L'industrie de la robotique mobile (AGV/AMR) a récemment fait parler d'elle. Purdue a franchi la frontière des robots de service vers le marché industriel, ajoutant un nouvel acteur à un marché déjà encombré. Haikang Robotics a annoncé que le 100e produit AMR dans toutes les catégories est sorti de la chaîne de production, le principal acteur de l'industrie après des années de développement, la capacité de production décolle, l'ampleur de la tendance de développement est apparue.
Parallèlement, depuis le grand boom des modèles de l'année dernière, un nouveau développement a également été amorcé dans le secteur de la robotique mobile. Un entrepreneur a déclaré avec enthousiasme que « cela améliore le niveau d'intelligence des robots plus que la somme de l'accumulation de technologie des dix dernières années ».
Dans une certaine mesure, cela reflète le développement actuel de l’industrie de la robotique mobile.
Au cours des dix dernières années, l'industrie des robots mobiles a connu une émergence rapide en Chine, et les robots mobiles qui circulent entre les entrepôts logistiques et les lignes de production des usines sont devenus synonymes de logistique intelligente et de fabrication intelligente. Selon les données de GG Robotics, de 2014 à 2023, le taux de croissance composé de l'industrie a dépassé 40 % et le volume des ventes a été multiplié par plus de 20 en dix ans.
Dans ce domaine, outre les startups, les fabricants de robots matures et les fournisseurs traditionnels d'équipements de logistique et d'automatisation sont entrés dans le domaine, et il y a aussi un certain nombre d'acteurs de l'autre côté de la frontière qui doivent être éliminés, et l'involution est sérieuse. L'autre côté de la médaille est qu'après une décennie de développement, l'échelle de l'industrie en 2023, bien que supérieure à 120 000 unités, mais l'échelle et la livraison standardisée restent un problème difficile à surmonter dans l'industrie.
Ce titre inaugurera-t-il une nouvelle histoire avec l'ajout de grands modèles ? Comment l'industrie devrait-elle sortir du récit de l'involution ?
01 Une piste un peu encombrée
Récemment, la société de robotique de service Purdue a lancé son premier robot PUDU T300 pour les scénarios industriels, entrant dans le segment de la livraison industrielle légère et à basse fréquence pour la restauration et d'autres scénarios de service.
Zhang Tao, fondateur et PDG de Purdue Robotics, a déclaré dans une interview que les raisons de l'entrée sur le marché industriel incluent le potentiel élevé de la scène industrielle et la forte acceptation de produits tels que les robots, alors qu'ils ont déjà accumulé de l'expérience dans le domaine des robots de service. Le monde extérieur interprète l'entrée transfrontalière de Purdue dans la logistique industrielle et le transport
segment comme une attente de trouver un nouveau canal de croissance à mesure que l'industrie évolue.
Toutefois, les observateurs ont également souligné que Purdue s’engageait en réalité sur une voie qui est déjà quelque peu encombrée.
Au cours de la dernière décennie, l'industrie nationale des robots mobiles a commencé à rattraper son retard sur les entreprises étrangères, à améliorer progressivement la chaîne industrielle et le taux de localisation actuel a dépassé 90 %.
Un vétéran de l'industrie a expliqué que la tendance a commencé à prendre de l'ampleur à partir de mars 2012, lorsqu'Amazon a acquis le fournisseur de robots d'entrepôt Kiva Systems pour 775 millions de dollars, ce qui a successivement attiré un grand nombre d'entreprises pour concevoir le domaine de la logistique et de l'automatisation des entrepôts.
Par la suite, dans un contexte de hausse des coûts de main-d'œuvre, de difficultés de recrutement et de modernisation industrielle en Chine, les produits de robots mobiles ont progressivement été appliqués dans de nombreux scénarios tels que la vente au détail et la fabrication.
Dans ce processus, un grand nombre d'acteurs sont entrés en jeu. Selon les données de CRM Industry Alliance 2023, il existe plus de 600 entreprises liées à la chaîne industrielle nationale AGV/AMR, parmi lesquelles plus de 220 entreprises propriétaires dont les principaux produits sont des robots mobiles (AGV/AMR) pour applications industrielles. Ce nombre est supérieur à celui des régions d'Europe et d'Amérique du Nord où les robots mobiles ont été développés auparavant.
Par exemple, plusieurs entreprises créées lors de la première vague de boom des startups dans le domaine de la robotique mobile (2014 à 2017), telles que Jiji Jia, Haikang Robotics, Quick Warehouse et Hai Zuo, ont déjà émergé et se sont développées à grande échelle. Parmi elles, Jiji Jia et Hai Zuo ont amélioré leurs performances de vente sur le marché étranger et leurs présentations ont été progressivement perfectionnées. Cependant, en 2023, certaines startups rejoignent encore cette voie et obtiennent des financements.
Certaines anciennes sociétés de robotique Kuka, Yaskawa et Fanuc ont également étendu leurs activités des bras robotisés au domaine de l'AMR et ont développé une activité de robotique logistique et de manutention, notamment Kuka Robotics, qui a créé une division de robotique mobile indépendante à Shanghai en 2021 et a lancé des produits connexes la même année.
Les acteurs du secteur de l'IA ont également fait leur entrée sur le marché. Par exemple, Kuangyi Technology, qui a commencé avec des algorithmes d'IA, a pénétré le marché de la sécurité grâce à l'intégration de matériel et de logiciels. Depuis 2017, le domaine de la logistique intelligente est considéré par Kuangyi comme un nouveau point de rupture pour l'IA sur la scène industrielle.
Les entreprises de plateformes du secteur de la logistique investissent dans des entreprises connexes ou lancent des produits d'auto-recherche dans le but de leur propre efficacité. En juillet de l'année dernière, la plateforme logistique Cargo Lala avait investi dans Tusker Robotics, pariant sur le marché des robots. La société investie, Tasco, est elle-même un développeur de robots de manutention intelligents fondé en 2021, et son principal produit est un robot de palette intelligent.
La plateforme de logistique de commerce électronique Cainiao, d'autre part, en augmentant les investissements en automatisation dans le transport et la distribution en entrepôt et d'autres liens, a lancé des robots mobiles d'entreposage et de transport développés par elle-même, tels que la navette à quatre voies pour palettes développée par elle-même annoncée par Cainiao au public en 2022.
Ce circuit a ainsi rassemblé des startups, des fabricants de robots matures et des fournisseurs traditionnels d’équipements de logistique et d’automatisation, et même des entreprises comme Foxconn et ZTE.
Les acteurs se sont rassemblés, mais les vétérans pensent que le marché est encore précoce, ce qui est une manifestation de l'ampleur de l'industrie. Les données de l'alliance industrielle CMR montrent qu'en 2023, les ventes de robots mobiles (AGV/AMR) en Chine s'élèvent à environ 21,2 milliards de yuans, soit environ 125 400 unités. Même avec la différence de taille du calibre statistique, le marché de l'industrie doit encore être davantage ouvert.
Le marché est aussi inévitablement une situation de concurrence involutive. Le président de Xinsong Robotics Mobile Robotics BG a précédemment spécifiquement souligné que sur le marché de la demande pour les projets de l'industrie des batteries électriques et du photovoltaïque, les ventes de projets individuels se chiffrent à des centaines de millions de dollars, mais la plupart des projets sont au prix le plus bas pour remporter l'appel d'offres car le principe de base est que « le prix de l'offre n'est pas le plus bas, il est seulement plus bas ».
Le prospectus de Haikang Robotics soumis l'année dernière montre que de 2020 à 2022, la marge brute de l'activité de robotique mobile a suivi une tendance à la baisse et mentionne que « l'intensification de la concurrence dans l'industrie a conduit à une certaine ampleur de baisses de prix des produits au cours de la période de référence, en particulier dans l'activité de robotique mobile est plus prononcée ».
02 Demande personnalisée vs. croissance d'échelle
Bien que la concurrence soit féroce, la demande du marché reste forte. Un responsable a déclaré que ces dernières années, avec l'augmentation de la demande dans les secteurs des véhicules à énergie nouvelle, du photovoltaïque et des batteries électriques, les robots mobiles accélèrent l'application de ces secteurs, ces différents domaines représentant également la majeure partie de l'augmentation du secteur.
Les premiers acteurs du marché sont progressivement sortis de la tendance à la croissance à grande échelle. Haikang Robotics a récemment annoncé qu'AMR a sorti 100 000 unités de produits de toutes les catégories, ce qui en fait dans une certaine mesure le leader du secteur après dix ans de développement pour fournir une feuille de réponses.
Et derrière ces données se cache également un problème industriel : comment les fabricants de robots mobiles parviennent-ils à un développement à grande échelle ?
Statistiques de l'Alliance de l'industrie des robots mobiles, en 2022, le marché chinois des robots mobiles d'applications industrielles compte quatre entreprises dont les commandes commerciales dépassent le seuil de 1 milliard et dont les ventes dépassent 100 millions de yuans. Environ 42 entreprises, dont 1 à 300 millions de yuans. 28 entreprises, un grand nombre d'acteurs dans l'échelle des revenus de l'industrie ont du mal à franchir la barre des 300 millions de yuans.
La raison de cette situation réside dans la complexité de la scène de la demande des entreprises.
Les scénarios d'entreposage, de logistique et de production industrielle varient considérablement en termes de demande. Wu Yonghai, vice-président de Haikang Robotics, a mentionné dans un discours de conférence qu'ils sont confrontés à des milliers d'industries, même si dans la même industrie, sur la même scène, le mode de fonctionnement des différentes entreprises est complètement différent.
Dans le même temps, dans l'application complexe de la scène, les priorités des objectifs de l'entreprise peuvent également être différentes, ce qui rend difficile la réalisation d'une livraison par lots à grande échelle dans l'industrie comme dans d'autres industries de l'électronique grand public.
Tang Wenbin a expliqué que dans certains secteurs comme l'entreposage frigorifique, la demande se concentrera sur le degré d'inoccupation, espérant qu'un degré élevé d'inoccupation permettra d'utiliser moins de personnel dans les entrepôts. Certains clients rechercheront une maintenance facile, moins de types d'équipements, la maintenance sera plus simple. Certaines entreprises chercheront également à augmenter la taille de l'espace de stockage et à commander des capacités de stockage.
Avec tous ces facteurs en jeu, la personnalisation est inévitable pour répondre aux besoins des clients.
Comment parvenir à un équilibre entre la demande de personnalisation et le développement à l'échelle de l'entreprise ? Les fournisseurs de robots mobiles tentent également de trouver des moyens de résoudre le problème, notamment en utilisant la componentisation et la platformisation pour relever le défi. Pour trier les fonctions commerciales complexes, catégoriser et échantillonner certains composants au niveau atomique, puis effectuer des combinaisons au niveau atomique pour créer différents scénarios d'application afin de s'adapter à une variété de besoins.
De plus, les entreprises mettent de plus en plus l'accent sur la capacité de modification et de développement secondaire sur le site du client. Haikang Robotics a mentionné qu'elle dispose d'une plate-forme de développement commercial Dataflow spécialisée, qui peut être chorégraphiée avec la logique commerciale, et les utilisateurs peuvent ajuster en permanence la stratégie logique en fonction des changements dans leur propre entreprise.
Un haut responsable a cité un exemple : « Après le système, le client a constaté qu'il y avait un gaspillage à changer comment faire ? Il ne peut pas changer lui-même pour trouver des fabricants, mais les fabricants se sont retirés, cette fois-ci c'est très embarrassant. » La construction de la plate-forme de développement secondaire sera en mesure de s'adapter aux changements du côté de la demande de l'entreprise.
Les systèmes logiciels sont également très importants. L'un d'eux est la compatibilité des différents produits logiciels. En raison des besoins complexes du site d'entreprise, certaines solutions nécessitent la coopération de produits de différentes marques. Mais la manière de programmer les produits de différentes entreprises pour assurer la compatibilité est également un problème. Un autre point est que, dans certains scénarios d'entreposage intelligents, la coordination entre les robots mobiles à grande échelle, la façon dont les robots ne se bloquent pas et la planification de l'itinéraire optimal sont des tests très approfondis de la capacité de l'algorithme.
À l'heure actuelle, les principales entreprises nationales de robotique logistique accordent une grande importance à l'investissement dans les systèmes logiciels. Par exemple, lorsque Kuangyi a développé le système Hetu en 2019, il s'agissait d'utiliser Hetu comme cerveau central pour répartir tous les équipements développés en interne et en tiers, et de réaliser la connexion de systèmes logiciels, notamment le système de gestion d'entrepôt (WMS), le système d'exécution d'entrepôt (WES), le système d'exécution de tâches (TES) et le logiciel de contrôle du corps du robot. Il réalise non seulement une gestion intégrée intelligente de l'entreposage et de la logistique, mais prend également en charge la simulation au stade de la planification, réalisant véritablement la gestion du cycle de vie complet du système d'entreposage et de logistique.
Dans le contexte de la coopération multi-produits de l'industrie, la promotion de la normalisation et de l'unification des interfaces pertinentes est également devenue un consensus au sein de l'industrie. Certaines associations industrielles ont été les premières à mentionner la norme industrielle, et certaines entreprises ont également agi. Par exemple, l'Alliance industrielle des robots mobiles 2022 a développé la « spécification d'interface de données pour les robots mobiles d'applications industrielles et son système de planification » qui a été publiée en avril de l'année dernière.
À l'heure actuelle, les entreprises de robots mobiles doivent faire face à un projet systématique. Tang Wenbin estime que toute la chaîne, du matériel, du logiciel, des algorithmes, à la conception complète du programme et à la mise en œuvre finale de l'atterrissage, y compris certains détails, tels que les interfaces client, la formation et l'exploitation et la maintenance, toute la longue chaîne commerciale affecte l'effet final. "Il s'agit d'un système intégré, les fournisseurs ne peuvent pas être trop courts dans un seul maillon de la carte courte."
03 Le grand dividende du modèle
Au cours de l’année écoulée, la technologie des grands modèles a déclenché une réaction en chaîne dans le monde entier et a ouvert de nombreuses possibilités de croissance.
IDC a récemment publié des données, du 1er octobre 2022 au 15 mars 2024, près de 18 mois, dans le monde, y compris les fournisseurs de cloud computing, les puces matérielles, les applications logicielles et les grandes entreprises de modèles, 60 entreprises, dans la grande vague de modèles, la valeur marchande du marché des capitaux a augmenté de 8 000 milliards de dollars.
L'arrivée des grands modèles a également suscité un vif débat sur la robotique. Un vétéran d'une start-up spécialisée dans la robotique a déclaré à Digital Intelligence Frontier qu'ils avaient vu les grands modèles améliorer le niveau d'intelligence des robots plus au cours des deux dernières années que la somme cumulée des technologies de la dernière décennie.
« À l’origine, il s’agissait d’écrire des programmes morts et de programmer l’intelligence du robot. » La source a expliqué à Digital Intelligence Frontier que, par exemple, pour faire passer un robot d’un point A à un point B puis à un point C, le processus doit être clairement défini avant que le robot ne puisse le faire. Une fois le grand modèle ajouté, tant que l’utilisateur dit où aller en langage naturel, le robot peut le réaliser.
L'interaction homme-robot évolue. Tang Wenbin, directeur technique de Kuangyi Technology, a donné un exemple : sur certains sites de logistique et de production industrielle européens, il existe un certain nombre de solutions de systèmes de contrôle à commande vocale. De nombreuses personnes travaillent avec un casque, à travers des instructions restreintes, en utilisant la voix pour interagir avec le système. Avec l'arrivée des grands modèles, la puissante capacité de compréhension sémantique, les gens peuvent donner des instructions d'utilisation au système plus rapidement et plus facilement.
Tang Wenbin a déclaré à Digital Intelligence Frontier qu'un autre changement plus important est que le grand modèle de bout en bout, à partir des capacités de perception, de prise de décision et de contrôle concentrées dans un modèle, la capacité des personnes à contrôler le robot, le degré d'intelligence de la machine devrait être à un nouveau niveau.
En fait, le modèle de bout en bout est également la direction de base de l'évolution et du développement des grands modèles de l'industrie actuelle, comme OpenAI récemment publié GPT-4o est le modèle de bout en bout, qui a été réalisé comme l'entrée de toute combinaison de texte, d'audio et d'image, et pour générer toute combinaison de texte, d'audio et d'image en sortie, la vitesse de réponse de l'interaction et le dialogue réel sont très similaires. L'effet de retard publié par Google en août dernier a étonné de nombreuses personnes Robotics Transformer 2 (RT-2 en abrégé), un grand modèle de robotique, est également un modèle de bout en bout qui intègre des capacités de vision-langage-action (VLA).
Le responsable d'une solution industrielle d'une entreprise nationale d'intelligence artificielle a déclaré à Digital Intelligence Frontier que le grand modèle de bout en bout signifie que de la saisie de la parole à la compréhension sémantique jusqu'à la prise de décision de contrôle, ce qui était auparavant effectué par plusieurs modèles empilés les uns sur les autres, est désormais effectué par un seul modèle. Auparavant, la superposition de la manière la plus ou la moins entraînerait une perte du degré d'intelligence, tandis que le flux d'informations entre différents modèles présente également naturellement plus de retard, tandis que le modèle de bout en bout signifie moins de pertes, un degré d'intelligence plus élevé et une latence plus courte.
Certaines personnes ont des questions, la logistique et le lien entre l'entreposage semblent relativement étroits, cette scène est-elle nécessaire pour introduire un grand modèle ? Tang Wenbin pense que les scénarios de logistique d'entreposage en fait, le type de tâche n'est pas unique. Par exemple, une scène d'opération de transport de matériaux contient des cartons mobiles, des prélèvements, des emballages, du ruban adhésif et d'autres types de tâches, la capacité de généralisation du grand modèle peut apporter une valeur très précise. "Le scénario logistique est, en fait, très bon. Il a beaucoup de travail à faire et nécessite des robots plus intelligents."
Ces nouveaux changements sont des acteurs passionnants dans le domaine de la robotique logistique. Après la vague des grands modèles l'année dernière, Tang Wenbin et son équipe ont rapidement réagi : « Kuangyi Technology voulait faire de la robotique lors de sa création, et avec cette vague, nous sommes l'une des rares entreprises à comprendre à la fois les grands modèles et la robotique, et ces deux points de compétence convergent rarement dans une équipe », et ils construisent actuellement une combinaison de grands modèles et de produits de robots logistiques.
Des sources de l'industrie estiment que l'amélioration du niveau d'intelligence des équipements accélérera l'application des produits dans tous les types de scénarios de pénétration de l'industrie, ce qui pourrait libérer de nouveaux espaces pour éviter que les acteurs ne se retrouvent dans l'espace des stocks.
Jia Yonghua, PDG de Haikang Robotics, a donné un exemple. Auparavant, la capacité de perception et la capacité de prise de décision autonome des AGV traditionnels étaient relativement faibles, ils ne pouvaient réaliser que des opérations de point à point ou des tâches répétitives fixes simples sur certaines lignes en boucle, et l'échelle de l'industrie était également relativement petite. Il a déjà travaillé pour une entreprise bien connue au Japon, dont les expéditions annuelles ne s'élevaient qu'à quelques centaines d'unités. Mais à mesure que les robots mobiles s'intègrent à davantage d'algorithmes, l'intelligence monomère est de plus en plus puissante, les produits sont devenus plus flexibles, peuvent fonctionner dans l'environnement d'interaction homme-machine, le champ d'application des robots mobiles a connu une expansion importante, comme l'année dernière, les expéditions de robots Haikang pourraient dépasser celles d'il y a dix ans, dans l'ensemble de l'industrie.
Cependant, les changements radicaux apportés par les grands modèles ne font peut-être que commencer. L'industrie croit également en général que l'utilisation de modèles Transformer et de pré-formation pour contrôler les robots ouvre de nouvelles perspectives technologiques, mais le développement de l'intelligence incarnée en est encore à ses débuts. « Il est encore nécessaire de continuer à améliorer son taux de réussite au fur et à mesure que les boucles de données se succèdent, et de vraiment boucler la boucle dans certains scénarios pour générer de la valeur commerciale. La route est encore assez longue », a déclaré Tang Wenbin.