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揭秘“机器换人”的商业逻辑:哪些国产机器人才是资本押宝的对象
来源:互联网   发布日期:2021-07-21 14:55:16   浏览:13748次  

导读:「嘉和硬科技捕手记」 是国科嘉和2020年推出的一档新栏目,内容主要关于硬科技创业与投资的底层思维方式、 行业观察和经验的梳理。 我们不仅会在这里分享代表性创投案例、行研心得,还将结合硬科技项目的特点,探讨从科学家到企业家、从实验室技术到产业化规...

揭秘“机器换人”的商业逻辑:哪些国产机器人才是资本押宝的对象

「嘉和硬科技捕手记」是国科嘉和2020年推出的一档新栏目,内容主要关于硬科技创业与投资的底层思维方式、行业观察和经验的梳理。

我们不仅会在这里分享代表性创投案例、行研心得,还将结合硬科技项目的特点,探讨从科学家到企业家、从实验室技术到产业化规模生产,所面临的挑战和方法论。

硬科技并不性感,也无法一日千里、快速致富,但它是国之重器,也正迎来属于自己的时代风口。在创造未来的跑道上,我们希望把沿途的所见所思分享给更多伙伴。

以下是本栏目第十二期分享

揭秘“机器换人”的商业逻辑:哪些国产机器人才是资本押宝的对象

国科嘉和CASH Capital.

先划重点:

观察工业机器人行业的过程中可以发现,无论是创业者还是投资人,往往都喜欢用中国劳动力变贵和人口老龄化加深的趋势去为工业机器人产业美化一个 make sense 的商业故事。

但事实真的是这样吗?劳动力难题是客户们最痛的痛点吗?如果解决用工荒不是机器人能为产业提供的最大价值,那么机器人行业靠什么让客户买单呢?

近日,国科嘉和合伙人丁润强对话「投资人说&科创最前线」,针对这些问题给出了全新的解读。

本文来源于「投资人说&科创最前线」(kczqxgzh)

口述:丁润强

作者:莫莫

从2014年开始,国科嘉和开始关注机器人赛道。用丁润强的话来说,市面上几乎所有融过钱的项目,国科嘉和都扫过一遍。

作为早期的投资者,国科嘉和比较重仓在机器人赛道,已经累计投资了四家机器人公司,而且还在投。投资机器人行业,国科嘉和也有自己的逻辑。

在工业机器人、服务机器人、特种机器人多个品类中,国科嘉和首先扎进的是服务机器人领域,投的前三个机器人项目全部垂直于医疗场景。

从投服务到投工业,国科嘉和更看重企业背后的工程化积累、产品化实力,以及商业化能力。

丁润强认为,机器人行业火爆的背后是各行各业对于制造和服务环节“质”、“量”要求的同步提高,是在满足下游客户对于质量和效率的要求。

一个好的机器人企业应该能在具体场景里把机器人的能力跟客户需求嫁接,给客户提供价值,有变现的能力。

机器人行业的混战,最后比拼的还是对客户的理解、对工艺的理解、交付能力以及供应链管理能力。

01

机器无法完全替代人力劳动

很长一段时间里人们谈机器人赛道,大都在讲“机器人替代人力劳动”的故事。

但是“机器换人”这个逻辑,如果单纯从人口老龄化、机器比人力劳动更便宜这个角度来看,我们认为是不成立的。

机器能否替换人,取决于机器所要替换的“人力”是不是容易被获得,是不是稀缺资源。

同时,下游客户对场景的精确性是否有更高的要求,并且愿意为稀缺的人力付出更高的溢价。

例如从招聘的角度,如果一个人力劳动力从招聘、学习到训练的周期并不长,人是容易被补位的。

这种情况下,企业训练新人的成本极低,机器替代人力并不是一笔划算的账。工业机器人和服务机器人是两个物种,但是上述的这个角度,对二者其实都适用。

机器所要替代的人力劳动,在一定程度上一定是稀缺资源,需要较高的训练成本。结合以上的逻辑来看,我们认为,医疗是现阶段服务机器人最佳的落地场景。

比如在医院,一瓶药从药房送到病床前,这个过程需要上过护校的护士完成,护士上岗需要经过足够长的学习周期。

另外,医院场景中的服务提供者不太容易被招募,不太容易被补位,更不太容易像互联网流量一样给钱就能扩张。

因此,在一个真正有价值、有刚需的场景实现替换人力,且本身服务提供者愿意为此付出更高的溢价,机器替换人这个逻辑才成立,否则账是算不过来的。

回到工业领域,从工业自动化到工业机器人,机器前期投入成本很高,并且都是沉没成本,这也就是为什么跟欧美日韩的一些自动化水平更高的国家相比,我们每万名工人的机器人装机量,仍有很大的提升空间。

重建一个制造业是需要时间的,绝对不是一年就能完成的,可能需要至少十年才能培养一个新的产业链出来。

机器人应用火爆背后,除了“产量”和“效率”的需求提升以外,另一个主要的驱动因素是下游客户对质量要求提高。

今天我们投机器人,客户来买机器人解决方案,是因为人会出错,而不是单纯因为人贵。

这背后其实是各行各业对于制造精度和质量的要求在提高。全球范围内,工业机器人装机量最大汽车和电子行业,就是一个很好的佐证。

02

本土化是中国机器人企业最好的机遇

基于前面的分析,我们总结认为,一个好的机器人企业应该能在具体场景里把机器人的能力跟客户需求嫁接,给客户提供价值,有变现的能力。

这也是为什么我们没有一上来就投工业机器人,而是先投服务,而服务里面,我们从信息不对称的医疗场景入手,然后再来看工业。

这背后我们的判断是,工业机器人它有一个导入的周期,你不能对这个周期忽视不见。

工业机器人这个品类,中国是起步比较慢的。

第一代人从系统集成切入,本体采购四大家族,面向国内客户进行产线设计、系统集成、工艺开发,这符合整个产业发展的规律。

第二代人开始做机器人本体,从码垛、喷涂、冲压到小六轴、SCARA,本体代表了真正的产品能力,是产品能够标准出货的能力。

无论是直接就研发本体,还是从控制器转型到本体,第二代人在做的事情,都是需要很多年的打磨和积累的。

而不是简单的去买个别人的减速机,买别人的电机,买别人的传感器,就能攒出来一个产品的。

我们评价国内的工业机器人的指标也会去看这个企业标准化产品的出货量,以及机器人装机交付后的累积运行时间。

这些数据侧面印证了机器人创业公司产品制造的标准化能力、供应链管控能力,以及产品的稳定性和可靠性。

中国工业机器人弱点是什么?

成本比拼之外,一是缺工艺。我们的工艺没有那么的丰富。二是我们工艺研发出来没有大批量被验证过。

像四大家族(发那科、库卡、ABB、安川电机四大机器人企业)在历史上已经有上百万台的出货量,机器的能力已经被验证过了,可能同一款机型在同一客户那里就已经出货了数万台,产品的稳定度经过持续验证,成本结构也已经足够优化。

此外,用汽车行业举个例子,很多大的整车厂的产线设计是参照美系、德系车厂来设计的,他自己在整个制造体系的都是依托于海外四大家族机器人本身的,另外四大家族在针对某一个工序的工艺上也做得很深入、扎实。

国外几大工业机器人企业都具有先发优势,中国工业机器人企业作为后来者,需要避开巨头寻找自己的增量市场,提高自己的产品化能力。

因此,中国工业机器人面临的比较好的机会是本土化,为客户寻求稳定性更高,成本更低,服务更好的产品和方案。

过去机器人的很多核心部件供应依赖进口,我们天然就没有整机的成本优势。

现在随着本土的零部件持续研发和制造改进,再加上本体的量也在提高,所以这个问题已经在变好。

我们也很高兴看到中国本土的核心零部件性能不输海外,某些关键零部件的价格甚至超过日本,这说明我们的产业在发展。

但这就更需要机器人厂商在面向不同的客户时,提出最适用、最实用、最优化的解决方案。

03

互联网模式在机器人赛道行不通

我们看来,现在的机器人行业被资本推得有点过了,当互联网的投资思路进入机器人行当,是一个很危险的信号。

互联网投资讲究拿钱砸、买流量做推广,然后挖人。把人才和流量都买走,让竞品无流量可买、无人可招。

利用资本来推动补贴、挖人运营、搞流量的套路在to b是行不通的。

对于B端客户来讲,对机器人的第一要求是这东西不能出错。因此,产品的可交付能力才是硬杠杠。

吹得天花乱坠,但一个项目都没做过,也没有被验证过,即使价格比别人价格便宜30%,so what?

资本推进来之后,把机器人企业估值推得特别高,这些企业再利用资本优势开始挖人,进行人才的掠夺。

还有一些企业打“价格战”,这样的玩法看似能阶段性地压制了竞品,但客户习惯一旦培养,企业最终会被自己的低价策略绊倒,从而导致整个行业的发展走入一个畸形态势。

机器人这个行业不是有一记绝杀,掌握了某个独门秘方,就能称霸天下的。

机器人背后考虑的是声、机、光、电、软的系统集成和工程化能力,是个系统工程。

表面上看,原理都相通,不存在技术垄断性,但背后需要的是扎扎实实打磨产品,认认真真开发应用。

最终靠的是对客户的理解、对工艺的理解、交付能力以及供应链管理能力。

打铁还需自身硬,我认为还是要认清这个行业规律它不是一个企业单纯拿了一笔钱就能颠覆的。

机器人本质是制造过程的一种辅助工具,制造业和工具行业是个既古老又新兴的行业,但我们首先要尊重行业本身。

工业机器人创业团队,考验的是创业者对某些工艺的理解,同时深挖需求场景,而不是单纯停留在低价策略竞争上。

很多人会讨论,今天再去做工业机器人还有没有机会?

我认为还是有的。中国的制造业环节当中,还有大量的工序是没有进行自动化的。

比如说电子产业中某些零部件的装配环节很多东西都还有待持续自动化。

另外,机器人行业也正在发生各种变化。从技术角度来讲,机器人的导航方式正在发生变化,视觉引导、数据融合都是一种新趋势。机器人不再是单机作战了,现在讲究多机协作,且是多工位之间的协作。未来的一大方向是探索如何实现工业领域的人机协作。

国科嘉和喜欢投什么类型的工业机器人团队?

作为具有科学院基因的硬科技投资机构,总的来说,我们非常关注中科院各院所出来的科技成果转移转化的项目,这是我们的使命之一。

此外,团队的工程化能力、产品的出货量、持续推出新产品并满足客户需求的能力、研发创新能力等都是我们判断的几个核心指标。

一方面,服务B端客户非常讲究工程能力和交付水平,因此我们更重视团队本身过去的工程的积累和底蕴;

另一方面,除了产品化能力之外还需要具备销售能力,即能够找到客户的需求,用标准化产品满足碎片化需求。

投资人介绍:丁润强主要专注在硬件和智能等高科技细分领域的一线投资,同时负责中科院各研究所的科研成果转移转化对接工作。在国科嘉和主导投资了钛米机器人、中科飞测、天仪研究院、博鹰通航、行易道、中科海钠、航星光网、苏纳光电、慧拓智能、中科新微特、上线了、Precision Robotics、国科量子、亿兆互联等企业。

在加入国科嘉和之前,丁润强先生曾就职于贝尔实验室和美国国家仪器,有十几年在前沿科技领域的技术研究、产品开发、市场拓展和企业运营的经验。

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