自研or合作？本体与视觉技术的“那些事儿”

在工业应用领域，随着生产的柔性和自动化程度的不断提高和对质量更加严格的控制要求，企业迫切需要机器视觉来代替人工，实现定位、检测、引导、识别等功能。

GGII数据显示，2017年中国机器视觉市场规模42亿元，全球占比18%，增速为26%，高于全球平均水平。GGII认为，机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段，随着机器视觉的介入，自动化设备将朝着更智能、更快速的方向发展，同时，机器视觉在各行业的渗透率也将逐渐增加。

日渐增长的需求使得本体厂家越来越重视机器视觉技术，在这种趋势之下，一些厂家选择了与研发实力强劲的机器视觉公司“强强联合”，另一些选择了自行研发。那么，这两条不同的发展路径究竟有着怎样的区别？哪条路才是未来行业发展的方向？

在梅卡曼德CEO邵天兰看来，不同的选择主要取决于一家企业的业务和技术实力。他说，术业有专攻，如果没有很强的技术研发实力和积累，那么选择专业公司合作会更高效。“视觉产品和机器人本体类似，很容易上手做，但非常难做好。以梅卡曼德为例，在核心团队有很强积累的前提下，投入了数十位工程师，其中仅清华毕业就有十几人，并先后投入了几千万元经费，才在机器视觉的一些细分领域做出了眉目。”

“机器视觉要做好需要几个必要条件，首先要有很强的带头人，能建团队、把握方向。其次要能吸引顶级人才和资本的支持，除此之外，还需要有苦干年的准备。”邵天兰说，如果没有这些，失败是必然的。“我本人了解的例子就有不少。”

“很多企业陷入了某种误区，就是为了一些项目而研发视觉技术，这样回报率是很低的，而和专业公司合作风险低、成本低、周期短，优势明显。应该让专业的人做专业的事，比如梅卡曼德自己就不做本体和项目总包，并且对集成商充分让利，大家各取所长、合作共赢，我认为这才是一个健康的行业。”邵天兰说。

微链科技总经理张宇称，他们在和一些本体厂商合作的时候，也有类似的发现：
“这些本体企业做机器视觉是为项目服务的，对产品化的考虑相对较弱，更多地是为了解决一些现实的问题。”张宇说，“所以从技术的角度来说，其领先性不会很高。这些厂家更多地是跟随市场上现有的技术，而不会额外去进行创新，因此遇到一些比较复杂的应用环境就很难应对。”

张宇认为，本体厂商还是应该专注于机器人的生产。“他们做的一些所谓‘机器视觉’的东西，很多是基于OpenCV等国际上的开放平台来进行二次开发。所以在技术上没有领先性，从专业上来讲也不是产品化的东西。”张宇说，部分本体厂商也承认在一些具体的项目上，还是和专业的视觉厂商直接合作效率更高，产品在技术上也更有领先性，能解决更多的复杂问题。

赞同与机器视觉公司合作的还有勃肯特机器人董事长王岳超，他说：“肯定是合作好，我们自己做视觉技术的主要原因是简化客户调试步骤，使之符合客户现场简单应用。目前勃肯特的技术团队只是针对形状、颜色等简单识别进行自主研发，其他复杂功能都会选择合作的方式，交由专业厂家解决。”王岳超表示，“机器视觉厂家非常专业，需要做很多功能以满足不同客户的要求。”
有人则进一步认为，随着专业化程度的提高，整个机器人行业的分工恰恰也会越来越细。“波音公司和空中客车公司，自己都不生产飞机的发动机，为什么呢？因为现在整个工业的发展、科技的进步，其必然趋势就是分工越来越细，越来越专业，只有通过分工的细化和专业化，才能不断的提高效率、技术水平和专业水平。”易视智瞳CEO黄卜夫说。

“所以我觉得对于一般的机器人本体公司而言，可能与专业的视觉公司合作，是更加合理的思路。”黄卜夫说，鉴于某些机器人本体企业的体量已经足够大，对自己本体部分的技术已经研究得非常透彻了，专业化程度也达到极致，考虑到整个产业链的完整性，可以选择一些关键部件的介入和研发，例如减速器或机器视觉，以打造机器人全产业链，这也是一条合适的思路。“主要还是取决于企业的体量以及对于机器人本体的专业化程度。”

部分本体厂家也给出了自己自行研发机器视觉技术的理由，例如艾利特CTO孙恺就表示，他们并不是做所有的视觉应用。“我们只做和手臂相关的，以分拣为核心的方向，这个方向的需求是随着物流、新零售等新方向一同出现。之前在传统商业环境也有需求，但是需求相对不迫切。”他强调，近年来AI和低成本3D传感器技术的进步，让所有人站在同一个起跑线。“所谓大的技术革新必然带来产业格局的变换。”此外，孙恺还说，AI和机器视觉在机器人领域是个很古老的需求，“我们在学生时代学的就是机器人方向，因此一直在关注AI和机器视觉的发展，在该方向启动之前就已经具备了一定的基础。”

自研或合作，本来就不是“非黑即白”的问题，无论本体企业还是专业的机器视觉公司，大家其实都站在同一条起跑线。“机器视觉和机器人本体是两个完全不同的技术门类。”配天机器人副总经理索利洋道出了实情：“机器视觉技术主要是图像处理和算法，所以本体企业做机器视觉，实际上也是由独立的团队进行研发，与第三方那些纯粹的机器视觉公司在研发模式，包括人才的使用上没有本质区别。”

索利洋说：“本体企业做机器视觉可以理解为‘养了一堆额外的人，做一个额外的产品’。我认为本体企业做机器视觉的优势有两个，一个是自己研发的视觉技术，和自己的控制系统在通讯和衔接上可能会更好一些，集成度和稳定性会更高一些，再一个就是成本可能会有点优势，但这些优势并不明显。”

由此可见，对于机器人企业而言，在机器视觉的研究上选择什么样的路，完全要从自己的实际情况出发。但不可否认的是，本体企业选择与第三方视觉公司合作将成为大势所趋，而整个工业机器人行业，也必然会出现更细致、更专业的分工。