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工地上来了“刮腻子”冠军,为何涂料工程施工机器人领跑行业?

科技数码 来源:科技数码 作者:科技数码 2024-07-31 13:40 次阅读

请解答以下这道数学题:已知一面墙长30米,高10米,一位工人每天可以刮完100平方米的腻子,求完成整面墙需要多长时间?

答案是3天。但如果这道题让机器人回答,它给出的答案是:3小时。

这不是机器人不会算数,而是一场建筑业的科技变革。如今,你可以在工地上看到机器人挥舞着机械臂,通过先进的传感器和控制算法,精确调节喷涂厚度。旁边的工人只需负责简单的操作和监控。

有了机器人“熟练工”,一天下来,可实现腻子施工800平方米,速度是人类工人的8倍;乳胶漆施工3000平方米,速度是手持喷涂机的2倍。更关键的是,机器人能准确调节材料用量并均匀喷涂,可以节约20%-25%的材料成本。

根据中国工程机械工业协会的数据,目前30万亿的建筑市场,未来十年将出现千万级建筑工人缺口;与此同时,随着国内房地产市场竞争加剧,建筑企业还需要不断降低成本、提高施工效率,以提升竞争力。

基于此,建造行业数字化改造大势所趋。得益于人工智能、视觉传感器、机器人控制算法等核心技术的突破,“机器换人”成为了关键赛点,建筑领域或将成为机器人率先产业化落地的“肥沃土壤”。

01建筑机器人移走“三座大山”

常言道,中国建筑行业的“三座大山”——劳动力短缺、安全问题、低利润率。

首先,行业面临严峻的“用工荒”,主因是人口老龄化和劳动力结构变化。当前国内建筑行业面临明显的“三段式”困局——50、60后农民工即将谢幕;70、80后农民工供应不足;90、00后农民工寥寥无几。近两年农民工总数减少近976万,2022年至2023年间减少650万,创五年新高。国家统计局数据显示,农民工平均年龄已达43.1岁,老龄化趋势明显。

但同时,老年人工作也受到限制。多地政府规定,禁止60岁以上男性和50岁以上女性在建筑工地从事体力劳动,如江苏省曾特别规定,聘用“超龄”工人将导致企业列入红码管理。

这里引出了第二个矛盾,人工施工导致的安全问题。根据国际劳工组织的数据,建筑行业是全球第二危险的行业,仅次于采矿,致命事故率是其他行业的4倍;在2011年至2019年间,建筑工人的死亡人数上升了41%。特别是老龄工人的伤亡比例尤为严重,如2021年湖北、江苏等地均出现60岁以上农民工伤亡事故。

除了施工安全风险,传统施工的很多工序也对人体有害。例如,在腻子打磨、粉刷、管道喷油漆过程中,工人操作不当则会吸入粉尘及有害物质,容易罹患职业病。

第三个矛盾,技术落后还导致低利润率。国家统计局公布数据显示,2023年的建筑业产值利润率为2.64%,同比上年降低了0.06个百分点。作为对照,工业的利润一般在9%以上,建筑业所在的第二产业利润率也在6%左右。

一是施工效率低下,工人在重复劳动中容易感到单调乏味,甚至因疲惫或环境干扰而出错返工;二是材料浪费率高。建材使用控制靠人为,不容易精确把握。据统计数据,在一座普通民用建筑的建造过程中,所用建筑材料的浪费率居然高达4成。而建筑行业的熟练工难招难留,且工资成本也不是小数目。

由此,劳动力短缺、安全问题、低利润率形成了恶性闭环。

行业突飞猛进期,沉疴尚不明显。但近几年,搭载“城市化”电梯飞升的中国房地产,随着萎缩的土地供应和人口红利,也不可避免地出现了萎缩。

两条路摆在地产企业面前:一是转行逃离“沉船”,但步子跨太大容易直接“翻船”;二是积极寻求转型道路,提升自身竞争力,在质量上寻求改变。

一方面,提升住宅业务的竞争力,尤其是在新项目乏力,增量市场有限的情况下,更要在前期环节搞好降本增效;另一方面,拓宽地产业态类型,包括开发和运营与住宅配套的教育地产、养老地产、医疗地产、商业地产和产业地产等等,这需要提高施工标准,建筑企业对高效、智能的施工方案需求愈发强烈。

任何行业卷到最后就会变成“大洗牌”,而科技往往就是那个引入的变量。

这次,建筑行业将目光投向了机器人技术。

“机器人能率先在生产、施工、维保等环节辅助和替代‘危、繁、脏、重’施工作业。”一名住建部相关人员表示,从施工效率角度来看,建筑机器人输出效率稳定,标准化程度高,有效避免人为施工引起的误差,且不受传统施工人员的体能限制;在工程质量方面,基于高精度激光识别系统的整体性控制,建筑机器人施工精度更高,施工成型质量比传统人工方式高。

省工省料方面,建筑机器人更加绿色低碳。例如,在施工时对粉尘有效收集,实现无尘施工。同时,建筑机器人可以通过供料控制程序提高材料利用率,避免了因精度不够出现的浪费问题。

补齐劳动力方面,除了替代老龄劳动者,建筑机器人还可以通过显著改善劳动环境,吸引年轻劳动力回流建筑行业。彼时,建筑工人不再是灰头土脸的泥瓦工、抹灰工,取而代之的是基于网络工作环境的建筑机器人操控人员、工地巡检人员等产业技师的新身份。

在“机器换人”的迫切需求下,全球建筑机器人市场预计将经历显著增长。Straits Research预测,到2030年,北美的建筑机器人市场规模将达到5400万美元,而欧洲市场将接近5200万美元。目前,欧洲市场领先,每10000名建筑工人中约有1.2个机器人,美国市场为0.2个,而中国市场的数字则仅为0.1个,显示出中国市场的巨大潜力和成长空间。

Report Linker进一步预测,全球建筑机器人市场规模将从2023年的3.317亿美元增长至2028年的6.818亿美元,年复合增长率达到15.50%。其中,亚太地区尤其是中国,成为市场增长的重要推动力。

头豹研究院综合国家统计局、住建部数据预测的数据也显示,截至2021年,中国的建筑机器人市场渗透率不足1%,但已开始进入市场化应用阶段。预计到2025年,渗透率将达到10%,市场规模超过18亿人民币;到2030年,市场规模预计将超过113亿元人民币,渗透率可达50%;并且到2035年,市场规模可能达到224亿元人民币,渗透率超过80%,展现出快速增长的趋势。

面对如此巨大的潜力,建筑机器人该先从哪个领域切入落地?

02涂料工程施工赛道得以领跑

实际上,建造施工这根“大棒骨”看似诱人,却实在“难啃”,更会“牵一发而动全身”。

“建造施工从报批项目、垫层搭基坑、主体结构、屋面管网到交付验收整个过程,可拆分为20个大类,总计261道工序,且涉及工序穿插与人员场景交互。”世纪金源旗下科技住宅公司腾云智绘总经理徐俊杰表示。

当我们将261道工序对应到建筑机器人,就出现了测量机器人、砌砖机器人,划线机器人、钢筋绑扎机器人、地面整平机器人,以及涂料工程机器人等。“如今,除了相对成熟的测量机器人,涂料工程施工机器人凭借标准化程度高、工况相对友好、作业面连续等优势率先从萌芽期转入成长期,可以率先实现量产落地。”徐俊杰说。

为什么会这样?先举个“快进生”例子——移动机器人。该类机器人能够在工业领域快速普及,得益于仓储与产线空间是结构化的,只需每天在固定的场景,走固定的路线,执行固定的动作,相对容易很多。

再举个“后进生”例子——钢筋绑扎机器人。如果从降本增效的角度看,高工资、高稀缺性的钢筋工种绝对是“机器换人”的关键岗位。但目前,钢筋机器人只能做一些简单的绑扎,因为其无法在非结构化的工地里穿梭,替代钢筋工人做最辛苦的环节——钢筋搬运及布置。

由此,我们看到了建筑机器人普及路上的最大“拦路虎”——工地环境非结构化。

这其实是“两难”逻辑。一方面,建筑行业仍处于半机械化阶段,还没有到自动化阶段,遑论智能化。如果按理想情况,让所有建筑机器人各就其位,发挥所长,至少要在自动化的环境下。

另一方面,自动化的前提却是施工场景的结构化。如果要用自动化的方式去解决非结构化的场景,就必须要“智能”。“智能”中包含对墙面柱子和其他障碍物的识别感知,机器人自行判断、决策与执行。

但现在的“智能”可以在复杂、多变的工地里自由穿梭吗?

至少,从目前的感知技术来看,还没有达到在工地侧大规模落地的程度。例如,当你想配合一些“地面”机器人工友,还要让工人在施工前清理建筑垃圾,并改变工序穿插作业。

但如果我们改变思路,营造一个“伪结构化”场景呢?即,先放弃“障碍满满”的地面,将视线转移到“空无一物”的墙面。

这便来到了涂料工程施工机器人的“天地”。一方面,喷涂工艺是制造业已经跑通的工艺,精度很高。例如,在航空领域,整机喷涂90%的环节都采用了机器人喷涂。转换到施工现场,即使稍有偏差,也不影响最终结果。

另一方面,相较其他场景,涂料工程靠近工程后期,现场工况较好、标准化程度高。在具体工作中,整体作业面连续,适合大批量施工。例如,在对山墙面施工时,最大施工宽度可达十多米,一天可以完成一面高百米的大山墙喷涂,有效解决因墙面过宽而造成的接缝问题。

在细分场景上,喷涂作业聚焦公共建筑和商业建筑,作业面相对较大,楼层较高,机器换人能够带来显著的效率提升。例如,每平方能够降本20%以上,对于施工方来说,一个项目就可以回本。

场景需要容易落地,技术还要确实能发挥作用。“以我们投资的丰坦机器人为例,他的机器人运用了三维点云和人工智能技术,可以将传统工人的施工工艺数字化,并将其集成到机器人的工艺库中。这一方面是个比较成熟的技术,另一方面还能实现在实际操作中的不断迭代。”徐俊杰表示,此外,通过模块化设计和自适应技术,这种类型的机器人还能够有效应对工地现场的复杂环境,优化替代传统油漆工作,自主完成标准化的腻子和乳胶漆施工作业。

如今,政策助力也在持续加大。2023年,工业和信息化部等十七部门印发《“机器人+”应用行动实施方案》,提出重点研制测量、材料配送、钢筋加工、混凝土浇筑、楼面墙面装饰装修、构部件安装和焊接、机电安装等机器人产品,深化机器人在建筑领域等场景应用。在《北京市机器人产业创新发展行动方案(2023—2025年)》中,建筑领域也是专门强调的重点领域。

“机器换人”哨音一响,建筑机器人企业不是纠结“跑不跑”的问题,而是如何“拔得头筹”。

03场景是关键:技术需为产业服务

趋势、品类均已确定,最先跑出的机器人“冠军”将会花落谁家?

据统计,目前全球在研室内喷涂机器人的企业已超过30家,其中已发布室内喷涂机器人产品的企业超过20家,已公开的室内喷涂机器人产品达到25款,超过半数的产品已商业化应用,少部分产品仍处于研发迭代。

由于人力成本与产业升级等因素,海外建筑机器人领域起步较早,初创企业中的“佼佼者”包括:以色列Okibo、美国Paintjet、以及美国Canvas等等。

以色列Okibo适用于油漆喷涂、干墙处理和墙面抹灰。除了精确地识别应用区域,预先规划工作路径,Okibo的“过人之处”是自主独立——“上工”时,只需一名工人用控制板将Okibo引入房间,填充涂料,启动并监控输出,无需手动编程或事先了解室内结构。

Okibo的价值主张清晰而明显:一台机器人的成本比人工低50%,工作速度却快10倍。虽然Okibo首批应用主要集中在喷漆、涂层和打磨,但其前景是广阔的。

美国Paintjet则是将模块化机器人组件安装到了“樱桃采摘”升降机的篮子上。这种“末端执行器”包括表面扫描摄像头和喷雾器,每次可以喷涂一个50平方英尺的区域,和传统应用相比,该工艺可以减少约25%的油漆使用量。今年1月,Paintjet获得了1000万美元的A轮融资。

美国Canvas 机器人主要是进行干墙处理。Canvas可以自动识别墙板的接缝,喷涂密封胶,打磨,然后对整个表面进行涂漆,其“大臂”可以伸缩至15.5英尺,在高处完成绝大部分工作,并收集99.9%的打磨产生的灰尘。2023年,Canvas宣布与建筑材料制造商USG合作。

相较于海外企业,国产建筑机器人虽然探索较晚,但追赶速度却很快,并在行业转型压力,以及国家政策的推动下,完成了初步的建筑机器人产业链。

其中,必须提及被誉为建筑机器人“黄埔军校”的博智林。这家碧桂园集团的全资子公司,先后投入超百亿人民币用于研发,培养了众多“跨界人才”。其中一些优秀代表,从博智林“毕业”后,也陆续成立了自己的机器人企业,为国产机器人产业化提供“加速度”。

聚焦于涂料工程机器人这条赛道,初创企业更是“急先锋”。玩家包括筑橙科技(深圳)、蔚建科技(上海)、丰坦机器人(深圳)、大方智能(深圳)、方石科技(苏州)。此外,以博智林为代表的“综合玩家”也开发了涂料工程产品。

CVSource数据显示,2019年开始,专注涂料工程的机器人公司陆续创立。2021年以来,该赛道开始受到资本关注,发生数十起投融资事件。在已批露金额的5起融资事件中,其中3起金额上亿,2起金额上千万。进入2023年,赛道热度攀升,例如“早期玩家”筑橙科技完成联想创投等近亿元A轮融资;2022年5月创立的丰坦机器人更是在一年内连续完成两轮融资,第一轮由昆仲资本投资,数额千万级别;最新一轮由世纪金源进行了战略投资。

据了解,丰坦机器人由建筑信息化上市公司高管创立,前中控、博智林、南江等机器人资深技术专家组成,拥有一支具有硕博学历,兼具建筑、建筑信息化、机器人技术背景的专业团队。核心团队成员均在建筑信息化领域有15年以上从业经验。

公司创始人兼CEO李自可拥有近20年的建筑科技行业从业经验,曾任科创板建筑信息化某上市公司副总,具备丰富的产品运营与商业化推广经验。其参与研发和商业化运营的施工安全计算软件,目前在该领域市场占有率第一;主导规划、研发组织、市场运营的BIM类软件,目前是国内BIM类软件厂商中的头部供应商。

凭借着深厚的行业经验,李自可观察到,信息化产品作为管理工具和效率工具,为建筑行业管理人员在画图、计算、项目管理等方面的工作带来了效率提升,但建造施工的过程中,仍然依赖大量劳动力,生产工具自动化程度低,生产效率以及成本和过去相比,并没有发生明显变化。

“经过一系列前期调研和技术预研,我们以标准化大场景涂料施工为切口,率先推出了室内涂料工程施工机器人,具备腻子喷涂、收刮、打磨、吸尘、乳胶漆喷涂等功能,覆盖建筑物室内涂料工程施工的全工序、全场景。”李自可说。

如今,丰坦机器人已实现小规模量产,手握数千万订单,并成功应用于全球多个项目,累积施工面积超50万平方米。在国内,产品通过直销和渠道合作销售或租赁给各类公建和商业项目,在海外主要市场为新加坡和欧洲。在新加坡,丰坦团队针对当地施工工艺特点完成了产品定制和快速交付,成为首家通过本地化验证的喷涂机器人供应商;同时,也开发了适合新加坡狭窄空间的小型多角度喷涂机器人。

以前沿技术为抓手,但更看重商业化落地,基于场景问题找解决方案,是建筑机器人能够率先落地的关键。正如公司创始人兼CEO李自可所言,“极少有建筑行业这样规模达30万亿的市场,所以建筑行业缺的不是技术和场景,而是解决问题的能力。”

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