「优胜者」已经走过的路
在探讨机器人规模化增长之路前，我们先回顾一下当前机器人行业中各个细分领域龙头们的情况，或许可以从过往的成功案例中吸取一些经验。
再回过头来看工业中的“四大家族”：仔细研究“四大家族”的业务构成会发现，这些公司的快速增长都不是单纯靠传统意义上的机器人业务（包括系统集成业务）。现有的工业机器人是工业电气化、自动化的一部分，“四大家族”的重要收入来源主要是标准化的工业电气化、自动化产品。
对比来看，四大家族中FANUC的利润率最高，主要是来自于标准化的数控系统、伺服系统等高利润率业务的贡献；ABB的业务规模最大，但是ABB的机器人业务只占11%左右，大部分的收入贡献来自于电气、运动控制等标准自动化产品。
KUKA机器人的主营业务包括大量工业机器人及其系统集成、物流和医疗自动化领域的系统集成业务，这些业务带有天然的非标属性，虽然KUKA的行业影响力可以拿到较大的订单和优厚的商务条件，但从长期来看这块业务还是规模不经济的。最终结果是KUKA的市值和收入规模是最小的、利润率也是最低的。
另一个不可忽视的机器人品类就是方兴未艾的消费类机器人，这个领域的公司发展迅速，像石头科技和九号机器人都是国内新晋的上市公司。这个领域之所以发展速度远远高于那些2B的机器人同行们，主要原因是区别于传统2B公司需要提供完整的解决方案，消费类的机器人公司可以定义产品的标准化功能，让客户去适应和接受，虽然这些产品在满足客户需求上做得并不完美。
通过简单的分析我们可以发现，无论是工业、医疗还是消费场景，机器人公司快速发展的秘诀是找到相对标准化、可规模化复制的业务模式。
国内市场的现状与挑战
我们再来看国内的机器人市场，首先关注机器人领域的上市公司（不包括关联度较低的上市公司，以及上文讨论的消费类机器人），可以发现：大部分的机器人上市公司是工业机器人公司，市值多在100亿人民币以内，营收规模都波动较大，但是总体在30亿人民币以内。
其中汇川技术、埃斯顿和绿的谐波属于比较表现较好的公司，汇川和绿的可以看做是机器人或自动化领域的核心部件公司，而埃斯顿是自动化领域核心部件公司，并且是国内工业机器人本体出货量最大的公司。无论是核心部件还是机器人本体都是相对标准化、可复制的，这也许正是这些公司有超出同行资本市场表现的内在原因。
而其他大部分上市公司的主要业务多是机器人本体+系统集成的模式，这类公司在资本市场上的表现就相对较差一些。
另一方面，机器人创业市场呈现百花齐放的态势，近年来机器人行业创业热情高涨，很多头部企业纷纷获得高额融资，估值高企，与二级市场遇冷形成鲜明对比，一级市场机器人赛道俨然已经成为了热点。但在机器人进入新的场景带来更多创业机会的同时，我们也要警惕掉进“规模不经济的增长陷阱”。
一些公司在新的场景中延续了本体+集成的业务模式，虽然可以通过新的技术获得更多产品和服务的溢价，但是总要面对规模不经济的问题。更多的公司则是专注于细分领域，通过单机集成和系统集成的方式，将机器人技术与行业细分需求相结合，解决十分具体的问题。
当然行业里也有一些公司找到了一些标准化、规模化的机会，但“价格战”似乎成这些公司都逃避不了的问题。资本的推动使得头部机器人公司都获得了较大规模的融资，但是短期内市场需求还没有完全放开，一旦有一个需求点出现，就会导致多家机器人公司降价、烧钱来抢项目的恶性竞争，最后“谁能亏得起”某种程度上成了机器人公司的一个核心竞争力。
面对不断内卷的国内市场，一些公司也将目标市场拓展到了海外，短期来看这也许是破除内卷的一个思路，但是长期来看并没有找到解决问题的核心方法。
价格战背后除了产品同质化、品牌的缺失外，一个重要的原因是行业短期内呈现了供大于求，行业内规模化、批量化的机会十分有限。
面对行业的问题，我们抛开资本泡沫等外部因素的影响，尝试通过技术演进、业务模式发展等角度去探究一下行业规模化受阻的内在原因：
首先，我们必须意识到机器人行业目前还处于发展的初级阶段，机器人的智能化程度还远远达不到我们对智能机器人的真正期待，这导致的结果是单靠机器人本身能够解决的行业问题是有限的。面对行业应用，在使用机器人的同时，要帮助机器人构建相对结构化的、固定的外部环境来保证其稳定运行，因此系统集成成为机器人应用的关键。
其次，对于机器人本体厂商来说只做本体生意是很难支撑起一定的业务规模的，机器人本体厂商去做集成业务也是追求业务增长的必然选择。
同时，在机器人进入一个新领域的时候，也意味着新的场景中行业分工并不明确。在行业内发展早期阶段，机器人本体厂商很难从具体的项目中解脱出来，因为并没有完善的应用开发者群体（集成商体系需要长期培育），好一点的领域可以将传统的开发者转换为新的开发者，但是传统的开发者们需要对新的技术有一个适应的过程。而有些行业根本就没有成熟的开发者群体，需要本体厂商在做项目的过程中去逐渐培育。
面对具体应用需求，在选择机器人本体机构的时候要考虑到环境和任务的具体要求。通常情况下我们希望一种机器人具备一定柔性能为我们完成多种工作，我们会选择一种相对通用的本体结构去适应更多的场景。
但很多情况下，通用的本体对于行业应用并不是最经济的选择，而且理论上来说能够针对不同的场景设计不同的执行系统，可以保证执行系统对环境和任务而言都是最优的。MIT的学者做过一个研究，希望通过计算机优化机器人的形状以适应各种不同的地形类型。
就算是我们最常见的通用型工业机械臂，其结构就是根据工业场景的具体需求一步步演变过来的，仅仅是面对工业场景我们也需要串联、并联、Scara等多种很多不同形态的工业机器人。
随着人力成本的不断攀升，机器人的需求在各行各业是普遍存在的，但一些行业的机器人工作环境和任务非常复杂，导致在现有的机器人技术架构下解决这些行业需求的成本是很高的。而且我们发现越是中小企业，对机器人柔性和智能化程度的要求就越高（尤其是长尾客户的需求），但是能够承担的成本又有限，这就造成了机器人智能化与需求的矛盾，限制了机器人的应用规模增长。
机器人未来面对的应用场景会很多，而每个细分场景都有着不同know-how要求，想要服务好一个行业必须深入到行业中去，机器人应用有些时候行业属性要强于机器人本身。机器人公司想要切换到另一个行业的最终结果可能就是从头再来。同时也会发现，这些行业其实早被其他公司所抢先覆盖，后进入者优势已经不明显。这导致很多机器人公司都成为细分领域的小而美的公司，很难做大做强。
探究机器人规模化增长之路
如何在未来机器人广阔的市场潜力中把握住规模化增长的机会，是所有机器人公司都在思考的问题。我们也给出了一些自己的建议，欢迎行业内的公司一起来探讨。
机器人与专用设备相比，最大的区别在于要有环境的适应性和任务的适应性，传统的机器人适应性靠人工的可重复编程实现。而机器人应用之所以需要系统集成，是因为机器人缺乏对环境和任务的非标变化的自适应能力。机器人的自适应性可以通过提升智能化程度来部分实现，机器人的智能化要依赖于智能感知、决策和执行能力的综合提升。
机器人的智能化可以将一部分非标需求变成标准化需求，这样就可以使得一些应用问题通过“单机智能”（这里指融合了感知系统、决策控制和本体执行系统的机器人综合工作站）的方式来解决，一定程度上降低了系统集成规模不经济的影响。
机器人的智能化可能会是一个长期的过程，但是每一次技术的进步都能带来机器人的移动能力、操作能力和学习能力的进步，而这种进步又可以推动机器人在新的场景落地应用。
除了采用通用本体去适应新的应用场景以外，面对一些专用场景，还有一个思路是通过模块化的方式，尝试快速构建机器人的结构和形态去适应不用的场景要求。
模块化机器人的一个初步的想法就是将机器人本体分解成结构相似的一种或者多种基本模块，每个模块都集合了传动机构、驱动装置、传感器、通讯等相关部件，一定数量的模块群可以组成不同形态和功能的机器人，通过改变模块的数量和连接方式就能够改变机器人的整体构型。
模块化可以降低硬件研发和生产成本，缩短机器人本体的开发时间，让机器人企业可以快速应对不同领域的应用需求，而不需要开发一个专用的本体，使得产品构成更加标准化，更容易实现规模化。
传统机器人的整体解决方案看上去很美，但是需要大批量的业务来分摊高昂的成本。
对中小长尾客户来说，小批量、多批次才是常态，直接采购机器人解决方案并不是最优选择（对于C端用户来说更是如此），但它们同时也想要享受自动化和机器人带来的效率和效用的提升。这个时候机器人的“共享服务”也许是个不错的选择。中小企业通过将服务外包给机器人服务公司，由机器人提供相应的“云服务”。机器人公司的业务需要做到“机器人即服务”，服务本身是可复制的，并且可以持续创造价值，而且往往要大于机器人本身的价值。
随着机器人行业应用的不断深入，越来越多的机器人服务需求将会被激发，机器人服务也许会成为机器人新应用的主流模式。
目前机器人的应用场景可能还不足我们期待的1%，更多的场景等待着被开发，但是各个应用领域都有自己独特的需求、工艺和资源，靠机器人公司去推动行业的发展会很慢。机器人公司不可能了解所有行业，只能在少数几个领域深耕。
机器人应用的发展，需要靠了解各应用行业的公司来推动。每个细分领域其实都存在对相关行业十分了解并且有客户资源的公司，如果可以让这些公司来开发和应用机器人，会更有机会推动机器人行业快速发展。
在这种情况下，行业需要一种新的机器人产品，这种产品能够支持行业专家去开发机器人应用，这样可以促进行业实现良性化分工，让应用端的人专注去服务客户，让机器人公司专注去做好机器人平台，实现机器人本体和应用的解耦，通过这种方式实现规模化增长。
这类平台型公司在产品设计上要兼具更好的开发性、模块化、易用性和智能化等特点，在商业上要积极培育自己的开发者群体，为更多的人提供在机器人行业创造价值的机会，吸引更多的参与者共同将平台做大。
邮箱：15236061639@163.com
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