弃物的类别。比如一些比较破旧的衣物或是鞋子,机器人可能就会存在无法分类的情况。

其次,就是由于国内固废分拣机器人行业仍处在发展初期,上下游产业链发展并不成熟,导致固废机器人成本处在一个较高的水平,曾有相关企业透露,固废分拣机器人的成本高达几十万到上百万,而单台设备的价格更是在500万~1000万元之间。

拆分生产流程,我们也不难发现,固废分拣机器人涉及的产业链较长,从上游的研发、生产再到下游的AI软件自动更新,都要付出不少的开支,对于整个行业来说,这种产业环境就被迫需要深入到机器人零部件的生产、研发、采购之中,一定程度上是耗费资金的同时,又拖慢研发、生产节奏。

最后,由于应用场景的特殊性,所面临的应用难度要远比商用服务机器人来的更复杂一些,特别是混合垃圾中转站,所覆盖的垃圾等废弃物不仅包含可回收物,还有生活垃圾、有害垃圾等一些具有腐蚀性的废弃物,这对固废分拣机器人的硬件及材料就提出了很高的要求,硬件、材料强度高的同时,还有具备耐腐蚀性,以及经得起真空高压,抵挡垃圾在其中的刮擦。

毕竟,固废分拣机器人的成本以及售价比较高,硬件或设备出现问题,对于机器人及企业本身都会造成一次不小的损失,实现机器人长时间的使用,才能体现出效益化。

结语

工业4.0的今天,“智能化”赋予人类更便捷、更智能的生活方式,固废分拣机器人的出现,减轻高强度劳动的同时,也在推动生活习惯的转变,尤其是在垃圾分类推广的过渡期,起到良好的助推作用。

但表面“风光”,技术和效益还待提升的固废分拣机器人行业,面前仍有一座座的大山需要去跨越,兼顾高效益的同时,还有极具性价比,这仍需要各路玩家共同努力。

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