惠佳捷
穆尔murr简讯：当时，工业4.0趋势下，全球呈现出了很多的自动化创业公司，可是它们的技能创新通常完成的是一个小众商品并且受制于体系集成商被变相“劫持”等类似的疑问；一起，想押宝“自动化”赛道的投资人，也关于怎么精准地判别自动化草创项目而迷茫。
为此，钛媒体驻硅谷记者专访了沈瀚先生，他在深化解读当时工业自动化范畴的创业趋势、疑问以及解决之道概括地说"物件抓取"变成工业自动化瓶颈。
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穆尔murr从沈瀚了解到：现在，全球行将迎来工业4.0年代，作为首要标志之一的工业自动化已经变成最热门的创业方向。工业自动化范畴已经呈现了3类创新方向。
首要，为新的制作和物流使用场景供给全体解决计划，参加人工智能、数据剖析等新的技能提高。这一范畴首要聚集了ABB、Kuka、FANUC、Kiva（被亚马逊收买）等很多自动化范畴的巨头。沈瀚表明，
“可是关于欧美草创公司来说，这个范畴启动资金需求大，论证和出售周期长，中心技能壁垒通常有限，很简单就会陷入比拼价格和性价比的局势。对很多的中小公司客户而言，全套自动化计划虽然诱人，可是需求资金大，因而购买才能也很有限。”
其次，视觉辨认技能。工业自动化的另一个必备要素就是给机器人“装上双眼”。以往的工业自动化场景机器人只需重复处理预设尺度的物件。可是跟着制作业和物流业的开展，物件的方位、摆放方向、品种、形状和巨细也越来越多样，需求机器人有视觉辨认才能。现在这一方向也面临着一些挑战和机会，首要体现为是否能为客户供给合格的辨认准确度和精度以及满足的性价比。
再次，物件抓取技能。物件抓取方面，传统办法是经过真空吸盘或是机械爪来抓取物件，比如用真空吸盘吸附汽车玻璃挡风板等，可是现在还有很多的物件无法经过传统办法抓取，比如布料、水果、柔性电子器件等。
“布料遇到真空吸盘会透气、变形，而柔性PCB遇到真空吸盘则非常简单损坏，不能用传统办法抓取。一起，已有的物件抓取技能为了到达高精准度关于视觉辨认的要求是比较高的，而现在尚未看到一个性价比较好的视觉辨认计划。”沈瀚向钛媒体坦言。惠佳捷
穆尔murr撰文
