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文章整理：夏玉健 世有伯乐，然后有千里马。千里马常有，而伯乐不常有。故虽有名马，祇辱于奴隶人之手，骈死于槽枥之间，不以千里称也。 唐代韩愈《杂说四·马说》 现如今随着机器人领域的不断成熟，机器人产业无疑已经成为国内最受欢迎的产业之一，根据数据显示，截止到2018年4月，全国机器人的企业数量达到7186家，值得注意的是，机器人及人工智能市场在经历了一段时间盲目无序的发展后，资本与创业者也正在回归理性。 创业者“没有核心技术很快会被沉浸在浪潮里”，那投资者又是如何选择呢？机器人大讲堂有幸邀请到索道投资创始合伙人石东华，为大家分享《智能机器人行业落地的探索之路》，带领我们以伯乐的眼光看世界！ 石东华—索道投资创始合伙人，同济大学产业经济学硕士，11年创投经验，2016年至今创立索道投资，并成功投资激智科技（300566）、苏州赛伍（2018年申报IPO）、苏州智华，三角兽，深之蓝，亮风台… 索道投资是国内专注于投资人工智能的创业投资公司，核心团队来自达晨创投和国内第一代天使投资家。公司专注于布局人工智能领域具有持续发展潜质的大赛道，并投资领先的团队。索道通过前瞻性的产业布局形成被投企业之间的协同效应。人工智能在中国的快速发展必将催生一批新生代的科技型公司，未来伟大的企业也必将在其中产生，索道希望乘此东风成为国内领先的风险投资公司。 石总主要从以下四方面分享内容： 1、服务机器人和工业机器人的区别 2、人工智能和机器人的结合 3、智能机器人投资机会 4、2018投资策略 工业机器人和服务机器人的技术和应用要求有巨大的差异： 工业机器人的架构和设计理念与服务机器人有本质区别： 工业机器人强调在规划好的环境完成既定任务，同时要求高耐久、高精度、高力矩输出。 服务机器人强调在开放非预设环境下完成轻型、非高精度作业、尽可能低成本之下的可接受寿命此外，服务机器人还有一些商业特征：一、服务机器人类似于电子产品，更新换代比较快；二、服务机器人在售价上如果过高，市场方面是很难进行推动，因此把服务机器人的应用场景缩小以牺牲性能的方式来降低成本，初期让机器人仅仅解决一个特定场景的需求的商业定位是可行的。服务机器人并非是在封闭环境下，可以直接与人接触，例如自动驾驶汽车和低速无人小车，故而对于安全性是极为重要的。由此可以得出结论：服务机器人的运动精度和寿命可以降低，但是在安全方面的可靠性一定要求很高。 工业机器人的核心在于上游三大零部件，即控制器、伺服电机、减速器、服务机器人的核心不在硬件，而在于传感器和算法。 工业机器人：有市场缺技术 实际上早前时间中国几乎没有真正意义上的工业机器人公司，大多数中国的工业机器人公司实际上是集成商，拿着机器人本体做各种生产线，本质上和工程对没有区别。商业模式落后：项目型、关系型、个人组织型、经验依赖型，由此导致工业机器人集成商市场极度分散。估计国内有超过1000家公司从事工业机器人集成，各自割据一方市场，市场充分竞争。中国最大的工业机器人公司年收入不过20亿。随着工业机器人在中国的快速发展，中国工业机器人近期在上游三大零部件方面估计将会有中大突破，国产化指日可待。随着上游零部件国产化成为趋势，同时一些新应用市场（如小型化，协作化，低成本机器人应用）出现，中国有望出现工业机器人本体巨头。 服务机器人：有技术缺市场 人们普遍的认为2C的服务机器人市场潜力大，爆发力强，所以服务机器人得到热捧，但是服务机器人行业很大的一个痛点是在于市场和技术之间存在一个很大的空隙，服务机器人在应用中面临各种各样复杂的问题是目前技术难以完美解决的，如对所处空间的三维重建，目标检测、路径规划、人机交互等。尽管目前国内服务机器人在语音、语义、图像、运动控制等智能技术不弱于欧美同行，一般认为我国有望在这个领域对欧美形成弯道超车，但同质化竞争中，市场上大多数服务机器人的区别仅在于外形，核心技术雷同，鲜有公司能够找到明确的落地场景。 既然说是智能机器人，其实在很大程度上得到人工智能的加持才能成为一个真的智能机器人，为什么服务机器人热，因为它本身就是智能机器人的代表，不仅如此，近年来工业机器人也受收益于人工智能出现新的应用或是进化，在2018年的工博会中，与以往表现不同的是，到场的大部分的工业机器人公司展示了协作机器人，同时结合机器视觉的应用成为了标配。 我们认为工业机器人的智能化将分为三个阶段： 第一阶段 工业机器人将具备人机协作能力（协作机器人大规模出现）。 第二步 工业机器人能够在半开放场景下应对非标工作。（如：农产品采集加工，柔性物体处理） 第三步 产线和工厂将逐渐智能化，（整个工厂将成为一个大型的智能车间，所有有关品控，工序，上下料，出货，备料数据的生产数据都将与企业管理和财务系统打通，成为闭环，整个生产过程将更加透明可控）。 人工智能与服务机器人的结合 服务机器人与人工智能是与生俱来的结合体，服务机器人不同于工业机器人，它是在开放且环境下近距离的与人接触并从事非标作业，其面临的问题的复杂性要远远大于工业机器人，因此服务机器人只有得到人工智能的加持才能出现在人类的生活中。 但是服务机器人的定义可能需要泛化：大量的硬件的智能化其实就是服务机器人，并将成为大势所趋，大量智能硬件都将向机器人的形态进化：汽车、音响、扫地机器人、儿童玩具，同时将会出现一些全新的硬件。 基于边缘计算和云端计算的服务机器人算法技术将长期共存：服务机器人是边缘计算和云端计算的结合体，理清边界很重要，技术边界和产业边界高度相关。云端智能容易受到互联网公司的冲击。 边缘计算与云端计算所带来的问题是：边缘计算是产品型公司，云端计算更像是互联网的延伸，所以它的竞争和市场边界、行业边界会有很大的区别，小公司的切入方向，应该尽量的避开互联网公司的冲击。 为什么我们强调智能机器人是一个互联网的终端或是物联网的节点呢？是因为本身我们知道智能机器人这几年的快速发展靠着语音、语义、图像包括运动的起步，这些都依赖于对数据及算法计算比较高的技术要求，深度学习、神经网络和大数据这些都是互联网的产物，而这些采集的数据传到网上，也会让机器人看懂世界，听懂世界，能人机交互，传达各种内容，调用各种云端的服务，这样的话，机器人就像佛学中的六觉，眼、耳、鼻、舌、身、意都会具备，加上力反馈传感器，增加触觉，加上气体传感器可能会具备嗅觉与味觉，这样的机器人就会像人一样具备多方面感知世界的主体。 服务机器人将成为下一个消费级人机交互中心具有巨大的市场空间，首先它是一个硬件，其次是一个互联网的产品，又是个智能产品，所以它的市场我们简单的类比，其人机交互能力可以一定程度上类比手机这个交互终端的市场。 其次当我们的汽车变成自动驾驶的汽车，其实就是个机器人，所以等到汽车自动驾驶的那一天就是汽车就成了智能机器人市场中的一个子集。 最后从互联网技术的演变来看：第一代是PC互联网，第二代是移动互联网，第三代互联网会是什么形态呢？我们认为就是机器人互联网，因为当机器人技术高度发达的时候，必然会依赖大量联网的传感器，这些传感器也会具备人机交互能力成为互联网的延伸，所以说服务机器人的市场或智能机器人的市场相当于手机市场+汽车市场+第三代互联网的市场。 投资心得： 人工智能对传统的产业是有一定升级的，例如：工业机器人变成更智能的工业机器人或协作机器人，汽车变成半自动甚至是全自动的无人驾驶汽车，这都是对传统行业的升级，同时也会出现新的生态，像无人机、扫地机这都是新的生态。 新生态与旧生态中的区别在于，在旧生态需要考虑的是如何更好的服务旧的玩家，如果是新生态，那我们是要重新搭建生态链，那就是完全颠覆的一个事情，我们就可能成为这游戏中的主角或者是产业中的主角，玩法是不同的。 ☞目前阶段服务机器人普遍缺乏刚需应用，小心一些伪赛道： 投入成本高于价值（送餐机器人）需要动态的眼光，从长期来看。 长期无法落地的屠龙之技（无人驾驶，人形机器人），低阶技术已可以解决实际问题，且存在逐步升级的技术路径。 ☞适合创业公司的赛道或许具有以下特征： 前期应用长期不明朗，应用领域狭窄，技术沉淀时间长，不容易引起巨头关注； 技术已成熟，应用技术能够迅速搭建合适的机器人应用，并快速扩张。最终都是利用先发优势转化为胜势。 新应用领域，全新的产业链组合。 智能机器人投资的几个问题： ☞机器人投资路漫漫其修远 智能机器人的成熟依赖于底层技术的成熟，是一场长跑，智能机器人分解三点，一个是硬件，第二是智能的算法和传感器，第三个是互联网，在这三点中，硬件和传感器成熟是比较慢的，是需要积累的技术，所以它的落地需要技术的成熟，寻找技术和市场的结合点，才能快速落地。 ☞落地次序可以参考电脑和互联网发展史 最先进的技术往往是最先不惜代价的应用于军用，然后一些较高成本的应用可以落地到工业和商用，最后才是消费级。 ☞关键应用VS非关键应用 关键应用对于技术要求高，最好是创业团队能将技术推到最前沿，比同行都强才能脱颖而出，例如：人脸识别在金融领域的应用、指纹识别、自动驾驶等，但是非关键应用对行业的洞察理解痛点，产品和工程化能力、成本控制、供应链能力、营销能力。 ☞2C与2B的差异 2C愿意额外花钱，2C产品期待高 2B价格承受高，2B追求的就是效益，多少机器能替代多少人，可以为我带来多少效益。 ☞ 创始人基因决定公司的商业化前景： 学院派更适合于关键性应用2B这方面；海归派类似于学院派；比较接地气的市场化的，例如本土或深圳的公司特别适合做应用型的、消费电子型的、智能硬件型的，偏技术整合和应用落地这方面比较适合。 ☞避开巨头的主赛道： 偏家电的领域容易被家电巨头侵袭，偏智能硬件的领域容易被手机巨头，如小米、华为等巨头侵袭。偏云端智能的公司会受到互联公司的侵袭，创业公司的机会在垂直行业和不易引起巨头关注的领域。 ☞优先投资的项目类型： 软硬结合项目，能够成为数据入口的项目。创始人是复合式人才，消费级机器人会是家庭数据入口，但是会受到互联网公司的冲击，低价竞争。 ☞技术路径影响未来的成长空间： 横向发展路径有助于增强商业模式的可扩展性。纵向发展路径有助于提升壁垒，增厚商业附加值，降低成本从而吸引更多客户群体。同时具备两种特质的技术驱动的行业催生独角兽的概率额较大。 ☞起点是技术，终点是场景和数据： 在初期技术起点很重要，但是到了中后期落地能力很重要，智能机器人的起点是算法技术，但是终点是场景和数据，并形成良性循环。 ☞商业模式需要多变： 创始人必须始终处于最前线，具有高度敏感的嗅觉。智能机器人的发展是持久战。 ☞ 一些细分行业集中度极高： 赢者通吃落后的企业几乎没有投资价值（2C行业和偏向互联网的行业）。与传统行业不同，智能行业的边际成本递减，规模效应明显。 ☞赛道和龙头的形成和资本羊群效应有密切关系： 资本加速了赛道的成熟和龙头企业的形成。赛道感，快速决策和聚焦变得非常重要。 在未来相当长的时期内，机器人不能像人，不能全知全能，机器人在未来相当长的时间内应是以各细分场景为导向的单项冠军，单项冠军就是我只解决一个问题，把它做到最好最省成本，机器人的进化应该以实现细分场景使用效益最大化为目标，而不是无限提升技术，因为太快的技术提升，太超前的技术提升会存在落地难和成本高的问题，这样会使我们丧失许多商机。无限接近人，机器人像人的效果一旦达到，会给人们的心里方面带来恐怖谷效应，挑战人类社会，伦理底线。 与硬件结合：主要体现形态=数据+算法+硬件 投资机会已过或已投的行业（不适合早期投资赛道）：智能汽车（无人驾驶）、消费级无人机、水下机器人、小人机器人、云端机器视觉公司、仓储机器人。 目前机会不大的行业（赛道不性感）：无人船（水面机器人），农业机器人，智能家居，行业级无人机。 潜在机会较大的行业（有机会且性感的赛道）：商用机器人或面向垂直行业的智能机器人，工业机器人的智能化改造，小型机器人（协作机器人），工业机器人核心零部件，智能代步工具（外骨骼机器人、轮椅机器人），多足机器人（四足、六足），细胞机器人，医用机器人（从简单开始），智能玩偶（实体、虚拟），可穿戴结合VR（结合人体大数据，体征检测，血压，心态，步态，力反馈）。 与互联网及行业应用结合（不是我们的重点）：体现形态=类似行业解决方案，偏大数据，互联网。 金融，医疗，商业智能，游戏，影视，企业服务。 投资策略 一、沿着既有赛道追投已跑出的赛手 二、投资阶段逐渐后移，但回避估值过高的赛道 三、结合团队的基因，重点投资软硬结合的智能产品，尤其是智能机器人 四、投资对于我们生态有增厚的标。 |
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