在B端場景做好一件事，真正能夠帶來價值，是B端機器人公司未來的發展之路。5G的到來將給機器人行業帶來許多好處。目前，本地端的處理能力，如影象和互動，取決於資料傳輸速度和網路配置。

相比於消費級機器人市場已經歷過去泡沫化的過程，商用型機器人市場的發展還處在起步期。

這也是一個對技術要求更高的市場，機器人企業如何發現並切入產業，與生態共同摸索是他們在探索的話題。

在近日舉行的“BATi2019大灣區國際科創峰會”上，科沃斯商用機器人有限公司CEO高倩向21世紀經濟報道記者表示，To B和To C是兩種不同的基因，思考邏輯、決策流程和交付流程都不同。而行業級產品不同於標準化的C端產品，軟硬體要按照場景定製化開發。除此之外，B端還需要有專門的運營和工程化團隊，去實際場景中幫助客戶解決問題。

技術發展程序也是其中一個重大推動指標，不僅是與機器人產業共同成長起來的人工智慧，還有正在到來的5G。

“AI發展到現在這個階段，技術還沒有完全成熟，企業怎麼用現有的技術完成產品和商業化落地。這是我們在發展當中產品做的最大改進。”她指出，基於此，行業也曾經歷過三次思維發展演變。

隨著國內機器人和製造產業鏈的愈發成熟，生態鏈之間的頻繁互動和共同成長，也在加速推動B端機器人市場的進一步中國產化和平穩發展。

B端機器人的邏輯演變

據高倩介紹，科沃斯商用機器人有限公司在金融領域有較長時間的探索，基於此，與整個商用服務機器人行業共同經歷了三次思路迭代。在最初，銀行網點中的機器人更多體現在輔助銀行展示科技感的所在，能夠發揮的實質性作用並不算大。到了2.0階段，銀行和機器人企業都在思考，產品具體在哪些環節或者場景可以充分發揮作用。

在目前的3.0階段，是伴隨著越來越少的使用者進入銀行網點這一趨勢，銀行網點的智慧化服務方案將如何進行。對於機器人企業來說，是否能夠打造解決方案式的服務，將是十分有挑戰但也必須面對的過程。

“其中一定要根據銀行的需求進行產品升級，這可能會包括新產品的出現，從而主打組合型產品，甚至會組成生態圈，讓金融體系可以更好地與產品融合。”高倩表示。

她進一步指出，目前科沃斯商用在B端市場深耕金融場景，其中不僅包括了銀行，還有保險、證券等泛金融領域；公司對零售領域也十分期待。

剛需、高頻是決定一個產品價值的基礎，且餐飲市場足夠大，理論上將是一個千億級別市場。同時，由於場景相對複雜且一致性弱，送餐機器人對技術門檻要求較高。目前為止，這是一個相對分散的競爭市場，對創業公司來說在賬期和溢價權的溝通方面可以相對寬鬆。

“這個市場也在經歷使用者教育過程。”張濤表示，在產品技術過硬的前提下，當產品實現效率達到一定指標，且公司通過降低產品成本，讓客戶可以把投資回報期控制在一年以內，市場就可以相對快速成長。

自今年下半年開始，以海底撈為代表的頭部企業開始將這類機器人批量引入餐廳。張濤認為，在證實了技術可行性後，被擠壓多年的需求終於被釋放了出來。

另據了解，科沃斯商用機器人的母公司科沃斯機器人股份有限公司也在進行機器人相關的投資。高倩向21世紀經濟報道記者表示，科沃斯目前更多聚焦在服務型機器人領域，在國家和技術推動下逐步釋放出的工業機器人場景，目前科沃斯投資了一家為工業終端機器人提供軟硬體平臺的企業。

“B端機器人相對來說是在開放環境下的應用，難度很高。”她續稱，從個人而言，她會關注工業網際網路領域的工業機器人投資機會。“我覺得工業網際網路是目前我們國家比較缺的一項。當你有很多機器人終端採集器，採集資料後做什麼？怎麼設計工業網際網路的整套體系，這是目前我們相對缺的一部分。”

從發展程序來說，高倩認為，相比部分消費性機器人市場此前經歷過去泡沫化的過程，目前B端機器人市場實際上還處在起步階段。

“比較保守預計還處在起步過程中。”她補充道，每家機器人公司此前都經歷過在迷茫中找方向的時期，目前一些頭部公司雖然還在打磨產品過程中，但已經找到明確的場景，並深耕進去。但整體來說，還遠沒有到打透深耕場景的階段。“在B端場景做好一件事，真正能夠帶來價值，是B端機器人公司的一條未來發展路徑，也必須這麼走。因此我認為，工具化將是B端機器人未來需要發展的一部分。”

產業鏈聯動效應

在機器人產業鏈的關鍵環節中，軟體和關鍵零部件的作用無可替代，這甚至會影響到產品的生命週期和市場認可度。

這背後是機器人生態的構建過程。比如消費級機器人場景中，在鐳射雷達技術幫助規劃路線後，掃地類機器人並不存在市場泡沫；但相比之下，教育類機器人的核心在於內容，如果內容沒有延續，很容易導致機器人硬體的閒置，因此在這一領域，需要更好地構建內容生態，才能達到效果。

歡創科技創始人兼CEO周琨也指出，機器人行業發展過程中有三大核心技術：需要神經系統思考、感知網路、運動系統。其分別對應AI能力、感測器和雷達等技術。

“這三項都非常關鍵，長期以來被忽視和低估的是感知網路，直到最近兩三年局面才得以改觀，尤其是車載無人車領域帶動了感測器的發展。”他續稱，其中就包括歡創科技投身的鐳射雷達產業。在工業級市場，目前公司涉及工業檢測、高階製造等，具體包括飛機、汽車製造和手持導航等領域。

“這其中最重要的就是對行業的把握。”他進一步解釋道，晶片領域雖說投入週期長、所需資金量較大甚至容易出現技術上的風險，這恰恰考驗的是公司團隊對晶片行業的了解和掌握程度。

不僅是對晶片行業本身的技術掌握，更需要對晶片產業鏈資源的掌握。“可以拿到一些歷史上合作較好的晶片廠支援，投資可以大幅下降。如果他們對你沒信心，不知道最終晶片會賣多少，就會設定一個很高的費用。”周琨表示，在產業鏈上，有信得過的晶片製造合作伙伴作為支援尤為重要。

至於如何達到在精密製造領域的技術要求，周琨解釋道，國外的相關產品往往會採用價格昂貴的硬體裝置做感測器，歡創科技則選擇降低對硬體的要求，而在核心演算法方面有所突破。“實現中國產替代有一條是精準法則，我們達到同樣的效能，但是價格成本會控制在非常低的水平，在一半甚至1/3的價格，這是國內企業取代國外產品的一個重要法則。”

一名業內人士也向記者表示，總體而言，國內的鐳射雷達技術發展，容易被卡在製造工藝的一致性方面。不過產業鏈廠商會共同尋找問題在哪裡，集中精力把問題解決。“我們投資了一些核心零部件企業，很明確感受到他們在成長，相信有一天中國產化會大部分實現。”

張濤則向記者指出，控制機器人產品成本的核心在於產品的系統性設定。比如定位導航常規會用特別貴的感測器和相對不那麼好的演算法；但也可以選擇感測器成本預算控制在相對可接受的水平，用更好的演算法來彌補感測器效能。或者機電一體化的設計，比如以前要用電機、輪子等一整套元件做驅動，現在可以自己做一個一體化電機，這樣不僅成本和零部件數量降低很多，可靠性也能大幅提升。

新興技術的推動力量

從底層技術來看，AI技術的發展實際上是機器人行業發展極大的推動力。也只有在AI技術真正滲透到具體場景中併發揮作用後，機器人技術才得以更好地發展起來。

對於B端行業級機器人而言更是如此，基於這一平臺的機器人可以積累更加垂直化的資料，從而可以讓AI模型具備更強的迭代能力。但人機耦合尚需要一定的時間匹配和調教，更何況目前的AI技術也仍在演進過程中。

高倩向21世紀經濟報道記者表示，過去兩年間曾發生過幾起解僱機器人事件和機器人企業危機，尤其讓她印象深刻的，是2018年9月累計融資10億、為貝索斯持續加註的Rethink機器人宣佈關閉。

“我發現在2B的商業機器人領域，相比網際網路創業公司來說，這條賽道是非常慢的，在相對慢的賽道里追求快速的發展，就要找準自己的生態位置。”她續稱，Rethink關閉的一個原因在於，將一些相對超前但並不太成熟的技術放到產品中，最終並未獲得很好的效益。

正如此前谷歌對外承認，其智慧服務助手背後仍然有人工輔助。高倩告訴21世紀經濟報道記者，目前自然語言處理技術並沒有完全突破，科沃斯商用一直以來都會安排運營團隊提供輔助。

“這是重要的人機耦合過程。”她表示，通過不斷訓練機器人，完善從資料、演算法到場景的運作模型，才能接近無限到達自由互動的結果。

因此要在創新性和延續性中找到平衡點，找到優勢場景；同時根據資源要求的不同，要有一套資源組合相對完整的團隊。

5G是行業共同期待的另一個關鍵點。“我們很期待5G的到來，這對機器人行業將帶來很多好處，但現在還沒有完全商業化。”高倩指出，目前在本地端處理的能力，如影象、互動等都依賴於資料傳輸速度、網路配置。

在機器人的應用場景中，“雲、邊、端”一直被提倡，在雲端做訓練，端側積累了本地處理能力，而邊緣裝置更接近於本地處理的整合，“雲、邊、端”結合在一起，5G骨幹網路的構建，機器人可以做得更多，可以處理的效果和速度更快，成長能力會更強。”