3D视觉，交付质量决定了客户复制速度

加入高工机器人专业行业群，加微信：13590381326，出示名片，仅限机器人及智能制造产业链相关企业。

*本文共约 2726字，阅读完成需 5.5 分钟。

撰文 | 歌者

“随着技术的不断迭代走向成熟，以及用量规模的持续提升，3D视觉的市场价格将愈发趋近于2D视觉。只是从现阶段来看，二者价格上的趋近还需要时间，毕竟基于产品软硬件上的不同，解决问题的难度也不一样。但从长期来看，这个趋势会不断加强，因为无论是2D视觉还是3D视觉，最终给客户解决的都是同一类问题，即二者在用户价值创造上没有本质区别。”

 ——星猿哲科技联合创始人邢梁立博

3D视觉从诞生到走向市场，很多厂商面临的一个重要课题就是如何在让客户用得好的基础上用得起，也即打造产品的高性价比。当然，这亦与市场发展阶段有关，相比2D视觉成熟的市场，3D视觉仍然处于市场早期阶段。从产品的出货量也可见一斑，星猿哲科技联合创始人邢梁立博提到，目前2D视觉的年出货量在几十万台的水平，而3D视觉的年出货量现在还是以千为计量单位；二者出货量的悬殊对比也导致了成本的差异。

当产品的能力边界愈广且能高效稳定地处理客户应用中的复杂问题时，自然会带动更大的出货量，出货量快速上升倒逼成本下降；而成本下降后又将进一步刺激出货量，这是一个循环促进的过程。任何新产品、新技术都需要历经这样一个过程，2D视觉是这么发展起来的，3D视觉也不例外。

进程无法改变，但可以加速。

交付质量决定了每一个细分场景的复制速度

从3D视觉的主要应用来看，目前集中在拆码垛、工业上下料、拣选等场景，这其中就表现出了有些场景增长快，如拆码垛，有些场景增长相对较慢，如工业无序上下料。

由于拆码垛的技术要素更成熟，不少厂商带着新技术进入市场时会选择率先突破这一场景应用，“群策群力”下客观促进了3D视觉在拆码垛应用中的产品力提升，技术趋向成熟，价格持续下降，吸引了更多的用户导入3D视觉在该场景下的应用；而工业无序上下料则相对慢一些，主因在于该场景技术壁垒高，有些厂商交付的效果并没有达到客户预期，从而导致了部分客户对工业无序上下料的视觉应用信心不足。

“我们所谓行业增速也就是客户的复制速度，决定性因素在于交付质量，而交付质量又与技术、产品、价格等因素强相关。”邢梁立博表示，星猿哲科技始终坚持在这一市场发展逻辑下，精进核心技术，推动3D视觉触达更多客户的生产痛点，驱动更多的应用场景。

星猿哲科技最为独特的基因在于对机器人的深刻理解。基于在视觉算法、运动规划算法、图形化操作界面、夹具设计能力的深厚积累，星猿哲科技赋能机器人达到最优的技术指标和易用性，真正给用户带来价值。

以深筐无序上下料为例，面对无序堆叠摆放的工件，3D视觉看到不等同于能够引导机器人准确抓取工件；而准确抓取也并不意味着能以特定姿态以毫米级甚至亚毫米级精确放置于后端的加工工位上。

在整个动作的执行过程中，其实涉及到2大难点：一是深筐无序的复杂性增加了避障和奇异点规避的难度，在工件、环境越复杂的情况下，人工示教就越显得“力不从心”；二是夹具设计问题，在深筐无序这类典型的3D视觉应用场景下，夹具的设计需要充分考虑视觉误差和机器人运动轨迹，而工业集成商积累的夹具设计经验常常是针对固定姿态的工件，不能直接适用于深框无序的场景。

在实际应用中，星猿哲科技成功解决了这两大技术难点，在运行节拍、工件覆盖性、清筐率、设置简易性等关键指标上形成代差优势。

星猿哲科技始终认为，自动化是一个系统工程，涉及问题不仅仅是视觉，还需要结合运动规划、硬件设计等考量因素，而且越是复杂场景，越是需要实现上述技术的紧密结合。这也是公司致力于掌握全栈技术的底层逻辑。

集中精力做最重要的事情

从3D视觉本身的产品成熟度来看，目前还远没有到一个标品就能搞定所有的自动化场景，这也意味着厂商需要根据自身的资源禀赋，选择自身的优势领域来深耕。这也决定了星猿哲科技对自身的定位，为小件拣选、拆码垛、工业上下料三大场景客户提供完整解决方案，打磨极致产品力。

同时间内，聚焦以上三大场景，做精做透，给客户交付一个完整的解决方案，确保客户使用价值最大化。

“实际上，应对不同场景所需要的核心能力是不一样的，如果同时进入很多的细分场景，对应的产品打磨是一个比较扭曲的过程，结果就是在任何细分场景上都不具备产品力优势。”邢梁立博强调道。

尤其是处于早期快速发展阶段的3D视觉应用场景，即使是2D视觉的全球头部企业基恩士和康耐视，产品也不能面面俱到，基恩士只推出了四目相机，无法应用于“眼在手上”作业场景。康耐视更是对深筐无序场景退避三舍。

对于初创公司而言，更应集中有限资源，集中发力，吃透特定场景的工艺要求和技术细节点，与市场碰撞打磨出好的解决方案。

就拿工业无序上下料场景来说，3D视觉需要面对各类形状不一或不规则的物料，要应对反光件或切削液的误识别，同时面临着深筐变形或环境光干扰，还要应对复杂环境避障和多姿态注册问题，如果在视觉算法和运动规划上没有深厚的积累，是无法保障识别稳定性和清筐率的。

再比如在小件拣选场景，面对电商海量级SKU，星猿哲科技意识到要提升单站处理能力即SKU覆盖率，常常不是视觉看不到而是“手”不够强，没有一款通用的吸盘或夹具能够适配全品类。因此在这个场景下，视觉只是其一，星猿哲也在不断提升末端执行器的产品力。

基于此背景，星猿哲科技更希望能够集中精力做最重要的、最能发挥自身优势的场景深耕。目前，星猿哲科技立足三大细分场景，已将机器人拣选解决方案推向电商、物流、汽车零部件、日化、医药、消费品等行业，广泛应用于行业头部公司。

模式没有好坏之分，产品才有

中国制造起步较晚，所以很多情况下我们都是摸着国际大厂的路线过河。同样在3D视觉领域，不少厂商也在纠结是否应该学习基恩士、康耐视的产品路线，或者是二者对应的直销模式、代理模式。

“其实模式本身没有好坏之分，适合自身即可，但产品有。长期来看，我们认为模式不如产品重要。如果产品能够做到像基恩士、康耐视2D视觉一样高效交付，那他们的模式也同样能够适用于你。”邢梁立博表示，“在产品做到这么好的基础上，什么模式都行，直销也行，代理也行，基恩士和康耐视的模式都很成功。”

所以，一切模式的核心都将回归至产品。在今天中国的3D视觉集成商还没有快速成长起来的情况下，厂商更应该把产品做好，帮助客户快速导入，同时稳定、高效地为客户解决问题。

—END—

招募作者

高工机器人正在招募兼职内容创作者和专栏作家，请将简历和原创作品投至邮箱：[e-mail] 

我们对职业、所在地等没有要求，欢迎有兴趣有能力的朋友加入！

历史文章

点

“阅读原文”回顾2021高工机器人年会精彩内容！