新基建下的机器人产业：低水平重复造轮结束，“底座”型平台出现

原标题：新基建下的机器人产业：低水平重复造轮结束，“底座”型平台出现

文|李永华

来源|智能相对论（ID：aixdlun）

新基建大背景下，机器人正迎来“大有可为”的时代。

一方面，新基建催生产业需求急速膨胀，企业生产运营的自动化、智能化水平都在提高，商业化市场迎来快速增长；另一方面，劳动力成本的提升和人口老龄化，在宏观上倒逼机器人产业加速发展，成为契合时代需求的趋势。

而新基建下同样快速发展的5G、物联网、云计算、AI等技术正在与机器人更好地融合，推动机器人相关产品和服务能力迎来一个新的爆发期。

这个过程中，产品之外，产业“底座”型平台开始出现，过去“低水平重复造轮子”的问题也在被改变。

低水平重复造轮多年后，机器人产业也在走向平台化、生态化

经过市场洗练（或者说资本热捧），目前市场上机器人参与玩家主要包括三类：

科技巨头旗下的机器人业务，这方面百度、阿里、腾讯、京东数科等都有所动作，但涉猎机器人业务的方式、深度却各不相同，例如其中的京东数科在产业方面的进程更快、走得更深，凭借室内运送、铁路巡检、机房巡检等优势场景，在BATJ中算得上真正扎入到了B端各个产业场景中的玩家；

明星机器人企业，例如以教育、编程产品为主打的UBTECH优必选，以家用智能机器人（如娱乐教育用机器人、老人陪伴型机器人）为主要业务的康力优蓝，以及主攻商用市场（秘书机器人、会展导览机器人、大厅机器人等）的猎豹机器人等；

此外，就是一大批不太知名的中小机器人厂家，玩家众多、浮浮沉沉经营多年，构成了机器人产业的数量主体。

过去很长一段时间，机器人产业面临一个尴尬却不太好解决的问题：

由于机器人并非简单拼装的低端产品，因而每个注重产品的玩家都必须投入大量的资金、人力进行前期的研发积累，这些积累往往又都是每家企业自己的核心价值所在，没有相互分享的可能，于是，整个产业里的大多数玩家，在过去都在蒙头“重复造轮子”。

而更进一步，由于机器人市场是由大量细分场景所构成，很多中小企业都只是在满足某种角落里奇奇怪怪的各种细分需求，这导致很多企业的体量难以跟上，也就很难在研发上有太多建树，这使得“重复造轮子”变成了“低水平重复造轮”。

加上后期较长的推广周期，机器人在很长一段时间内都是一种不太经济的商业模式，巨大的投入和细分市场“小而美”构成根本的矛盾。

事实上，很多科技行业都有这样的情况，最终解决方式，都回到了平台化、生态化的脚步上，即由一个企业充当基础能力的平台，集中研发能量开放通用的底层能力，让中小企业可以在其基础上专注于场景解决方案的建立。

在新基建到来的关口，此类“新基建”的“基建”型平台，也正在机器人领域出现，科技巨头在自身锤炼场景和产品核心能力后，抽离基础能力开放出来。

以京东数科AI机器人业务为例，起初这个条线以产品生产为主，在众多场景都推出和落地了机器人产品，公开资料显示其拥有机房巡检AI机器人、室内运送AI机器人、铁路巡检AI机器人、室外安防AI机器人、可穿戴AI仿生手、商用服务AI机器人、挂轨巡检AI机器人等主要产品。

京东数科自主研发的系列AI机器人产品

然而，即便“产品”的表现亮眼，但它却没有成为京东数科AI机器人业务的最终追求。不久前京东数科的产业AI公开课第二季开讲就以“机器人”为主题，这个公开课是京东数科“帮助产业成长、做背后的技术输出者”定位的产物，搬上了机器人，显示京东数科的机器人已经盯住了更大的“产业数字化”赛道，从“产品”到“产业”的“野心”由隐藏到明示。

而京东数科的“野心”和实践，也反映了它把目光从产品竞争上转移，尝试做底层赋能平台，成为机器人的底层产业基石与操作系统底盘。这一两年，科技巨头们对于机器人，已经度过了“在细分机器人产品上做扎实”的时期，先做场景和产品然后对外输出做生态才是根本商业逻辑，一如机器人之外的其他技术业务。

例如，在银行场景下，能够匹配特殊环境的机房巡检机器人产品市场有很大的空缺，原本京东数科已经与银行合作做出类似的产品并实行了很好的落地，可以在30秒内完成单个机柜的巡检、实现98%以上的检测准确率，官方称每年能为数据中心的机房运维成本降低50%，如果只做产品，因为稀缺性也会有不错的市场。

京东数科自主研发的机房巡检AI机器人对机房进行自动化巡检。但是，京东数科并没有继续与银行们一个个产品去做，而是把能够断网（银行环境不允许联网）、无人工干预自主巡检（之前某些品牌的产品还需要遥控）的机房巡检AI机器人能力开放给更多企业。当前，市场上从事该业务的机器人企业被“培育”到二十家左右，这种放大能力的“底座”型平台玩法，将是下一阶段机器人产业的主流。

“底座”型平台出现，从四个方面改变机器人行业

如果对比互联网，机器人行业可以说是一个很“古老”的行业，但它的发展很多年来却有些步履迟缓，即便老牌明星企业也面临不能很好变现的尴尬现实。

1992年成立的波士顿动力是机器人领域的先驱，也被称作所有领域内技术最先进的公司之一，其“机械狗”等“黑科技”产品系列广受关注，也让很多普通人对机器人领域的发展有了直接的认知。但是，波士顿动力烧钱烧了二十多年，2013年卖给Google、2017年又易手软银，跌跌撞撞多年仍不能很好地变现。

巨大的投入和较小的规模收益，使得机器人行业在过去很长一段时间空有美好的前景却进展缓慢。但是，一旦科技巨头沉淀的能力变成底层平台贡献给整个行业，行业的玩法模式发生变化，发展速度或将会有“质”的提升，这主要体现在四个方面。

1、技术能力共用“轮子”

机器人涉及的艰深技术研发，包括两个部分：AI、物联网、大数据等基础技术体系，在这些技术之上的导航定位、机器视觉、运动控制等。

对很多机器人中小企业来说，掌握最前沿的AI等的全面技术体系本身就是一件很难的事，还需要将这些技术应用到机器人当中，要真正的做一台智能机器人的产品且可以投入使用，难度不言而喻，这直接导致业界对市场上多数机器人产品风评不佳。

但是，像京东数科、百度这类科技巨头，首先本身就具备AI、物联网等技术体系，加上自身场景和产品的磨砺，积累和创新开放出来，等于替行业在技术能力上造了共同的轮子，彻底告别低水平、也告别重复造轮。

2、底层“能力”实现操作系统般的整合与协同

有了开放共享的技术能力后，机器人平台们往往还提供了更上一层的整合，如同Windows操作系统在既有能力基础上进行协同、调用，帮助用户更好地完成工作。

以京东数科为例，其提供的类似操作系统的整合与协同，包括两个方面：

硬件上，提供通用运动底盘、协作性机械臂这样的整合构件，例如通用运动底盘集中了导航、避障、决策等系统，解决了多数机器人的基本运动问题；

软件上，以“机器人大脑”的概念提供标准化、工业化的开放接口，整合平台下的各种技术和应用能力，机器人开发公司直接在其基础上做上层扩展即可。

这等于让“轮子”不但得到共享，还可以更便捷地“安装”起来。由此，机器人企业可以集中自己有限的精力和资源，专门去满足细分场景的需求，在创新业务上发力。

当然，这样做，把机器人产品模块化，对降低成本、提升产品的灵活性也有价值，在类似商用服务机器人的红海领域，会更有竞争意义。

3、快速部署与落地

“底座”型平台配合生态开发企业，使得机器人产品的部署和落地变得更快速、更便捷，改变产品周期长而“笨重”、商业转化低效的现实。

这方面，疫情期间大放异彩、让普通人第一次感受到机器人价值的各类室内运送机器人是典型。

上海某新冠确诊病例收治中心在疫情高峰期启用了协助医护人员进行药品物资等的智能化运送的机器人，而从向专注于医院智能化物资管理的银翼医疗提出需求，到全线数字化部署，双方仅用20天就完成了全部工作。这些机器人帮助医护人员分担药品物资等的智能化运送，减少不必要的接触，还节省了大量的人力成本。

京东数科与银翼医疗联合推出的室内运送AI机器人，落地上海某新冠确诊病例收治中心

而银翼医疗并非独立进行这样快速的部署，其“底座”是京东数科在机器人领域的底层技术支撑，包括“激光雷达+机器视觉”的融合技术（主要提供自主导航、障碍识别、行人避让等功能），以及自动与电梯交互、独自乘坐电梯、实现跨楼层配送等内容。

显然，有了技术集成打底，机器人开发、部署、落地的快速性、灵活性都变得更强。

4、代替进行场景需求理解的深度积累

在商业化层面，对场景的需求的理解是让客户接受机器人的关键，但是，这种理解往往需要深扎根去理解。

不是说单一企业在细分领域就一定不能充分理解需求，但是，以平台化的方式，聚集一类企业共同分享和实践场景需求，无疑将使得对多样化场景的理解更近一步、持续深化，解决商业化这一重要症结问题。

商用服务机器人是这方面的典型，在智慧展馆，智慧商场、银行金融、政务会议、酒店餐饮、医疗养护等多个场景都可见商业空间，但要全面理解这其中机器人要做什么，需要一定的应用积累和试错。

而由于商服机器人的市场前景庞大，几乎每一家机器人企业都或多或少有面向这个市场的产品，相互之间重复造轮子的情况比较严重，对场景的理解不一、造出的轮子也各不相同。这时，“底座”型平台的价值又体现出来，京东数科将场景服务的沉淀知识以及对应的技能（例如屏幕交互、智能导航、娱乐互动等）开放给商服机器人企业，适配不同场景需求，直接减少了中小企业理解场景的成本。

可以认为，由科技巨头主导的机器人“底座”型平台，一面世就为生态成员提供了从底层技术到表层商业化的大部分通用能力，给自己设立了一个很高的起点。

云、端、人三位一体，机器人率先跑通了新基建的完整范式？

科技巨头提供开放的能力，往往都需要云计算作为重要的能力载体。

一旦机器人进入生态化、平台化的玩法中，也意味着云、端、人三位一体的机器人范式确立——云脑、机脑、人脑融合。

云脑：云计算帮机器人去解决复杂场景的各种问题，与机器人之间的连接，在新基建时代有了5G，时延更低，云端几乎可以视作就在本地端；

机脑：机器人“自己”通过边缘计算集成解决具体场景里面的一些个性化问题的能力，在通常情况下可以自己独立工作；

人脑：必要的时候，需要人参与进来进行一些智能化的交互，提出需求、解决问题。

在新基建大背景下，云脑、机脑、人脑融合是一个机器人良好运行的必要条件，是实现机器人价值的前提，京东数科等等科技企业以平台身份切入，本质上就是在跑通这样一种模式。

更进一步看，这种范式也回应了普遍关心的机器人智能与人的关系问题，局部代替工作、整体协作才是最终答案。

例如，京东数科的铁路巡检AI机器人是一种融合了机器学习，大数据和云计算的智能机器人，可以自动化对铁路进行巡检，在高原铁路的无人区可以保障铁轨安全，也能保护铁路巡检员的人身安全，当出现问题时，机器人会预警并“请求”工作人员进行相应处理，机器与人实现了最好的“搭档”关系。

铁路巡检AI机器人

可以说，在新基建时代，AI、云计算、物联网、5G齐头并进，使得云脑、机脑、人脑融合的机器人范式跑通，附带也让机器人与人的关系将更紧密。

不过，从国家宏观层面来看，现在并不是乐观的时候，在高端芯片和算法、精密制造工艺、高端电机等方面，我们仍有不足。

也正因为如此，中国机器人产业更需要一些集中化力量，除了政府层面大量资金扶持，以科技巨头充当“底座”型平台亦是一种可行的尝试，毕竟，在全球范围内，没有哪个尖端的技术不是靠国家、大型企业集中力量甚至前期不顾营收压力搞起来的。

散兵游勇式的行业格局注定不能匹配未来竞争，底层产业基石与操作系统底盘的出现，算是为机器人未来竞争开了一个好头。

而回过头来看，不论是机器人，还是智能城市等更多业务条线，它们都与京东数科整体产业数字化的逻辑一脉相承，都在利用相通的底层能力开放共建——80%的标准化能力齐备、20%的特定能力由细分场景里的各行各业完成，在这种模式下，产业无疑能做得更宽，平台自己也能做得更厚。

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