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机器人产业成吸金高地,为何投资人还在观望?

  • 2018-8-29 10:14:01
  • 来源:工控资讯

“会场的人流量比往年少了很多”,这是今年世界机器人大会上几位参展商和从业人员的直观感受。如同往年一样,这届盛会吸引了国内外166家知名机器人厂商,大部分来自工业和服务机器人两大领域,此外还有涉及舵机、雷达等核心零部件展区。

在中国,每年大大小小的机器人、科技展会至少有十几场,世界机器人大会连续筹办四年来,已成为机器人厂家集中亮相的重要舞台,也是前沿技术和产业动态的全球风向标之一。

“这感觉有点像参加上流社会的舞会”,面对一场展会从场地到装修布置至少二十万的开销,很多创业公司还是希望能以此向行业和客户传递更多积极的信息,“起码是最直观的评判,参与了至少证明你有实力”,一位参展商对AI星球表示。

为了推动机器人产业发展,国务院在2015年5月8日印发了《中国制造2025》,力争通过三个十年的努力,把我国建设成为引领世界制造业发展的制造强国。一时间,地方政府和资本市场蜂拥而至,一场“造物”狂潮由此诞生。

工业机器人:中高端市场仍待突破

根据国际机器人联合会(IFR)2018年2月发布的最新报告,中国工业机器人的使用密度由2013年的25台/万人增长到2016年的68台/万人(每万名工人使用工业机器人数量),成为工业机器人密度全球增速最快的国家。报告称,中国目前是全球最大的工业机器人市场,2017年共卖出约14.1万台机器人,占全球需求的1/3。

尽管如此,国内工业机器人70%以上的市场份额仍被外资机器人厂商如四大家族牢牢把控,以2016年为例,发那科、库卡、ABB、安川在我国工业机器人市场份额的比例分别高达18%、14%、13.5%、12%。

而在我国,虽然已有800多家涉及机器人生产的企业,但由于起步较晚,大多数公司主要以组装和代加工为主。缺少核心零部件的技术能力,产品只能应用在对机器人性能要求较低的领域,且利润微薄。但是,凭借政府各种形式的补贴,很多机器人厂商依然在市场中生存下来。

2014年来,广东、广西、浙江、上海、湖南、湖北、黑龙江等省市相继筹建和规划工业机器人产业基地,并出台了支持工业机器人应用的相关财税补贴政策。

深圳市自2014年至2020年,每年安排5亿元,设立市机器人、可穿戴设备和智能装备产业发展专项资金;东莞市政府给予企业购买国产工业机器人15%的补助;浙江省已累计安排近6亿元资金支持“机器换人”技术改造,并出台了工业机器人购置奖励补贴政策;黑龙江省也在2014年底联合哈尔滨市政府、哈工大联合创建了哈工大机器人集团,以加快推进该省机器人及智能装备产业发展。

大量的扶持和补贴,让许多不具备核心竞争力的企业纷纷涌入。在没有技术和人才的情况下,只能发展底端产能,国内机器人产业走向了低质量的重复建设。

此外,工业机器人成本近年来也在大幅下降,据ARK投资管理公司的一项预测,工业机器人的成本预计在2015~2025年间下降65%。也就是说,平均每台机器人的成本将从31000美元下降到11000美元。因此,对于国内工业机器人厂商而言,前几年靠着性价比以及渠道压货模式占据市场份额的方法也将失灵。

来自中国机器人产业联盟最新数据,2017国产工业机器人的市场份额下降至不到27%,同比降低6个百分点,遭遇五年以来的首次下降。

面对工业升级的复杂性和缓慢的技术积累,更多投资机构都选择将这部分作为长线的布局。华创资本投资人公元就曾在接受甲子光年的采访时提到,“工业不是可以‘挣快钱’的领域,需要一个一个工厂磕,即使快,也不太会出现估值一年翻十几倍的情况”。

青桐资本MD方洁近日也在分享中表示,机器人甚至整个技术领域,从实验室研发走向市场不是从80分到90分的过程,而是从0到1的过程。因此,无论投资人还是创业者,都需要更多一些耐心和信心。

服务机器人:走向“场景定制化”

相比工业机器人,服务机器人作为新兴市场被寄予了更大的想象空间。不同于工业机器人长时间的技术打磨和国外巨头卡位竞争,服务机器人领域还没有一家做到技术垄断,况且,“服务”和“消费”的属性也决定了它将诞生在更加细分垂直的场景中,国内公司具有更多本土优势。

世界机器人大会展出的趋势来看,该领域的机器人主要集中于医疗服务、智能公共服务和家庭服务三大场景,分别有手术机器人、物流机器人、巡检机器人、扫地机器人、擦窗机器人和儿童陪伴机器人等。

此外,不同于往年部分仿人形机器人赚取噱头却没有展示出真正技术实力的机器人表演,服务机器人在今年的展会上显然“低调”了许多,从调制咖啡、调酒、打冰激凌到抓娃娃机……寻找新场景成为今年各家厂商的亮相方式。

《乌镇指数:全球人工智能发展报告2016》显示,2016年是服务机器人的元年,其中服务机器人的融资额约11亿美元。

既然被如此看好,为什么在资本的加持和企业的奋力追赶下依然没有爆发?

猎云网根据2014年~2018年公开披露的融资信息发现,服务机器人行业于2015年爆发,2016年走向顶峰,2017年稍有平缓,而在今年,则骤然遇冷。其中,融资也多集中在天使轮和A轮,金额普遍在千万元以下。

机器人产业成吸金高地,为何投资人还在观望?

2014年~2018年消费机器人融资情况

针对不同细分市场,机器人产品在技术积累上各不相同,但无论ToC还是ToB,产品被诟病的原因之一都是“不好用”。感知、交互和运动能力是服务机器人的三大核心模块,汇聚到一台设备上,任何一个环节的失误都会使体验差强人意。毕竟,实验室的技术突破放在复杂的生活场景中将面临诸多考验。

服务机器人并非百花齐放的局面,除了技术因素,未能找到场景的需求痛点也阻碍了其市场的开拓。

以餐厅服务为例,以当前的技术机器人只能将放食物的托盘放到顾客面前,但将托盘放到餐桌上,依然需要人工完成。此外,市面上的送餐机器人大多只能沿着固定路线行走,人流较大时上菜容易洒落打翻,一旦出现类似状况,服务员还需要清理机器人机械关节里的残渣,因此也被餐厅老板“炒了鱿鱼”。

儿童机器人也是服务机器人领域的一个重要分支。2015年下半年,从上市公司大华股份到创业团队如奥叮、爱蹦、乐橙、优必选等纷纷投入儿童机器人的开发。

好看的皮囊千篇一律,“人形化的平板电脑”成为市面上大部分机器人的通病。中高端市场,企业试图通过从“智能化”上下功夫以提升品牌溢价能力,但功能体验上依然差强人意,底端百元市场则纷纷主打价格战。

外观相似,内容同质化的儿童机器人在一定程度上损害了刚起步的儿童机器人市场,过高的期望和技术局限带来的差距,导致消费者在见到这类机器人的时候难免不会失望。就像当年的VR,市面上出现了很多技术不精的VR设备,夸大的宣传和匆忙抢占市场的方式,最终使得消费者对虚拟现实产生质疑。

在经历了人脸外壳+iPad的尴尬“撞脸”后,STEAM教育概念的兴起,让企业转向了蕴藏巨大商机的亲子教育市场。比如索尼就有一款KOOV可编程教育机器人,能够通过多种模块和电子元件的自由组合;优必选也推出过一款智能编程机器人Jimu。这些产品基本上主打激发中小学生对机器人和编程的好奇心,培养创新精神,寓教于乐。

此外,针对银行、酒店、医院等场景的咨询问答机器人也是服务机器人试点的重要场景之一。

AI星球曾在《AI医疗泡沫|有人做医疗助手,有人造“AI玩具”》报道中提到,北京协和医院门诊部的一楼接待大厅处摆放了科大讯飞的“晓医”机器人和云知声的智能导医机器人,为患者进行就诊流程解答、科室位置引流等工作,以便将医生从重复性、初级的咨询工作中解放出来,将更多精力投入到诊疗环节。而在过程中,AI星球发现,这类服务型机器人由于不能通过语言清晰地识别语义内容,往往答非所问。

2017年7月,软银旗下曾经风光无限的Pepper机器人就因低利润和巨大研发投入造成高额亏损。就在陷入财务窘境的前两年,2015年2月,Pepper首批面向开发者的300台Pepper就在一分钟内被抢空,同年从6月开始到年底,软银官网每个月售卖的1000台Pepper也都在开卖后一分钟售罄。

对于主打“第一个可以读懂人类感情的机器人”,业内表示,别说识别人类的情绪,Pepper甚至不能根据上下文完成流利的交流,最多只能抓取关键信息。

而近日,身陷债务危机的棠宝机器人就曾面向银行和医院两推出出了银行类智能机器人和医疗导诊机器人。但并未取得如期的市场反响,项目也无疾而终。

新松机器人总裁曲道奎就曾公开坦言:“服务机器人的前景被看好,但到目前为止,还看不清在哪个细分领域爆发,只知道某种需求大,但市场何时启动,盈利模式是怎样的,都需要被探索。”

结合现有的技术成熟度和市场销售来看,消费级服务机器人主要以扫地机器人、智能服务机器人、智能音响、民用无人机为主流产品。这四类产品的特点一个是将产品放在特定场景中完成特定任务,例如扫地机器人等;另外就是从算法、软件入手,从情感陪伴切入,随着数据的积累,待用户产生粘性再实现更多场景化功能。

这个逻辑也说明,抛开人形外观,实用、功能性产品更容易打动市场。例如亚马逊的Echo和谷歌的Google Home,外形上更像家电产品而非机器人,功能也相对明确。而人形机器人在技术尚未成熟下“缺点”往往会被放大,和人类相比只会显得更加笨拙。

提到功能性机器人,物流配送也是接下来机器人不可忽视的场景之一。如今,京东、阿里菜鸟、美团、苏宁、美国的Segway Robotics、韩国的Woowa Brothers、YOGO、深兰、真机智能、普渡、云迹分别根据不同场景开发了用于无人配送的服务机器人。

一方面,人力成本的增长导致机器人换人的投资回收期越来越短;另外,技术实现上,得益于激光雷达等核心传感器、定位导航算法、万物互联等底层技术的快速突破,配送机器人成为行业巨头和创业公司切入的方向。



(管理员)



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