第四届中国机器人峰会于5月17日召开“工业机器人产业”论坛，邀请了国内领先的机器人企业来参与讨论，共同研讨机器人行业化大计。

其中，李群自动化是一家专注于轻量型高端工业机器人研发、生产、销售与应用的国家级高新技术企业，他们在此论坛上分享了李群自动化的发展之路，并对当前的机器人行业进行了透彻的分析。

今天与大家分享的便是东莞市李群自动化技术有限公司市场总监张存良在“工业机器人产业”论坛所作的演讲《李群自动化发展之路与行业技术分析》。

以下是演讲全部内容：

我们是东莞市李群自动化，我也是第一次来到美丽的余姚。东莞在机器人这块做得比较早，我们大概也是在2013年的时候，也是因为东莞政府在推动一些计划型的政策，吸引了很多机器人企业，包括我们李群自动化也是其中一家。公司不断从十个人发展到今天有200人的一家国内自主的品牌的工业机器人厂家。

在2014-2015年的时候国内就在说智能制造，包括互联网的一个变化，国内发展很快，充满着机会与创新。放眼国际，我们看到的如运动控制与机器视觉，它都已经进入到成熟期。但是我们看到VR实际上是创新产品。2008年，我的毕业课题是神经网络，那个时候我看到的情况就是实际上应该在九十年代就有人在做神经网络的这些东西，但是没人用，用不好，但是我做了一个仿真，用得还比较好。但现在看，神经网络沉寂了十年，深度学习现在应该很多都基于神经网络的演变算法。我们不知道自动化行业会不会像手机行业出现一个乔布斯一样这种人物，让机器人走进千家万户，如果有这一天，可能我们这个行业完全是另一个发展的方式。

我们从2013年开始，做我们的机器人事业，直到今年我们从并联到四轴，2017年年中，我们会发布李群自动化六轴型号，主要聚焦在20公斤以下的系列轻量级机器人，主要市场是3C和一些食品等轻工业，我们擅长做节奏快、精度高、特性丰富的行业应用。

另外一个就是我们所有权系列的产品。控制卡有大的也有小的。我们做的第一代控制卡很小，我们今年开始推出第二代产品控制器。我们的控制卡是业界体积最小的，可以很好地放在机器人基座里。它的优势是什么？第一点是节省空间；第二个是很重要的一点，就是你的线缆可以很短，不会信号干扰。对于一体化无控制设计，李群是业界最早的产业化厂家，也算是技术规划引领的在新赛道进行超越的企业。

我今天还会讲一下，我们今后会做的一些事情，最后会讲我们已经做了哪些。因为这是论坛，我们还是想分享一下技术。我们的控制器是分布式的，是灵活的，可以去调整的，就是一个控制器控制两个轴，每个控制器之间是可以无限的互联的。所以对于我们的四轴，我就需要把两个分开连，六轴的话大概三个，如果是四轴和六轴的时候，可以用五个控制器，甚至你多余的轴可以挂在电机上，这都是可以的。这个架构上的设计，有很好的扩展性，所以你的工厂往后不管多大，通过互联可以很灵活地调整。

基于自己的控制器，现在的这些架构有很强的计算能力。实际上这个技术很成熟了，说白了就是用更多的CPU共同负担技术任务。原来我们用单机，但是为什么那个时候大家认为围棋没法用计算机工作，因为它这个内核太简单，围棋演变走的路太多了，算不过来。用分布式的，机器人实际上是有计算能力，把一些本地需要的可以在本地解决，当然你也可以选择，但是这个在云上解决的事情，有的时候还是响应有些慢。因为距离远了之后，网络时延，还有堵塞发生的概率越大。

对于3D激光扫描在一些领域的应用探索，我们现在在做的demo是基于一台工控机，以后可以有办法通过计算能力提升，解决计算问题，只是解决技术时间问题。包括我选择10万个点，如果它要求不高，少选几个点，这都可行的。所以这种方式，是真正地去解决来料的不一致性问题。实际上我们叫智能也好、叫自动化也好、叫柔性也好，都是可以通过这种更好的数学方式来解决它。

所以我们会在这个方向去走，因为从我们经验看，当时做这个案子，我们看到国内有些集成商，他就使用最传统的教点位方式去做，但是最终基本上是不能用的。对于客户来讲，他一个是尺寸一致性很宽，另外一个是产品的多品类，是要比3C的难很多。你基本上是很难去用这种套的方式，套得很好，这是很难解决，所以这块也是比较前沿的技术应用。

我们还讲到一个深度学习。我们自动化行业，也有深度学习，有一个系统实际上就是布料的一个识别。这个是更难的一个检测，因为布料特别复杂。这种布料识别的技术，实际上我们工业行业，像这种深度学习，它识别率大概60%，已经能减少不少人了。

机器识别不了的状态，就类似于人机协作一样，我不确认的时候，我就不判断了，我全都放到一边，你转到人工线去判断。机器判断好的，我就严格地要能保证一定是对的就可以了。所以这个实际上是我们实验室的一个结果，它能做到大概99.95%，但你在工厂的情况下，还是要考虑到。从现在来讲，这种AOI（Automatic Optical Inspection）检测的时候，60%、70%都可以用，那这个是一定可以不断的把它用起来用好。所以这个也是我们在做的一块，我们前边做的一个早期的预言，和我们一些项目的准备。

最后讲一下我们现在已经做过的一些商业化的东西。我们李群有一个好的技术平台，因为我们的硬件平台和软件比较好，在动态跟踪分拣这一块是我们的强项。

我们现在看到很多包括日系的很少做这个场景，为什么？因为之前针对中国开发的一些降低成本的产品，另外他们的人员也不太熟悉这种应用，包括他的一些功能包没有开发好，所以他用这个场景的时候很难做，所以基本上大家看到的都是加上视觉，然后固定位置取放，很少去做这种大规模的动态跟踪的应用。

对于我们讲，我们这个方面实际上是在2014年—2015年就开始做的，那个时候我们实际上就是阴差阳错的进入本体这个行业，当然这个行业今年会比较火，所以工业行业一定是在某一个领域积累出来，不断把你的行业应用软件丰富起来，实际上都有一个垂直领域细分这一块，我觉得各有所长。

就像埃夫特喷釉做得很好，我们李群没有那种产品，也做不了这个，我觉得那个也是很好解决到实际应用的通用机器人一个很好的案例。

手机上有各种的金属件，这是个屏蔽件，我觉得这个案子做得很好的一点，就是一套视觉配两个机器人，而且机器人动作非常的顺畅，有没有看到这个过程中盘子是两边上的，让这个机器人始终忙着，不要让他歇，能用到多快就用到多快。

你看这两台机器人配合在一起大概一分钟可以做到120到130，每一个机器人节拍在60—65左右。有的客户要求比较高，他一定要冲压件每一个盘子里放一个，防止摩擦，其他品牌的手机就是可以用一个麻袋装好就行了。这个客户要求内部部件也是不允许有划伤，实际上苹果手机好像不好拆，我也没拆过，但是他就是这么要求的供应商，所以供应商没办法要用这个东西去把冲压件放进来。下一步应该是要把冲压油洗掉，所以冲洗的时候一定是在盘子里去做的。

再补充一点，我们提到李群是驱控一体无控制柜的设计，我们是13年开始做的。 今年有个很好的消息，就是日系的一家友商跟我们走到一个阵营来了，他今年推了一款新的一体机，是今年出来的，现在还没有开始走量，他实际上也是一个间接方案来解决，不需要控制柜。这个里面有个散热问题怎么解决？他能不能解决好，这个事情散热可以仿真，但是很多时候是要靠市场、产线上运行，包括你的环境可能比仿真或者实验室的环境还要恶劣。

我们这种控制一体化，有人说底座大，但是我还是坚持这么做，不断把控制器做小，以后底座真的就小了；分布式的，你可能都不知道我把控制器藏在哪里了。总之我觉得这是一个趋势，我们也去做。我今天的分享就到这里，谢谢。