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搖櫓船科技鄭道勤:持續(xù)發(fā)力關(guān)鍵核心技術(shù),助力實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展

發(fā)布時間: 2022-11-14 11:11:12 來源:

核心提示: 伴隨實體經(jīng)濟高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展,隨著“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”戰(zhàn)略的實施、高水平科技自立自強新征程的開啟,我們相信“追趕超越”只是時間問題。

“實體經(jīng)濟”是強國之基。制造業(yè)是立國之本。實體經(jīng)濟是國家經(jīng)濟命脈所系,也將成為構(gòu)筑未來發(fā)展戰(zhàn)略優(yōu)勢的重要支撐。制造業(yè)是實體經(jīng)濟中的關(guān)鍵部門,壯大實體經(jīng)濟,需要進一步夯實制造業(yè)這個重要基礎(chǔ)。過去我國制造業(yè)的典型特征是“大而不強”。如今以高質(zhì)量發(fā)展為目標(biāo),做大做強制造業(yè),發(fā)展實體經(jīng)濟,推進新型工業(yè)化,已經(jīng)成為行業(yè)新共識。

新技術(shù)為實體經(jīng)濟發(fā)展注入新動能

近年來,在“數(shù)字中國”這一頂層規(guī)劃設(shè)計下,一批中國科技領(lǐng)軍企業(yè)在大數(shù)據(jù)、5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、區(qū)塊鏈等領(lǐng)域蓬勃發(fā)展。新技術(shù)帶來新模式、新技術(shù)賦能新場景……以數(shù)字技術(shù)為代表的新技術(shù)應(yīng)用,促進中國千行百業(yè)加快轉(zhuǎn)型升級,對經(jīng)濟發(fā)展的放大、疊加、倍增作用凸顯,源源不斷地為中國高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。


“以‘機器視覺’產(chǎn)業(yè)為例來看,這一新技術(shù)已經(jīng)在制造業(yè)大顯身手,為實體經(jīng)濟提質(zhì)增效降成本帶來顯著變化。”中科搖櫓船創(chuàng)始人鄭道勤表示。


事實上,從國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程分析,便能清晰看到機器視覺對實體產(chǎn)業(yè)帶來的改變——

第一階段:概念導(dǎo)入階段(1990年以前)。此時制造業(yè)以粗放型、勞動密集型為主。機器視覺這一前沿概念在國內(nèi)剛萌芽,且僅僅在大學(xué)和研究所中存在一些研究圖像處理和識別模式的實驗室。

第二階段:行業(yè)起步階段(1990-1998年)。伴隨著制造業(yè)從粗放型向標(biāo)準(zhǔn)化的進階,流水線生產(chǎn)帶來機器視覺產(chǎn)業(yè)的初步發(fā)展。此時,主要的國際機器視覺廠商剛剛進入中國市場,產(chǎn)業(yè)生態(tài)開始初步建立。

第三階段:行業(yè)成長階段(1998-2008年)。2001年中國加入WTO搭上了全球化的浪潮,中國制造強國之路開啟。2002年,中國正式成為“世界工廠”。2007年,中國制造業(yè)增速連續(xù)20年居世界首位。中國制造龐大市場需求,帶動機器視覺產(chǎn)業(yè)快速成長。此時,不少國外品牌供應(yīng)商通過代理機構(gòu)快速覆蓋和占有中國市場。

第四階段:快速發(fā)展階段(2008-2016年)。2008年全球金融危機給高速發(fā)展的中國制造業(yè)當(dāng)頭一棒。2009年,制造業(yè)受到政策支持,絕地反擊。2010年中國制造業(yè)登頂全球。2013年中國移動互聯(lián)網(wǎng)大幕拉開,3C產(chǎn)品走俏。2015年供給側(cè)改革提出,國內(nèi)制造業(yè)過剩。伴隨著3C電子制造產(chǎn)業(yè)的快速崛起,中國制造開始走向“精益生產(chǎn)”。精益制造對機器視覺產(chǎn)業(yè)提供絕佳市場機會,機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展走上快車道。

第五階段:自主創(chuàng)新階段(2016至今)。2016年是人工智能產(chǎn)業(yè)元年,伴隨著AI技術(shù)的快速創(chuàng)新,AI應(yīng)用的不斷落地,國內(nèi)機器視覺領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新如火如荼。伴隨著近些年貿(mào)易摩擦、疫情反復(fù)、地緣爭端等多重復(fù)雜因素影響,中國制造業(yè)當(dāng)前面臨低端制造業(yè)外遷、高端制造業(yè)回流的雙重壓力。同時,隨著國家安全的需要,機器視覺國產(chǎn)化要求日益緊迫。從精益制造進一步邁向智能制造。數(shù)字化、國產(chǎn)化、智能化三浪疊加,推動機器視覺行業(yè)進入新紀(jì)元。

總結(jié)來看,從粗放制造(勞動密集型制造業(yè))、標(biāo)準(zhǔn)制造(資本密集型制造業(yè))、精益制造(技術(shù)密集型制造業(yè))到智能制造(數(shù)據(jù)智能型制造業(yè)),伴隨著制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級,與之同步發(fā)展的機器視覺行業(yè)亦步亦趨。

鄭道勤表示,“目前機器視覺已經(jīng)覆蓋的實體經(jīng)濟領(lǐng)域主要有:消費電子、新能源產(chǎn)業(yè)、汽車制造、半導(dǎo)體芯片、玻璃面板、生物醫(yī)藥、紡織皮革、物流倉儲、印刷、食品包裝等多個行業(yè)。機器視覺是人工智能和實體經(jīng)濟深度融合發(fā)展的鮮明案例,主要場景包括:識別、測量、引導(dǎo)、檢測、定位、拆碼垛等,是,助推制造企業(yè)降本、提質(zhì)、增效,推動人口紅利向硬科技紅利的轉(zhuǎn)變,加快實現(xiàn)總書記強調(diào)的中國制造“三個轉(zhuǎn)變”。從這一點看,以機器視覺為代表的新技術(shù),實實在在為實體經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展注入了新動能。”

選擇“難而正確”的事——道阻且長,行則將至

據(jù)IDC、國家統(tǒng)計局統(tǒng)計,中國離散型制造業(yè)占制造業(yè)從業(yè)人員比在70%(約8000萬人),以人均綜合薪資8萬元/年計算,每年的市場容量達6.4萬億元;在工業(yè)企業(yè)從事質(zhì)量檢測的人員約360萬人,以人均綜合支出8萬元/年計算,工業(yè)企業(yè)在質(zhì)量檢測方面的人力成本達2880億元/年,并以約8%逐年遞增。

從宏觀角度看,中國人口紅利優(yōu)勢正在減弱。過去幾年,中國采購了大量自動化設(shè)備以應(yīng)對缺工現(xiàn)象。從產(chǎn)業(yè)角度看,自動化工廠紛紛選擇提高自動化程度,機器視覺作為高級自動化不可或缺的模塊,未來穩(wěn)增長趨勢不變。

據(jù)不完全統(tǒng)計,目前國內(nèi)扎根機器視覺領(lǐng)域的企業(yè)有上千家之多,已經(jīng)建立行業(yè)品牌和知名度的企業(yè)有數(shù)百家。各類企業(yè)分布在產(chǎn)業(yè)鏈不同環(huán)節(jié),產(chǎn)品、定位、優(yōu)劣勢也存在差異。按其技術(shù)偏向和產(chǎn)品類別,可以分為——

成像類:此類公司偏重于光源、鏡頭、相機、圖像采集卡等的研制和生產(chǎn),目的是為行業(yè)和市場提供高精度高分辨率的圖像信息。此類公司一般成長于一些相機生產(chǎn)廠家;

算法類:此類公司偏向于構(gòu)建信息處理平臺和機器視覺算法庫,以提高圖像信息的處理能力。此類公司一般起家于IT行業(yè)或者軟件公司;

算力類:此類公司偏重于AI能力平臺打造,或者偏向于現(xiàn)場應(yīng)用軟件的編寫,目的是將機器視覺的應(yīng)用延伸到制造業(yè)的智能決策執(zhí)行層面。

另外還有一些所謂機器視覺公司,并沒有自己的核心技術(shù)和產(chǎn)品研發(fā)能力,靠整合其它公司的產(chǎn)品,以集成的視覺產(chǎn)品、視覺裝備或機器視覺解決方案來占領(lǐng)應(yīng)用端市場。

鄭道勤分析稱:“成像技術(shù)、處理算法、算力平臺和行業(yè)應(yīng)用是機器視覺發(fā)展的四個核心要素,涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領(lǐng)域。國內(nèi)的機器視覺公司多數(shù)只偏重于上述某一個或某幾個領(lǐng)域,如要么在成像技術(shù)上突出,要么在圖像信息處理或者算法平臺搭建等方面優(yōu)勢明顯,在技術(shù)、資金和市場等多重因素的影響下,很難全面發(fā)展。”

從市場競爭能力看,以某些公司為代表的非標(biāo)集成類公司,另外一些AI系統(tǒng)軟件公司,這些企業(yè)目前發(fā)展迅速,但長期看沒有自己的核心部件,始終缺乏成長性。

中科搖櫓船孵化自中國科學(xué)院,是一家掌握高精密光電測量核心技術(shù)的‘硬科技’企業(yè),我們始終認(rèn)為一定要持續(xù)努力做好硬科技產(chǎn)品,才有可能成為偉大公司。一定要掌握關(guān)鍵核心部件,才能超越基恩士、康耐視、海克斯康、西克這四家老牌自動化國際巨頭。機器視覺產(chǎn)業(yè)的特殊之處在于,這是一個將軟硬件充分結(jié)合的賽道,軟件硬件缺一不可,否則一定會有短板。中科搖櫓船選擇了一條難而正確的道路——堅持做好關(guān)鍵核心部件,但我們不畏路遠,堅信道阻且長,行則將至。”鄭道勤強調(diào)。

“工業(yè)自動化時代的黃金發(fā)展期,我們國人沒有趕上。行業(yè)巨頭林立,山峰陣地已被國際巨頭占據(jù)。當(dāng)下,工業(yè)4.0風(fēng)口乍起,工業(yè)智能化方興未艾,大風(fēng)起兮云飛揚,新的時代背景下,催生新場景、新應(yīng)用、新產(chǎn)品、新巨頭,一定會誕生新的行業(yè)巨頭,中國企業(yè)有很大的機會。”

以目前中科搖櫓船最新發(fā)布的產(chǎn)品來看,零部件的觸角已經(jīng)延伸至 3D 機器視覺領(lǐng)域。這家公司自主研發(fā)的 3D 相機系列產(chǎn)品:3D 雙目結(jié)構(gòu)光相機、3D 線激光輪廓掃描相機系列,精度、速度、適應(yīng)性等性能優(yōu)勢已經(jīng)在行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先,應(yīng)用場景集中在于導(dǎo)體、LED 等行業(yè)的 3D 尺寸測量與外觀形貌缺陷檢測,在工業(yè)生產(chǎn)中能夠自主識別判斷、無序抓取、混裝分揀、自主引導(dǎo)裝配。這些都成為其未來市場的核心競爭優(yōu)勢。

“軟硬件同時并行開發(fā),優(yōu)勢在于產(chǎn)品和解決方案交付時自主可控、協(xié)同高效、競爭壁壘較高,但劣勢是企業(yè)成長周期較長。就以集成模式為例,入行門檻較低,盈利快,商業(yè)模式易復(fù)制,可替代性更高。”

深計遠慮,所以不窮:從四大趨勢看機器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向

縱觀機器視覺在國內(nèi)的發(fā)展歷程,我們需要從未來的趨勢中去尋找機遇和消除不確定性。

首先,從細分技術(shù)趨勢看。過去行業(yè)以2D平面缺陷檢測為主,而現(xiàn)在則以2D-3D立體缺陷檢測為趨勢。單從技術(shù)方面看,3D檢測手段已經(jīng)較為成熟,主要用于同時檢測表面缺陷+平整度,目前已經(jīng)普遍在3C(平板玻璃、機加工零部件、PCB等)、汽車(車身、焊接)等領(lǐng)域得到應(yīng)用。

第二,從商業(yè)模式變化上看。當(dāng)前工業(yè)視覺領(lǐng)域,仍然以賣硬件和軟件算法為主,通過交付實現(xiàn)營收。例如全面代工貼牌、計件收費等,尚未出現(xiàn)創(chuàng)新性的商業(yè)模式。但可以預(yù)見的是,基于敏捷制造、柔性生產(chǎn)等趨勢,將會誕生出以數(shù)字供應(yīng)鏈為基礎(chǔ)的創(chuàng)新型商業(yè)模式。

第三,從市場競爭看。國內(nèi)主要的市場份額依然是外資企業(yè)為主,且服務(wù)的大中型企業(yè)居多。而本土供應(yīng)商主要覆蓋的是中小企業(yè)。國產(chǎn)機器視覺市場呈現(xiàn)出“小而不強”的現(xiàn)狀。

從短期市場競爭格局判斷,一是以光源、相機為代表的硬件供應(yīng)商(OPT、海康等)將進一步擴大份額,擠壓以基恩士為代表的傳統(tǒng)頭部品牌的價格空間。二是國外品牌所統(tǒng)治的工業(yè)視覺集成產(chǎn)品,例如一鍵式閃測、視覺顯微鏡等產(chǎn)品,將有較大的價格降幅,這一方面為終端用戶帶來利好,但也會嚴(yán)重壓縮國內(nèi)品牌的盈利能力和市場突破能力。

長遠看,未來國內(nèi)必將涌現(xiàn)營收超過50億元、市值過千億的超級工業(yè)視覺本土品牌,并向亞太、歐美地區(qū)擴張。

第四,從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用邊界來看。未來工業(yè)視覺的應(yīng)用范圍將更加寬廣,工業(yè)視覺與商業(yè)視覺的分界線會變得模糊。伴隨著視覺深度學(xué)習(xí)技術(shù)進一步發(fā)展,從而使機器視覺技術(shù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、智慧家居、智慧交通、VR/AR等應(yīng)用緊密結(jié)合,產(chǎn)業(yè)規(guī)模進一步擴大、應(yīng)用場景變得豐富多元,或許普通人也將享受機器視覺帶來的技術(shù)革新。

客觀上講,本土廠商和國外行業(yè)巨頭在行業(yè)滲透、產(chǎn)品通用性、品牌溢價等方面都還存在一些差距。但是,本土廠商在價格成本、敏捷交付、售后服務(wù)、快速迭代等方面,具有本地化優(yōu)勢,加之中國擁有全球成長性最大的機器視覺市場,擁有最完整的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條,伴隨實體經(jīng)濟高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展,隨著“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”戰(zhàn)略的實施、高水平科技自立自強新征程的開啟,我們相信“追趕超越”只是時間問題。

【免責(zé)聲明】所刊原創(chuàng)內(nèi)容之本文僅代表作者本人觀點,與新戰(zhàn)略機器人網(wǎng)無關(guān)。新戰(zhàn)略機器人網(wǎng)站對文中陳述、觀點判斷保持中立。本網(wǎng)轉(zhuǎn)載自其它媒體的信息,轉(zhuǎn)載目的在于傳遞更多信息,并不代表本網(wǎng)贊同其觀點和對其真實性負責(zé)。

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