機器人產(chǎn)業(yè)在過去幾年,似乎已經(jīng)是“顯學”了:
人口結(jié)構(gòu)變化,勞動力人口下降,采用機器替代勞力非常有必要;制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級,機械化、智能化趨勢顯著;人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)快速發(fā)展,機器人是科技進步的必然成果......
機器人不僅出現(xiàn)在各國影視劇中,就連人民群眾喜聞樂見的春晚,也四次出現(xiàn)了機器人的表演:Alpha機器人、Jimu汪汪、Walker機器人、拓荒牛。
然而,機器人“顯學”并沒有出現(xiàn)在資本市場上得到相應(yīng)反饋,反而是馬斯克一條關(guān)于人形機器人的推特,讓A股的機器人板塊突然興奮、大熱,小米等公司也紛紛加碼。馬斯克真不愧是中 美兩大股市的*“帶貨大V”。
但如果把功勞都歸功于馬斯克,那倒頗失公允。機器人產(chǎn)業(yè),從機械自動化開始,向施瓦辛格的“終結(jié)者”進軍,確實在“迷霧”中穿梭了多年,一些領(lǐng)域、一些公司還在小步摸索,但也有領(lǐng)域、公司也已經(jīng)找到了光明大陸。
這個分水嶺是如何形成的?未來又會如何發(fā)展呢?
01
機器
機器人按照國際標準可以分為三類,工業(yè)機器人、服務(wù)機器人和特種機器人。但從另一個角度、按照替代人類中依賴的能力,可以分為兩類:機器屬性、人屬性。
這兩種不同定位,也造就了不同的發(fā)展脈絡(luò),簡單說就是:機器屬性,容易落地;人屬性,未來高地。
機器屬性,顧名思義發(fā)揮的是機器的高精度、高強度、高靈敏、微操作等特點,主要用來替代一些重復(fù)繁瑣的工作,或者對人的體力、安全防護要求高的工作。行業(yè)發(fā)展依靠的是機械、傳感等技術(shù)。
比如,1959年發(fā)明、1961年在通用汽車生產(chǎn)車間“上班”的“尤尼梅特”(Unimate),可以算是全球*臺工業(yè)機器人,就是“機器屬性”。它最初的工作就是把汽車零部件挑選起來放到傳送帶上,但是可以精準、高效地完成同一重復(fù)工作。
隨后幾十年,工業(yè)機器人增加了壓力、觸覺、視覺等各類傳感器,機械自由度、靈活度也不斷增加,但核心屬性還是差不多的。
再比如手術(shù)機器人“達芬奇(da Vinci)”,是美國直覺外科公司(Intuitive Surgical)的杰出大作,也是偏機器屬性。通過機械手臂和3D內(nèi)窺鏡,讓醫(yī)生直接化身為“奇異博士”和“鷹眼”的結(jié)合體,而且還可以遠程、坐著操作,減輕了醫(yī)生的體力消耗。對患者而言,微創(chuàng)手術(shù),也減輕了痛苦、恢復(fù)更快。
不管是自動的“尤尼梅特”,還是“達芬奇”,都是機器屬性為主,發(fā)展提升的空間在于高精度。例如不斷實現(xiàn)可以系鞋帶這種對關(guān)節(jié)自由度要求很高的動作。而機器屬性為主的機器人,并不需要機器發(fā)揮自我判斷。
02
人
“人屬性”機器人,就和機器屬性不同。人屬性,就是希望替代完全的人類,以期待實現(xiàn)“外在像人一樣行動、內(nèi)在像人一樣思考”。
外在行動,可以讓機器人通過機械構(gòu)造、芯片算法等技術(shù),實現(xiàn)仿生效果,像人一樣保持平衡、實現(xiàn)跳躍等高難度動作。這也就是波士頓動力公司酷炫的地方。
內(nèi)在思考,依靠的技術(shù)則是人工智能AI。所以,機器人的未來高地,不可避免會遇到AI一樣的挑戰(zhàn),簡單來說就是“高可以,低不行”,也就是業(yè)內(nèi)提到的“莫拉維克悖論”。
在一些智力要求很高的領(lǐng)域,比如圍棋,也許95%的人類都會覺得很難,但AI就可以輕松挑戰(zhàn)各路高手,稱霸棋壇。再比如識別醫(yī)學影像,AI依靠龐大的數(shù)據(jù)庫,可以在效率和準確率方面超越許多醫(yī)生。
然而在一些智力要求不高的領(lǐng)域,比如“認識貓咪”,這是一個絕大多數(shù)三歲以上的孩子都能輕松完成的事情,但機器就困難了。在2018年時,據(jù)《紐約時報》上一篇報道稱,機器完成這個行為,則需要1000臺電腦,16000個處理器。就更別說人類的幽默感、同理心等等,是機器人靠著內(nèi)置笑話取代不了的。
這其中的差別就在于,人類可以依靠變化、憑借常識,做出判斷、實現(xiàn)創(chuàng)新,而AI的感知力則要弱很多,雖然算力超過大腦,但對未知的理解、應(yīng)對,是一個大問題。也難怪有人會說,不和AI比賽,你都不知道人類會聰明這么多。
而另外一個問題是,AI能力過高也不行。如果AI真的實現(xiàn)技術(shù)突破,可以像人一樣思考的時候,又會讓人類驚恐,倫理黑霧襲來,以至于人們也會提前把這個趨勢遏制了。
所以,相比之下,“機器屬性”可以撒開歡地跑,而“人屬性”就是遙遠的高地,前途光明、道路曲折。
03
六便士和月亮
機器屬性,大部分在工業(yè)場景,環(huán)境穩(wěn)定、流程清晰,經(jīng)濟效益也更容易進行對比。所以,發(fā)揮機器屬性的公司,仰望月亮的同時,也賺了一袋袋六便士。
就像達芬奇手術(shù)機器人母公司,營業(yè)收入從2000年的0.3億美元,不斷增長到了2021年的57億美元,股價在最高點時也有百倍以上漲幅。
在工業(yè)機器人領(lǐng)域也誕生了四大家族:瑞典ABB、德國庫卡KUKA、日本安川FANUYASKAWA、日本發(fā)那科FANUC。從這個名單中也可以看出,工業(yè)機器人水平的高低,往往和一個國家工業(yè)發(fā)達度相關(guān)。
而回到我國來看,隨著我國工業(yè)水平提升,工業(yè)機器人也在追趕中。2021年中國工業(yè)機器人產(chǎn)量達36.6萬臺,同比增長54.4%。產(chǎn)業(yè)鏈里也誕生了埃斯頓、禾川、匯川、拓斯達、綠的諧波等上市公司。
相比而言,“人屬性”的機器人公司,卻有不少依然在仰望月亮,花著投資人的六便士。
原因也不復(fù)雜,人屬性機器人,多數(shù)為服務(wù)機器人,高技術(shù)、大場景、多需求:
一方面,技術(shù)集中度太高,難度也必然加大,外在內(nèi)在技術(shù)都需要突破一道道門檻;另一方面,面向的場景需求不一,不同領(lǐng)域剛需爆發(fā)點也不一樣;與此同時,如果面向C端,需求場景比較多樣化、個性化,但支付能力卻又不高。
相比B端用機器人來省錢而言,C端更像是花錢買服務(wù)。難度自然不同。
過去幾年,服務(wù)機器人領(lǐng)域爆發(fā)最為可觀的是“掃地機器人”。簡單來看,掃地機器人和洗衣機一樣,都是家電而已;不同的是,掃地機器人內(nèi)置了一些路徑算法。雖然不算高級,但因為切中了C端市場“宅、懶”的需求,也切入了B端高頻率使用的需求,所以銷量可觀,2021年達到百億元。
而在C端,炒菜機器人、陪伴機器人等,依然是煙一樣的需求?粗,但不夠高頻、不夠剛需,風大一吹就沒了。相反,如果面向B端開發(fā)炒菜機器人等可以高頻、標準發(fā)生的場景,也許有不錯機會。
對于服務(wù)機器人,另一條路徑也許是學習特斯拉,先找到小眾、但支付力高的人群,先行教育、同時有現(xiàn)金流來維持開發(fā)、降本,不斷等大眾市場發(fā)展。
這也就是經(jīng)典的“技術(shù)采用生命周期理論”,消費者分為創(chuàng)新者、早期采用者、早期大眾、到晚期大眾、落伍者等群體,層層擴散。
就連在仿生機器人領(lǐng)域,已經(jīng)赫赫有名的波士頓動力公司,也因為商業(yè)化壓力,曾多次變更股東。而“人屬性”機器人遇到的狀況,并不罕見。比如在自動駕駛領(lǐng)域也正發(fā)生。
雖然我們都很期待完全自動駕駛的汽車出現(xiàn),但在現(xiàn)階段、甚至更長的一段時間內(nèi),由于路況環(huán)境、智能水平、消費習慣、法律法規(guī)等綜合原因,L4級別以上的自動駕駛并不能實現(xiàn)、商業(yè)化可能性很低。所以無論Waymo還是百度,都開始調(diào)整策略,所謂“勇攀高峰、沿途下蛋”:
L4是月亮、作為技術(shù)源泉,而L2則是六便士,商業(yè)化發(fā)力的方向。而“人屬性”機器人公司,也要做平衡。只看月亮,就會餓死。
04
機遇
當機器人行業(yè)成為顯學時,創(chuàng)業(yè)也成為熱潮。而在機器人領(lǐng)域,有兩大機遇:一個是產(chǎn)業(yè)鏈的國產(chǎn)替代,另一個是創(chuàng)造新市場。
機器人產(chǎn)業(yè)鏈主要分為三大類:核心零部件,包括控制器、伺服系統(tǒng)、減速器(RV、諧波);本體,包括多關(guān)節(jié)、直角坐標等;系統(tǒng)集成?刂破魇枪I(yè)機器人的“大腦”,伺服系統(tǒng)是“動力源”,減速器則是“關(guān)節(jié)”。
其中,減速器技術(shù)壁壘最高、毛利率最高,達到40%;伺服系統(tǒng)35%、控制器25%、本體制造15%等,依次降低。而國產(chǎn)比例大概在20%-30%,有很大的替代空間。但由于對精度要求高,因此替代過程也會很緩慢,技術(shù)要提升、客戶要認證。
另一個機遇是創(chuàng)造新市場。這一方面不如國產(chǎn)替代那么顯而易見,就像VR眼鏡一樣,是一個需要重新組合技術(shù)創(chuàng)造需求場景的事情。而可能性則基于AI的發(fā)展,從而帶來無限可能。
但這就又會帶來另一個問題:假設(shè)果子成熟了,誰來摘果子呢?
就像網(wǎng)絡(luò)發(fā)達了,運營商并沒有發(fā)展像應(yīng)用軟件公司一樣的業(yè)務(wù);電動車發(fā)展了,整車廠卻哭訴利潤到了電池公司、礦公司。未來摘果子的是例如商湯、四小龍等AI公司呢?還是優(yōu)必選、普渡等機器人公司呢?
這是一個大賽道,但也是要想平衡“月亮和六便士”的賽道。
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