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杨建铭:机器人时代提前降临,是为了做你不想做的工作|行业前沿来源: 日期:2020-07-27 04:10:23  阅读:-

    Hardware Club管理合伙人杨建铭:机器人时代提前降临,是为了做你不想做的工作 | 行业前沿

    本文原文载自风传媒杨建铭专栏

    网址:https://www.storm.mg/article/724345

    文章原标题:非关成本——机器人时代的提前降临

    主编点评:一直以来,人们都觉得因为人工成本高,所以企业要引入机器人。事实并非如此,本文作者Hardware Club管理合伙人杨建铭从投资的三家公司详细阐述了机器人时代的提前到来,关键目的不在于降低成本,而是劳动力结构调整、技术发展等因素驱动下的必然结果。

    作者简介:杨建铭,现任巴黎风险资本公司Hardware Club管理合伙人。台湾大学电机学硕士、法国HEC Paris MBA,CFA持证人,过去曾在亚洲、硅谷和欧洲半导体行业从业十二年,包含创业四年。

    此前,Hardware Club投资了一家总部位于克罗埃西亚首都札格瑞布(Zagreb)的机器人初创公司Gideon Robotics,共同投资人除了伦敦风险投资公司Local Globe之外,还包括了TransferWise创始人Taavet Hinrikus。


    杨建铭:机器人时代提前降临,是为了做你不想做的工作|行业前沿


    ▍Gideon Brothers团队与机器人合照

    Gideon Robotics由连续创业者Matija Kopić和其它四位创始人联合创办,名字来自旧约圣经中以三百以色列勇士打败米甸人的希伯来士师基甸。公司创立一年半,就成长到40人团队,并开发了可以举重800公斤的仓储机器人。和亚马逊的自动导引车(AGV,Automated Guided Vehicles)Kiva Systems不同,结合自研的机器视觉技术的Gideon Brothers可以直接在现有的仓库中运作,仓储物流从业者不需要为了引入机器人而被迫投入大量资金改建仓储设施。

    Gideon Brothers:提升仓储运营效率

    Gideon Brothers的机器人首次引入到一间仓库时,会先以其即时定位与地图构建(SLAM,Simultaneous localization and mapping)系统进行仓库地图绘制,然后仓库的工作人员便可通过网页或App,轻松对机器人下指令,可要求将物品移动到不同的目的地。

    此外,由于配有基于类神经网络的机器视觉技术,Gideon Brothers的机器人除了会自动导航之外,还能在行走中自动辨识附近的人或者物体,并判断是否驻足等候,或改道而行。这让大多数仓库可以轻松引入Gideon Brothers的机器人系统,并在前期无需投入大量的仓库改装费用。


    杨建铭:机器人时代提前降临,是为了做你不想做的工作|行业前沿


    ▍图片来源于网络

    与很多之前评估过的仓储机器人创业公司不同,Gideon Brothers不仅在机器人硬件和AI视觉技术上出类拔萃,作为其中一位联合创始人,Kruno Strazǎnac更率领一支“客户成功”团队常驻在物流客户的厂房中,与客户琢磨探讨,如何让仓储机器人系统的运营效率更高,这也是我们投资它的主要原因。

    在与客户的密切互动中,他们发现一个现象:供应链或者物流从业者引入机器人系统的最大动机并不是为了节省成本,而是招工日益困难。

    对于仓储从业者而言,移动栈板和其载物的工作多半是由人工操作起重机来完成。这样的工作枯燥乏味,附加值也低,但却是仓储物流从业者的日常基本工作之一。以往,工厂都会雇佣具有起重机操作资格的员工来进行这项工作,但是近年来越来越难找到符合资质的员工,有时候甚至高薪也无法吸引人才。原因在于千禧世代的年轻人对于这些枯燥的工作毫无兴趣,许多人注意到机器人技术的进步,了解这些工作在十年内就多半会被机器人取代,因此不管薪水多高,他们都没有把这份工作规划在职业生涯内。

    因此,对于仓储物流从业者来说,最大的痛点是缺乏人才,而不是成本。但如果效仿亚马逊引入AGV,则得大幅改建现有仓储设备,引入不熟悉的复杂软件,改变工作流程,招聘具有工程背景的机器人系统运营人员,并且还要重新培训其它员工。由于前期投入成本和必须负担的风险过于庞大,所以往往不了了之。现在有了像Gideon Brothers这样的新一代仓储机器人,他们几乎不需要改变仓储设施和工作流程,也不用特别培训员工,就能解决栈板运送缺人的问题。

    Automata:拓宽机器手臂的应用市场

    事实上,Gideon Brothers并不是Hardware Club投资的唯一一家机器人创业公司,我们还投资了位于伦敦的Automata。

    Automata两位创始人Mostafa Elsayed以及Mostafa Elsayed背景很特别,在共同创办这家公司之前,他们在建筑大师札哈・哈蒂的事务所任职多年。喜欢建筑的人都知道札哈的建筑风格有着自由奔放的科幻曲线,所以事务所除了传统的建筑师团队之外,也设有研究部门,主要负责开发各种软件和硬件,协助建筑师团队在设计初期更有效地评估设计的可行性,以及估算建筑成本。

    据两位创始人介绍,札哈对3D打印、机器人盖房子这些新鲜事物很有兴趣,因此叫他们两个进行研究。于是,这两位原本对机器人一窍不通的软件工程师开始联络各个厂家,最后购得一台某知名大厂的工业机器手臂。但他们发现,尽管购买金额高昂,机器手臂还是需要花大力气编程才能使用。即使两人都是软件工程背景,仍旧花了不少时间才学会机器手臂的编程方式,且一旦设定好某个任务动作后,要修改又得大费周章。

    此外,除了使用体验不佳,两人又发现了机器手臂价格高昂的原因:几乎所有机器手臂厂商都采用某知名供应商的变速器,该变速器虽然性能卓越,但定价死板。一支六轴机器手臂就得用到6个变速器,光是这部分成本就非常惊人。

    对这一行业现象,两人虽然感到非常不解,但同时又觉得这是一个机会。于是,两人一起离开札哈事务所,共同创办了Automata。和其它机器手臂创业公司不同的是,他们选择了自行开发变速器,经过多版原型开发和改良,终于开发了搭载六轴手臂设计的变速器,成功将同等级机器手臂价格砍掉一个零,再配上现代的学习编程系统,让任何人都能轻松编程他们的机器手臂。


    杨建铭:机器人时代提前降临,是为了做你不想做的工作|行业前沿


    ▍精密机器手臂所带来的旗舞

    但这和之前说的“非关成本”是否矛盾呢?的确,Automata的最初目的是降低机器手臂成本和提供简单易用的使用系统,但随着原型机的改版进步,他们在跟潜在客户沟通时发现,降低机器手臂的成本不仅有机会帮助客户省钱,更重要的是打开了原本不属于机器手臂的应用市场。

    举例来说,所有超市都供应沙拉和三明治,为了保持食材新鲜,这些食品基本在城市里的中央厨房制作。但这高度依赖人力,因为每天供应4—10种沙拉和三明治,里面用到的食材加起来可能有30种,而每一种沙拉或三明治每天就只有几千份的量,且每天菜单和食材还在不断变化。所以,传统供应商根本不会考虑引入任何机器手臂系统,因为传统机器手臂编程复杂,不易改变设置方式,并不适合少量多样、变化频率大的应用场景。

    因此,传统的操作方式是通过人工来完成,但这一工作比上文提到的操作仓储起重机更加枯燥乏味,没有前景。因此尽管伦敦和巴黎的人口持续增长,对于快餐需求也不断提升,但供应商却日益面临缺人的挑战。而有了Automata这样的机器手臂,就可以处理少量多样、变化频率大的工作,解决企业缺工的痛点。

    LeftHand Robotics:为人行道除雪

    在美国,Hardware Club也投资了一家初创企业LeftHand Robotics。联合创始人Terry Olkin有丰富的软件经验,上一次创业成功将公司高价卖给Workday,之后选择搬回老家科罗拉多州的朗蒙特,并创办了LeftHand Robotics。

    作为雪国之州,科罗拉多每年下雪数月,平均积雪高达数公尺,一到冬天就是每天和积雪搏斗。所以,这些北方之州有大量的除雪服务供应商,除了配有除雪装置的卡车清扫马路上的积雪,也需负责清扫人行道上的积雪,但由于人行道路况复杂,传统上是人工操作小型除雪机来完成除雪工作。

    不过,由于只有冬天有工作,这些服务供应商多半会选择招聘季节工,以往不乏居住在南方各州的墨西哥裔劳工在冬天迁徙到北方赚这些季节工费,但这几年供应商就算提升时薪也招不到季节工,许多墨西哥裔季节工宁愿留在南方,或通过共享经济赚钱补贴家用,所以供应商面临严重缺工的挑战。

    Left Hand Robotics的Snowbot Pro机器人以柴油驱动,配备类神经网络机械视觉技术,可以根据规划的路径自动为社区的人行道除雪,并可以判断是否有行人、宠物或者杂物在道路上,主动决定暂停等待还是绕道。

    同时,机器人还会记录工作过程,可以避免除雪后再度降雪时,客户和供应商之间的纷争。由于帮客户解决了缺工的严重痛点,Left Hand Robotics虽然去年冬天才开始出货,但订单早已排起长队。

    综合上述三家机器人创业公司,可以看出,“机器人以低成本优势取代劳工”的说法是不完整的。事实上,在许多行业中,劳工自己已经选择远离某些必要的、但枯燥乏味、毫无前途可言的工作,机器人在这些应用场景中并非取代劳工,而是补上严重的劳工缺口,让供应商得以继续正常营运,然后进一步实现效率的提升。

    或许,机器人时代的提前降临,其实非关成本。

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