Ngành công nghiệp robot di động (AGV/AMR) gần đây đã xuất hiện trên báo chí. Purdue đã vượt qua ranh giới từ robot dịch vụ sang thị trường công nghiệp, bổ sung thêm một đối thủ mới vào đường đua vốn đã đông đúc. Haikang Robotics thông báo rằng sản phẩm AMR thứ 100,000 trong mọi danh mục đã ra mắt, là người dẫn đầu ngành sau nhiều năm phát triển, năng lực sản xuất đang cất cánh, quy mô của xu hướng phát triển đã xuất hiện.
Đồng thời, kể từ sự bùng nổ mô hình lớn của năm ngoái, cũng mở ra một sự phát triển mới của ngành công nghiệp robot di động. Một doanh nhân phấn khởi nói rằng "nó cải thiện mức độ thông minh của robot nhiều hơn tổng số tích lũy của mười năm công nghệ vừa qua".
Ở một mức độ nào đó, đây là sự phản ánh sự phát triển hiện tại của ngành công nghiệp robot di động.
Trong mười năm qua, ngành công nghiệp robot di động đã nổi lên nhanh chóng ở Trung Quốc, và robot di động di chuyển giữa các kho hậu cần và dây chuyền sản xuất của nhà máy đã trở thành đồng nghĩa với hậu cần thông minh và sản xuất thông minh. Theo dữ liệu của GG Robotics, từ năm 2014 đến năm 2023, tốc độ tăng trưởng kép của ngành đã vượt quá 40% và khối lượng bán hàng đã tăng hơn 20 lần trong mười năm.
Dưới không gian tiềm năng, ngoài các công ty khởi nghiệp, các nhà sản xuất robot trưởng thành và các nhà cung cấp thiết bị hậu cần và tự động hóa truyền thống đã tham gia vào lĩnh vực này, còn có một số người chơi xuyên biên giới để giết chết, và sự tiến hóa là nghiêm trọng. Mặt khác của đồng tiền là sau một thập kỷ phát triển, quy mô ngành vào năm 2023, mặc dù hơn 120, 000 đơn vị, nhưng quy mô và giao hàng chuẩn hóa vẫn là một ngành công nghiệp phổ biến để vượt qua vấn đề khó khăn.
Liệu ca khúc này có mở ra một câu chuyện mới với sự bổ sung của các mô hình lớn không? Ngành công nghiệp nên thoát khỏi câu chuyện về sự tiến hóa như thế nào?
01 Một số đường đua đông đúc
Gần đây, công ty robot dịch vụ Purdue đã cho ra mắt robot đầu tiên PUDU T300 phục vụ cho các tình huống công nghiệp, thâm nhập vào phân khúc giao hàng công nghiệp nhẹ, tần suất thấp từ dịch vụ ăn uống và các tình huống dịch vụ khác.
Zhang Tao, người sáng lập kiêm giám đốc điều hành của Purdue Robotics, cho biết trong một cuộc phỏng vấn rằng lý do tham gia thị trường công nghiệp bao gồm tiềm năng lớn của bối cảnh công nghiệp và sự chấp nhận cao đối với các sản phẩm như robot, trong khi họ đã tích lũy được kinh nghiệm trước đó trong lĩnh vực robot dịch vụ. Thế giới bên ngoài diễn giải sự gia nhập xuyên biên giới của Purdue vào hậu cần và vận tải công nghiệp
phân khúc này với kỳ vọng tìm ra kênh tăng trưởng mới khi ngành công nghiệp phát triển.
Tuy nhiên, các nhà quan sát cũng chỉ ra rằng Purdue thực sự đang bước vào một con đường vốn đã khá đông đúc.
Trong thập kỷ qua, ngành công nghiệp robot di động trong nước đã trải qua quá trình bắt đầu đuổi kịp các doanh nghiệp nước ngoài, từng bước hoàn thiện chuỗi công nghiệp và tỷ lệ nội địa hóa hiện nay đã vượt quá 90%.
Một chuyên gia kỳ cựu trong ngành cho biết xu hướng này bắt đầu nhen nhóm từ tháng 3 năm 2012, khi Amazon mua lại nhà cung cấp robot kho Kiva Systems với giá 775 triệu đô la, thu hút nhiều doanh nghiệp tham gia vào lĩnh vực hậu cần và tự động hóa kho bãi.
Sau đó, trong bối cảnh chi phí lao động tăng cao, khó khăn trong tuyển dụng và nâng cấp công nghiệp tại Trung Quốc, các sản phẩm robot di động đã dần được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như bán lẻ và sản xuất.
Trong quá trình này, một số lượng lớn người chơi đã tham gia trò chơi. Theo dữ liệu của CRM Industry Alliance 2023, có hơn 600 doanh nghiệp liên quan đến chuỗi ngành công nghiệp AGV/AMR trong nước, trong đó có hơn 220 doanh nghiệp độc quyền có sản phẩm chính là robot di động (AGV/AMR) cho các ứng dụng công nghiệp. Con số này nhiều hơn cả châu Âu và Bắc Mỹ, nơi robot di động được phát triển trước đó.
Ví dụ, nhiều doanh nghiệp được thành lập trong làn sóng đầu tiên của sự bùng nổ khởi nghiệp robot di động (2014 đến 2017), chẳng hạn như Jiji Jia, Haikang Robotics, Quick Warehouse và Hai Zuo, đã nổi lên và phát triển theo hướng mở rộng quy mô, trong đó Jiji Jia và Hai Zuo đã làm sáng tỏ hiệu suất bán hàng của họ ở thị trường nước ngoài và bố cục của họ đã dần được hoàn thiện. Tuy nhiên, đến năm 2023, vẫn còn những công ty khởi nghiệp tham gia vào con đường này và nhận được tài trợ.
Một số công ty robot lâu đời như Kuka, Yaskawa và Fanuc cũng đã mở rộng hoạt động kinh doanh của mình từ cánh tay robot sang lĩnh vực AMR và phát triển một doanh nghiệp hậu cần và xử lý robot, điển hình như Kuka Robotics, công ty đã thành lập một bộ phận robot di động độc lập tại Thượng Hải vào năm 2021 và phát hành các sản phẩm liên quan trong cùng năm.
Các công ty trong lĩnh vực AI cũng đã tham gia vào lĩnh vực này. Ví dụ, Kuangyi Technology, bắt đầu với các thuật toán AI, và sau khi tham gia vào thị trường bảo mật thông qua việc tích hợp phần cứng và phần mềm, kể từ năm 2017, lĩnh vực hậu cần thông minh đã được Kuangyi coi là điểm đột phá mới để AI có thể đổ bộ vào ngành.
Các doanh nghiệp nền tảng trong ngành hậu cần theo góc độ hiệu quả của chính họ, đầu tư vào các doanh nghiệp liên quan hoặc tung ra các sản phẩm tự nghiên cứu. Vào tháng 7 năm ngoái, nền tảng hậu cần hàng hóa Lala đã đầu tư vào Tusker Robotics, đặt cược vào thị trường robot. Công ty được đầu tư, Tasco, tự nó là một nhà phát triển robot xử lý thông minh được thành lập vào năm 2021 và sản phẩm chính của họ là robot pallet thông minh.
Ngược lại, nền tảng hậu cần thương mại điện tử Cainiao, trong việc tăng cường đầu tư tự động hóa vào vận chuyển và phân phối kho bãi và các liên kết khác, đã tung ra các robot di động kho bãi và vận chuyển do chính mình phát triển, chẳng hạn như xe đưa đón pallet bốn chiều do Cainiao tự phát triển đã được công bố ra công chúng vào năm 2022.
Kết quả là, con đường này đã tập hợp các công ty khởi nghiệp, các nhà sản xuất robot trưởng thành và các nhà cung cấp thiết bị tự động hóa và hậu cần truyền thống, thậm chí cả các công ty như Foxconn và ZTE.
Người chơi đã tụ họp, nhưng những người kỳ cựu tin rằng thị trường vẫn còn sớm, một biểu hiện của quy mô ngành. Dữ liệu liên minh ngành CMR cho thấy vào năm 2023, quy mô bán hàng của robot di động (AGV/AMR) của Trung Quốc là khoảng 21,2 tỷ nhân dân tệ, doanh số bán hàng khoảng 125,000 đơn vị. Ngay cả với sự khác biệt về quy mô của cỡ thống kê, thị trường ngành vẫn còn phải được mở rộng hơn nữa.
Thị trường cũng không tránh khỏi tình trạng cạnh tranh không ngừng. Chủ tịch BG robot di động Xinsong Robotics trước đây đã chỉ ra cụ thể rằng trong nhu cầu thị trường đối với các dự án công nghiệp pin điện và quang điện, doanh số bán hàng của từng dự án lên tới hàng trăm triệu đô la, nhưng hầu hết các dự án đều có giá thấp nhất để giành được giá thầu vì cơ bản là "giá thầu không phải là thấp nhất, chỉ thấp hơn".
Bản cáo bạch của Haikang Robotics được nộp vào năm ngoái cho thấy từ năm 2020 đến năm 2022, biên lợi nhuận gộp của mảng kinh doanh robot di động có xu hướng giảm và có đề cập, "sự gia tăng cạnh tranh trong ngành đã dẫn đến mức giảm giá nhất định đối với các sản phẩm trong giai đoạn báo cáo, đặc biệt là trong mảng kinh doanh robot di động thì rõ rệt hơn".
02 Nhu cầu tùy chỉnh so với tăng trưởng quy mô
Mặc dù cạnh tranh khốc liệt, nhu cầu thị trường vẫn mạnh mẽ. Một người cao cấp giới thiệu, trong những năm gần đây, với nhu cầu tăng cao của ngành công nghiệp xe năng lượng mới, quang điện và pin điện, robot di động đang đẩy nhanh việc ứng dụng các ngành công nghiệp này, một số cảnh này cũng chiếm phần lớn trong sự gia tăng của ngành.
Tầng lớp người chơi đầu tiên trên thị trường đã dần thoát khỏi xu hướng tăng trưởng theo quy mô. Haikang Robotics gần đây đã công bố rằng AMR tất cả các danh mục 100,000 đơn vị sản phẩm ra khỏi dây chuyền, ở một mức độ nào đó đây là những người chơi hàng đầu của ngành sau mười năm phát triển để cung cấp một phiếu trả lời.
Và đằng sau dữ liệu này cũng ẩn chứa một vấn đề của ngành: làm thế nào để các nhà sản xuất robot di động đạt được sự phát triển quy mô?
Thống kê liên minh ngành công nghiệp robot di động, năm 2022, thị trường robot di động ứng dụng công nghiệp của Trung Quốc, có bốn công ty có đơn đặt hàng kinh doanh vượt ngưỡng 1 tỷ, doanh số bán hàng trên 100 triệu nhân dân tệ của khoảng 42 doanh nghiệp, trong đó, doanh nghiệp từ 1 đến 300 triệu nhân dân tệ có 28 doanh nghiệp, một số lượng lớn người chơi trong ngành có quy mô doanh thu khó có thể vượt qua mốc 300 triệu nhân dân tệ.
Nguyên nhân của tình trạng này nằm ở tính phức tạp của bối cảnh nhu cầu doanh nghiệp.
Các kịch bản kho bãi, hậu cần và sản xuất công nghiệp có nhu cầu rất khác nhau. Phó chủ tịch của Haikang robotics Wu Yonghai đã đề cập trong bài phát biểu tại hội nghị rằng họ phải đối mặt với hàng ngàn ngành công nghiệp, ngay cả khi cùng một ngành công nghiệp, cùng một bối cảnh, phương thức hoạt động của các doanh nghiệp khác nhau hoàn toàn khác nhau.
Đồng thời, trong ứng dụng phức tạp của bối cảnh, mục tiêu ưu tiên của doanh nghiệp cũng có thể khác nhau, điều này gây khó khăn cho việc cung cấp hàng loạt trong ngành như trong các ngành điện tử tiêu dùng khác.
Đường Văn Bân giới thiệu, một số ngành công nghiệp như kho lạnh, phía cầu sẽ tập trung vào mức độ không người lái, hy vọng rằng mức độ không người lái cao, kho có thể sử dụng ít người hơn. Một số khách hàng sẽ theo đuổi việc bảo trì dễ dàng, ít loại thiết bị, việc bảo trì sẽ đơn giản hơn. Cũng có những công ty sẽ theo đuổi quy mô lưu trữ và khả năng đặt hàng trong không gian.
Với tất cả những yếu tố này, việc tùy chỉnh là điều không thể tránh khỏi để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
Làm thế nào để đạt được sự cân bằng giữa nhu cầu tùy chỉnh và phát triển quy mô doanh nghiệp? Các nhà cung cấp robot di động cũng đang cố gắng tìm cách giải quyết vấn đề, chẳng hạn như sử dụng thành phần hóa và nền tảng hóa để đáp ứng thách thức. Để sắp xếp các chức năng kinh doanh phức tạp, hãy phân loại và lấy mẫu một số thành phần cấp nguyên tử, sau đó thực hiện các kết hợp cấp nguyên tử để xây dựng các kịch bản ứng dụng khác nhau nhằm thích ứng với nhiều nhu cầu khác nhau.
Ngoài ra, các công ty ngày càng nhấn mạnh vào khả năng sửa đổi và phát triển thứ cấp tại địa điểm của khách hàng. Haikang Robotics cho biết họ có nền tảng phát triển kinh doanh Dataflow chuyên biệt, có thể được biên đạo bằng logic kinh doanh và người dùng có thể liên tục điều chỉnh chiến lược logic theo những thay đổi trong hoạt động kinh doanh của riêng họ.
Một người cao cấp đã trích dẫn một ví dụ, "Sau khi hệ thống, khách hàng phát hiện ra rằng có một sự lãng phí để thay đổi cách làm? Không thể tự mình thay đổi để tìm nhà sản xuất, nhưng các nhà sản xuất đã nghỉ hưu, lần này thì rất đáng xấu hổ." Việc xây dựng nền tảng phát triển thứ cấp sẽ có thể thích ứng với những thay đổi về phía nhu cầu của doanh nghiệp.
Hệ thống phần mềm cũng rất quan trọng. Một là tính tương thích của các sản phẩm phần mềm khác nhau. Do nhu cầu phức tạp của trang web kinh doanh doanh nghiệp, một số giải pháp yêu cầu các thương hiệu sản phẩm khác nhau phải hợp tác với nhau. Nhưng cách lên lịch cho các sản phẩm của các công ty khác nhau để đạt được tính tương thích cũng là một vấn đề. Một điểm nữa là, với một số kịch bản kho thông minh hạ cánh sâu, cách phối hợp giữa các robot di động quy mô lớn, cách robot không bị va chạm và lập kế hoạch tuyến đường tối ưu, rất thử nghiệm khả năng của thuật toán.
Hiện nay, các doanh nghiệp robot hậu cần trong nước chủ đạo rất quan trọng đối với việc đầu tư vào hệ thống phần mềm. Ví dụ, khi Kuangyi phát triển hệ thống Hetu vào năm 2019, họ đã sử dụng Hetu làm bộ não trung tâm để điều phối tất cả các thiết bị tự phát triển và ba bên, và hiện thực hóa việc kết nối các hệ thống phần mềm bao gồm hệ thống quản lý kho (WMS), hệ thống thực hiện kho (WES), hệ thống thực hiện tác vụ (TES) và phần mềm điều khiển thân robot. Nó không chỉ hiện thực hóa việc quản lý tích hợp thông minh kho bãi và hậu cần mà còn hỗ trợ mô phỏng ở giai đoạn lập kế hoạch, thực sự hiện thực hóa việc quản lý toàn bộ vòng đời của hệ thống kho bãi và hậu cần.
Trong bối cảnh hợp tác đa sản phẩm của ngành, việc thúc đẩy chuẩn hóa và thống nhất giao diện có liên quan cũng đã trở thành sự đồng thuận trong ngành. Một số hiệp hội ngành và đã đi đầu trong việc đề cập đến tiêu chuẩn ngành, cũng có những doanh nghiệp đã hành động. Ví dụ, liên minh ngành robot di động năm 2022 đã phát triển "thông số kỹ thuật giao diện dữ liệu robot di động ứng dụng công nghiệp và hệ thống lập lịch của nó" đã được phát hành vào tháng 4 năm ngoái.
Hiện nay, các công ty robot di động cần phải đối mặt với một dự án có hệ thống. Đường Văn Bân tin rằng toàn bộ chuỗi, từ phần cứng, phần mềm, thuật toán, đến toàn bộ thiết kế chương trình và triển khai cuối cùng của hạ cánh, bao gồm một số chi tiết, chẳng hạn như giao diện khách hàng, đào tạo và vận hành và bảo trì, toàn bộ chuỗi dài của doanh nghiệp ảnh hưởng đến hiệu quả cuối cùng. "Đây là một hệ thống tích hợp, các nhà cung cấp không thể quá ngắn trong bất kỳ một bảng liên kết ngắn nào."
03 Cổ tức mô hình lớn
Trong hơn một năm qua, công nghệ mô hình lớn đã tạo nên phản ứng dây chuyền trên toàn thế giới và mở ra nhiều không gian cho sự phát triển.
IDC mới đây đã công bố dữ liệu, từ ngày 1 tháng 10 năm 2022 đến ngày 15 tháng 3 năm 2024, gần 18 tháng, thế giới, bao gồm các nhà cung cấp điện toán đám mây, chip phần cứng, đến các ứng dụng phần mềm và các công ty mô hình lớn, 60 công ty, trong làn sóng mô hình lớn, giá trị thị trường của thị trường vốn đã tăng 8 nghìn tỷ đô la.
Sự xuất hiện của các mô hình lớn cũng mang lại mức độ thảo luận cao cho lĩnh vực robot. Một cựu chiến binh của một công ty khởi nghiệp về robot đã nói với Digital Intelligence Frontier rằng họ đã thấy các mô hình lớn cải thiện mức độ thông minh của robot nhiều hơn trong một hoặc hai năm qua so với tổng số công nghệ tích lũy của thập kỷ trước.
"Ban đầu, nó dựa trên việc viết các chương trình chết và lập trình trí thông minh của robot." Nguồn tin nói với Digital Intelligence Frontier rằng, ví dụ, để robot di chuyển từ điểm a đến điểm b đến điểm c, quá trình này cần được xác định rõ ràng trước khi robot có thể di chuyển. Sau khi mô hình lớn được thêm vào, miễn là người dùng nói nơi cần đến bằng ngôn ngữ tự nhiên, robot có thể nhận ra điều đó.
Tương tác giữa người và robot đang thay đổi. Tang Wenbin, Giám đốc công nghệ của Kuangyi Technology, đã đưa ra một ví dụ, ví dụ, tại một số địa điểm sản xuất công nghiệp và hậu cần của Châu Âu, có một số giải pháp hệ thống điều khiển bằng giọng nói, nhiều người làm việc với tai nghe, thông qua các hướng dẫn hạn chế, sử dụng giọng nói để tương tác với hệ thống. Sau khi mô hình lớn xuất hiện, khả năng hiểu ngữ nghĩa mạnh mẽ, mọi người có thể nhanh hơn và thuận tiện hơn khi đưa ra hướng dẫn vận hành cho hệ thống.
Tang Wenbin chia sẻ với Digital Intelligence Frontier rằng một thay đổi quan trọng hơn nữa là mô hình lớn toàn diện, từ khả năng nhận thức, ra quyết định và kiểm soát tập trung trong một mô hình, khả năng điều khiển robot của con người, mức độ thông minh của máy móc dự kiến sẽ đạt đến một cấp độ mới.
Trên thực tế, mô hình end-to-end cũng là hướng phát triển và tiến hóa mô hình lớn cơ bản của ngành công nghiệp hiện tại, chẳng hạn như OpenAI gần đây đã phát hành GPT-4o là mô hình end-to-end, được hiện thực hóa như đầu vào của bất kỳ sự kết hợp nào của văn bản, âm thanh và hình ảnh và để tạo ra bất kỳ sự kết hợp nào của đầu ra văn bản, âm thanh và hình ảnh, tốc độ phản hồi tương tác và đối thoại trong đời thực đều rất giống nhau. Hiệu ứng trễ được Google phát hành vào tháng 8 năm ngoái đã khiến nhiều người kinh ngạc Robotics Transformer 2 (gọi tắt là RT-2), một mô hình lớn của robot, cũng là một mô hình end-to-end tích hợp các khả năng thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA).
Người phụ trách giải pháp công nghiệp của một doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo trong nước đã nói với Digital Intelligence Frontier rằng mô hình lớn đầu cuối có nghĩa là từ đầu vào của giọng nói đến hiểu ngữ nghĩa để kiểm soát việc ra quyết định, trước đây được thực hiện bởi nhiều mô hình xếp chồng lên nhau, giờ đây được thực hiện bởi một mô hình. Trước đây, sự chồng chất của cách thức nhiều hay ít sẽ mang lại sự mất mát về mức độ thông minh, trong khi luồng thông tin giữa các mô hình khác nhau cũng tự nhiên có độ trễ hơn, trong khi mô hình đầu cuối có nghĩa là ít mất mát hơn, mức độ thông minh cao hơn và độ trễ ngắn hơn.
Một số người có thắc mắc, liên kết hậu cần và kho bãi trông tương đối khép kín, cảnh này có cần thiết phải giới thiệu một mô hình lớn không? Đường Văn Bân tin rằng các kịch bản hậu cần kho bãi thực tế, loại nhiệm vụ không phải là một. Ví dụ, một cảnh hoạt động vận chuyển vật liệu bao gồm các hộp di chuyển, chọn, đóng gói, dán băng và các loại nhiệm vụ khác, khả năng khái quát hóa của mô hình lớn có thể mang lại giá trị rất xác định. "Kịch bản hậu cần thực tế là một kịch bản rất tốt. Nó có khá nhiều công việc phải làm và cần những rô bốt thông minh hơn."
Những thay đổi mới này là những người chơi thú vị trong lĩnh vực robot hậu cần. Sau khi làn sóng mô hình lớn xuất hiện vào năm ngoái, Tang Wenbin và nhóm của anh đã phản ứng nhanh chóng, "Công nghệ Kuangyi muốn làm robot khi thành lập và với làn sóng này, chúng tôi là một trong số ít công ty hiểu cả mô hình lớn và robot, và hai điểm kỹ năng này hiếm khi hội tụ trong một nhóm", và hiện tại họ đang xây dựng sự kết hợp giữa các sản phẩm mô hình lớn và robot hậu cần.
Các nguồn tin trong ngành tin rằng việc nâng cao trình độ thông minh của thiết bị sẽ đẩy nhanh việc ứng dụng sản phẩm vào mọi loại tình huống thâm nhập trong ngành, có thể giải phóng không gian mới để tránh tình trạng các công ty tràn ngập trong không gian chứng khoán.
Tổng giám đốc điều hành của Haikang Robotics Jia Yonghua đã đưa ra một ví dụ. Trước đây, khả năng nhận thức và khả năng ra quyết định tự động của AGV truyền thống tương đối yếu, chỉ có thể nhận ra việc xử lý điểm-điểm hoặc một số công việc lặp đi lặp lại cố định đơn giản của đường vòng, quy mô của ngành cũng tương đối nhỏ. Ông đã từng đến một công ty nổi tiếng ở Nhật Bản, các lô hàng hàng năm chỉ vài trăm đơn vị. Nhưng khi robot di động tham gia nhiều thuật toán hơn, trí thông minh monome ngày càng mạnh mẽ hơn, sản phẩm đã trở nên linh hoạt hơn, có thể chạy trong môi trường tương tác giữa người và máy tính, phạm vi ứng dụng của robot di động để đạt được sự mở rộng lớn, chẳng hạn như các lô hàng robot Haikang năm ngoái có thể là hơn mười năm trước, toàn bộ ngành công nghiệp.
Tuy nhiên, những thay đổi đáng kể do các mô hình lớn mang lại có thể chỉ mới bắt đầu. Ngành công nghiệp này cũng thường tin rằng việc sử dụng các mô hình Transformer và đào tạo trước để điều khiển robot sẽ mở ra những hướng đi mới trong công nghệ, nhưng sự phát triển trí thông minh hiện thân vẫn còn trong giai đoạn đầu. "Vẫn cần phải tiếp tục cải thiện tỷ lệ thành công của nó khi dữ liệu lặp lại và thực sự khép kín vòng lặp trong một số tình huống để tạo ra giá trị kinh doanh. Con đường vẫn còn khá dài." Tang Wenbin cho biết.