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工地上來了“刮膩子”冠軍,為何涂料工程施工機器人領跑行業?

2024-07-31 10:41   來源: 互聯網

請解答以下這道數學題:已知一面墻長30米,高10米,一位工人每天可以刮完100平方米的膩子,求完成整面墻需要多長時間?

答案是3天。但如果這道題讓機器人回答,它給出的答案是:3小時。

這不是機器人不會算數,而是一場建筑業的科技變革。如今,你可以在工地上看到機器人揮舞著機械臂,通過先進的傳感器和控制算法,精確調節噴涂厚度。旁邊的工人只需負責簡單的操作和監控。

有了機器人“熟練工”,一天下來,可實現膩子施工800平方米,速度是人類工人的8倍;乳膠漆施工3000平方米,速度是手持噴涂機的2倍。更關鍵的是,機器人能準確調節材料用量并均勻噴涂,可以節約20%-25%的材料成本。

根據中國工程機械工業協會的數據,目前30萬億的建筑市場,未來十年將出現千萬級建筑工人缺口;與此同時,隨著國內房地產市場競爭加劇,建筑企業還需要不斷降低成本、提高施工效率,以提升競爭力。

基于此,建造行業數字化改造大勢所趨。得益于人工智能、視覺傳感器、機器人控制算法等核心技術的突破,“機器換人”成為了關鍵賽點,建筑領域或將成為機器人率先產業化落地的“肥沃土壤”。

01建筑機器人移走“三座大山”

常言道,中國建筑行業的“三座大山”——勞動力短缺、安全問題、低利潤率。

首先,行業面臨嚴峻的“用工荒”,主因是人口老齡化和勞動力結構變化。當前國內建筑行業面臨明顯的“三段式”困局——50、60后農民工即將謝幕;70、80后農民工供應不足;90、00后農民工寥寥無幾。近兩年農民工總數減少近976萬,2022年至2023年間減少650萬,創五年新高。國家統計局數據顯示,農民工平均年齡已達43.1歲,老齡化趨勢明顯。

但同時,老年人工作也受到限制。多地政府規定,禁止60歲以上男性和50歲以上女性在建筑工地從事體力勞動,如江蘇省曾特別規定,聘用“超齡”工人將導致企業列入紅碼管理。

這里引出了第二個矛盾,人工施工導致的安全問題。根據國際勞工組織的數據,建筑行業是全球第二危險的行業,僅次于采礦,致命事故率是其他行業的4倍;在2011年至2019年間,建筑工人的死亡人數上升了41%。特別是老齡工人的傷亡比例尤為嚴重,如2021年湖北、江蘇等地均出現60歲以上農民工傷亡事故。

除了施工安全風險,傳統施工的很多工序也對人體有害。例如,在膩子打磨、粉刷、管道噴油漆過程中,工人操作不當則會吸入粉塵及有害物質,容易罹患職業病。

第三個矛盾,技術落后還導致低利潤率。國家統計局公布數據顯示,2023年的建筑業產值利潤率為2.64%,同比上年降低了0.06個百分點。作為對照,工業的利潤一般在9%以上,建筑業所在的第二產業利潤率也在6%左右。

一是施工效率低下,工人在重復勞動中容易感到單調乏味,甚至因疲憊或環境干擾而出錯返工;二是材料浪費率高。建材使用控制靠人為,不容易精確把握。據統計數據,在一座普通民用建筑的建造過程中,所用建筑材料的浪費率居然高達4成。而建筑行業的熟練工難招難留,且工資成本也不是小數目。

由此,勞動力短缺、安全問題、低利潤率形成了惡性閉環。

行業突飛猛進期,沉疴尚不明顯。但近幾年,搭載“城市化”電梯飛升的中國房地產,隨著萎縮的土地供應和人口紅利,也不可避免地出現了萎縮。

兩條路擺在地產企業面前:一是轉行逃離“沉船”,但步子跨太大容易直接“翻船”;二是積極尋求轉型道路,提升自身競爭力,在質量上尋求改變。

一方面,提升住宅業務的競爭力,尤其是在新項目乏力,增量市場有限的情況下,更要在前期環節搞好降本增效;另一方面,拓寬地產業態類型,包括開發和運營與住宅配套的教育地產、養老地產、醫療地產、商業地產和產業地產等等,這需要提高施工標準,建筑企業對高效、智能的施工方案需求愈發強烈。

任何行業卷到最后就會變成“大洗牌”,而科技往往就是那個引入的變量。

這次,建筑行業將目光投向了機器人技術。

“機器人能率先在生產、施工、維保等環節輔助和替代‘危、繁、臟、重’施工作業。”一名住建部相關人員表示,從施工效率角度來看,建筑機器人輸出效率穩定,標準化程度高,有效避免人為施工引起的誤差,且不受傳統施工人員的體能限制;在工程質量方面,基于高精度激光識別系統的整體性控制,建筑機器人施工精度更高,施工成型質量比傳統人工方式高。

省工省料方面,建筑機器人更加綠色低碳。例如,在施工時對粉塵有效收集,實現無塵施工。同時,建筑機器人可以通過供料控制程序提高材料利用率,避免了因精度不夠出現的浪費問題。

補齊勞動力方面,除了替代老齡勞動者,建筑機器人還可以通過顯著改善勞動環境,吸引年輕勞動力回流建筑行業。彼時,建筑工人不再是灰頭土臉的泥瓦工、抹灰工,取而代之的是基于網絡工作環境的建筑機器人操控人員、工地巡檢人員等產業技師的新身份。

在“機器換人”的迫切需求下,全球建筑機器人市場預計將經歷顯著增長。Straits Research預測,到2030年,北美的建筑機器人市場規模將達到5400萬美元,而歐洲市場將接近5200萬美元。目前,歐洲市場領先,每10000名建筑工人中約有1.2個機器人,美國市場為0.2個,而中國市場的數字則僅為0.1個,顯示出中國市場的巨大潛力和成長空間。

Report Linker進一步預測,全球建筑機器人市場規模將從2023年的3.317億美元增長至2028年的6.818億美元,年復合增長率達到15.50%。其中,亞太地區尤其是中國,成為市場增長的重要推動力。

頭豹研究院綜合國家統計局、住建部數據預測的數據也顯示,截至2021年,中國的建筑機器人市場滲透率不足1%,但已開始進入市場化應用階段。預計到2025年,滲透率將達到10%,市場規模超過18億人民幣;到2030年,市場規模預計將超過113億元人民幣,滲透率可達50%;并且到2035年,市場規模可能達到224億元人民幣,滲透率超過80%,展現出快速增長的趨勢。

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(數據來源:國家統計局、住房與城鄉建設部、頭豹研究院)

面對如此巨大的潛力,建筑機器人該先從哪個領域切入落地?

02涂料工程施工賽道得以領跑

實際上,建造施工這根“大棒骨”看似誘人,卻實在“難啃”,更會“牽一發而動全身”。

“建造施工從報批項目、墊層搭基坑、主體結構、屋面管網到交付驗收整個過程,可拆分為20個大類,總計261道工序,且涉及工序穿插與人員場景交互。”世紀金源旗下科技住宅公司騰云智繪總經理徐俊杰表示。

當我們將261道工序對應到建筑機器人,就出現了測量機器人、砌磚機器人,劃線機器人、鋼筋綁扎機器人、地面整平機器人,以及涂料工程機器人等。“如今,除了相對成熟的測量機器人,涂料工程施工機器人憑借標準化程度高、工況相對友好、作業面連續等優勢率先從萌芽期轉入成長期,可以率先實現量產落地。”徐俊杰說。

為什么會這樣?先舉個“快進生”例子——移動機器人。該類機器人能夠在工業領域快速普及,得益于倉儲與產線空間是結構化的,只需每天在固定的場景,走固定的路線,執行固定的動作,相對容易很多。

再舉個“后進生”例子——鋼筋綁扎機器人。如果從降本增效的角度看,高工資、高稀缺性的鋼筋工種絕對是“機器換人”的關鍵崗位。但目前,鋼筋機器人只能做一些簡單的綁扎,因為其無法在非結構化的工地里穿梭,替代鋼筋工人做最辛苦的環節——鋼筋搬運及布置。

由此,我們看到了建筑機器人普及路上的最大“攔路虎”——工地環境非結構化。

這其實是“兩難”邏輯。一方面,建筑行業仍處于半機械化階段,還沒有到自動化階段,遑論智能化。如果按理想情況,讓所有建筑機器人各就其位,發揮所長,至少要在自動化的環境下。

另一方面,自動化的前提卻是施工場景的結構化。如果要用自動化的方式去解決非結構化的場景,就必須要“智能”。“智能”中包含對墻面柱子和其他障礙物的識別感知,機器人自行判斷、決策與執行。

但現在的“智能”可以在復雜、多變的工地里自由穿梭嗎?

至少,從目前的感知技術來看,還沒有達到在工地側大規模落地的程度。例如,當你想配合一些“地面”機器人工友,還要讓工人在施工前清理建筑垃圾,并改變工序穿插作業。

但如果我們改變思路,營造一個“偽結構化”場景呢?即,先放棄“障礙滿滿”的地面,將視線轉移到“空無一物”的墻面。

這便來到了涂料工程施工機器人的“天地”。一方面,噴涂工藝是制造業已經跑通的工藝,精度很高。例如,在航空領域,整機噴涂90%的環節都采用了機器人噴涂。轉換到施工現場,即使稍有偏差,也不影響最終結果。

另一方面,相較其他場景,涂料工程靠近工程后期,現場工況較好、標準化程度高。在具體工作中,整體作業面連續,適合大批量施工。例如,在對山墻面施工時,最大施工寬度可達十多米,一天可以完成一面高百米的大山墻噴涂,有效解決因墻面過寬而造成的接縫問題。

在細分場景上,噴涂作業聚焦公共建筑和商業建筑,作業面相對較大,樓層較高,機器換人能夠帶來顯著的效率提升。例如,每平方能夠降本20%以上,對于施工方來說,一個項目就可以回本。

場景需要容易落地,技術還要確實能發揮作用。“以我們投資的豐坦機器人為例,他的機器人運用了三維點云和人工智能技術,可以將傳統工人的施工工藝數字化,并將其集成到機器人的工藝庫中。這一方面是個比較成熟的技術,另一方面還能實現在實際操作中的不斷迭代。”徐俊杰表示,此外,通過模塊化設計和自適應技術,這種類型的機器人還能夠有效應對工地現場的復雜環境,優化替代傳統油漆工作,自主完成標準化的膩子和乳膠漆施工作業。

如今,政策助力也在持續加大。2023年,工業和信息化部等十七部門印發《“機器人+”應用行動實施方案》,提出重點研制測量、材料配送、鋼筋加工、混凝土澆筑、樓面墻面裝飾裝修、構部件安裝和焊接、機電安裝等機器人產品,深化機器人在建筑領域等場景應用。在《北京市機器人產業創新發展行動方案(2023—2025年)》中,建筑領域也是專門強調的重點領域。

“機器換人”哨音一響,建筑機器人企業不是糾結“跑不跑”的問題,而是如何“拔得頭籌”。

03 場景是關鍵:技術需為產業服務

趨勢、品類均已確定,最先跑出的機器人“冠軍”將會花落誰家?

據統計,目前全球在研室內噴涂機器人的企業已超過30家,其中已發布室內噴涂機器人產品的企業超過20家,已公開的室內噴涂機器人產品達到25款,超過半數的產品已商業化應用,少部分產品仍處于研發迭代。

由于人力成本與產業升級等因素,海外建筑機器人領域起步較早,初創企業中的“佼佼者”包括:以色列Okibo、美國Paintjet、以及美國Canvas等等。

以色列Okibo適用于油漆噴涂、干墻處理和墻面抹灰。除了精確地識別應用區域,預先規劃工作路徑,Okibo的“過人之處”是自主獨立——“上工”時,只需一名工人用控制板將Okibo引入房間,填充涂料,啟動并監控輸出,無需手動編程或事先了解室內結構。

Okibo的價值主張清晰而明顯:一臺機器人的成本比人工低50%,工作速度卻快10倍。雖然Okibo首批應用主要集中在噴漆、涂層和打磨,但其前景是廣闊的。

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(以色列Okibo機器人)

美國Paintjet則是將模塊化機器人組件安裝到了“櫻桃采摘”升降機的籃子上。這種“末端執行器”包括表面掃描攝像頭和噴霧器,每次可以噴涂一個50平方英尺的區域,和傳統應用相比,該工藝可以減少約25%的油漆使用量。今年1月,Paintjet獲得了1000萬美元的A輪融資。

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(美國Paintjet機器人)

美國Canvas 機器人主要是進行干墻處理。Canvas可以自動識別墻板的接縫,噴涂密封膠,打磨,然后對整個表面進行涂漆,其“大臂”可以伸縮至15.5英尺,在高處完成絕大部分工作,并收集99.9%的打磨產生的灰塵。2023年,Canvas宣布與建筑材料制造商USG合作。

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(美國Canvas 機器人)

相較于海外企業,國產建筑機器人雖然探索較晚,但追趕速度卻很快,并在行業轉型壓力,以及國家政策的推動下,完成了初步的建筑機器人產業鏈。

其中,必須提及被譽為建筑機器人“黃埔軍校”的博智林。這家碧桂園集團的全資子公司,先后投入超百億人民幣用于研發,培養了眾多“跨界人才”。其中一些優秀代表,從博智林“畢業”后,也陸續成立了自己的機器人企業,為國產機器人產業化提供“加速度”。

聚焦于涂料工程機器人這條賽道,初創企業更是“急先鋒”。玩家包括筑橙科技(深圳)、蔚建科技(上海)、豐坦機器人(深圳)、大方智能(深圳)、方石科技(蘇州)。此外,以博智林為代表的“綜合玩家”也開發了涂料工程產品。

CVSource數據顯示,2019年開始,專注涂料工程的機器人公司陸續創立。2021年以來,該賽道開始受到資本關注,發生數十起投融資事件。在已批露金額的5起融資事件中,其中3起金額上億,2起金額上千萬。進入2023年,賽道熱度攀升,例如“早期玩家”筑橙科技完成聯想創投等近億元A輪融資;2022年5月創立的豐坦機器人更是在一年內連續完成兩輪融資,第一輪由昆仲資本投資,數額千萬級別;最新一輪由世紀金源進行了戰略投資。

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(中國豐坦機器人)

據了解,豐坦機器人由建筑信息化上市公司高管創立,前中控、博智林、南江等機器人資深技術專家組成,擁有一支具有碩博學歷,兼具建筑、建筑信息化、機器人技術背景的專業團隊。核心團隊成員均在建筑信息化領域有15年以上從業經驗。

公司創始人兼CEO李自可擁有近20年的建筑科技行業從業經驗,曾任科創板建筑信息化某上市公司副總,具備豐富的產品運營與商業化推廣經驗。其參與研發和商業化運營的施工安全計算軟件,目前在該領域市場占有率第一;主導規劃、研發組織、市場運營的BIM類軟件,目前是國內BIM類軟件廠商中的頭部供應商。

憑借著深厚的行業經驗,李自可觀察到,信息化產品作為管理工具和效率工具,為建筑行業管理人員在畫圖、計算、項目管理等方面的工作帶來了效率提升,但建造施工的過程中,仍然依賴大量勞動力,生產工具自動化程度低,生產效率以及成本和過去相比,并沒有發生明顯變化。

“經過一系列前期調研和技術預研,我們以標準化大場景涂料施工為切口,率先推出了室內涂料工程施工機器人,具備膩子噴涂、收刮、打磨、吸塵、乳膠漆噴涂等功能,覆蓋建筑物室內涂料工程施工的全工序、全場景。”李自可說。

如今,豐坦機器人已實現小規模量產,手握數千萬訂單,并成功應用于全球多個項目,累積施工面積超50萬平方米。在國內,產品通過直銷和渠道合作銷售或租賃給各類公建和商業項目,在海外主要市場為新加坡和歐洲。在新加坡,豐坦團隊針對當地施工工藝特點完成了產品定制和快速交付,成為首家通過本地化驗證的噴涂機器人供應商;同時,也開發了適合新加坡狹窄空間的小型多角度噴涂機器人。

以前沿技術為抓手,但更看重商業化落地,基于場景問題找解決方案,是建筑機器人能夠率先落地的關鍵。正如公司創始人兼CEO李自可所言,“極少有建筑行業這樣規模達30萬億的市場,所以建筑行業缺的不是技術和場景,而是解決問題的能力。”


責任編輯:Linda
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