索道投資創始合伙人石東華《智能機器人行業落地的探索之路》

科技 11-20

文章整理：夏玉健

世有伯樂，然後有千里馬。千里馬常有，而伯樂不常有。故雖有名馬，祇辱於奴隸人之手，駢死於槽櫪之間，不以千里稱也。

唐代韓愈《雜說四·馬說》

現如今隨著機器人領域的不斷成熟，機器人產業無疑已經成為國內最受歡迎的產業之一，根據數據顯示，截止到2018年4月，全國機器人的企業數量達到7186家，值得注意的是，機器人及人工智慧市場在經歷了一段時間盲目無序的發展後，資本與創業者也正在回歸理性。

創業者「沒有核心技術很快會被沉浸在浪潮里」，那投資者又是如何選擇呢？機器人大講堂有幸邀請到索道投資創始合伙人石東華，為大家分享《智能機器人行業落地的探索之路》，帶領我們以伯樂的眼光看世界！

石東華—索道投資創始合伙人，同濟大學產業經濟學碩士，11年創投經驗，2016年至今創立索道投資，並成功投資激智科技（300566）、蘇州賽伍（2018年申報IPO）、蘇州智華，三角獸，深之藍，亮風台…

索道投資介紹

索道投資是國內專註於投資人工智慧的創業投資公司，核心團隊來自達晨創投和國內第一代天使投資家。公司專註於布局人工智慧領域具有持續發展潛質的大賽道，並投資領先的團隊。索道通過前瞻性的產業布局形成被投企業之間的協同效應。人工智慧在中國的快速發展必將催生一批新生代的科技型公司，未來偉大的企業也必將在其中產生，索道希望乘此東風成為國內領先的風險投資公司。

石總主要從以下四方面分享內容：

1、服務機器人和工業機器人的區別

2、人工智慧和機器人的結合

3、智能機器人投資機會

4、2018投資策略

服務機器人和工業機器人的區別

工業機器人和服務機器人的技術和應用要求有巨大的差異：

工業機器人的架構和設計理念與服務機器人有本質區別：

工業機器人強調在規劃好的環境完成既定任務，同時要求高耐久、高精度、高力矩輸出。

服務機器人強調在開放非預設環境下完成輕型、非高精度作業、儘可能低成本之下的可接受壽命此外，服務機器人還有一些商業特徵：一、服務機器人類似於電子產品，更新換代比較快；二、服務機器人在售價上如果過高，市場方面是很難進行推動，因此把服務機器人的應用場景縮小以犧牲性能的方式來降低成本，初期讓機器人僅僅解決一個特定場景的需求的商業定位是可行的。服務機器人並非是在封閉環境下，可以直接與人接觸，例如自動駕駛汽車和低速無人小車，故而對於安全性是極為重要的。由此可以得出結論：服務機器人的運動精度和壽命可以降低，但是在安全方面的可靠性一定要求很高。

工業機器人的核心在於上游三大零部件，即控制器、伺服電機、減速器、服務機器人的核心不在硬體，而在於感測器和演算法。

工業機器人：有市場缺技術

實際上早前時間中國幾乎沒有真正意義上的工業機器人公司，大多數中國的工業機器人公司實際上是集成商，拿著機器人本體做各種生產線，本質上和工程對沒有區別。商業模式落後：項目型、關係型、個人組織型、經驗依賴型，由此導致工業機器人集成商市場極度分散。估計國內有超過1000家公司從事工業機器人集成，各自割據一方市場，市場充分競爭。中國最大的工業機器人公司年收入不過20億。隨著工業機器人在中國的快速發展，中國工業機器人近期在上游三大零部件方面估計將會有中大突破，國產化指日可待。隨著上游零部件國產化成為趨勢，同時一些新應用市場（如小型化，協作化，低成本機器人應用）出現，中國有望出現工業機器人本體巨頭。

服務機器人：有技術缺市場

人們普遍的認為2C的服務機器人市場潛力大，爆發力強，所以服務機器人得到熱捧，但是服務機器人行業很大的一個痛點是在於市場和技術之間存在一個很大的空隙，服務機器人在應用中面臨各種各樣複雜的問題是目前技術難以完美解決的，如對所處空間的三維重建，目標檢測、路徑規劃、人機交互等。儘管目前國內服務機器人在語音、語義、圖像、運動控制等智能技術不弱於歐美同行，一般認為我國有望在這個領域對歐美形成彎道超車，但同質化競爭中，市場上大多數服務機器人的區別僅在於外形，核心技術雷同，鮮有公司能夠找到明確的落地場景。

人工智慧和機器人的結合

既然說是智能機器人，其實在很大程度上得到人工智慧的加持才能成為一個真的智能機器人，為什麼服務機器人熱，因為它本身就是智能機器人的代表，不僅如此，近年來工業機器人也受收益於人工智慧出現新的應用或是進化，在2018年的工博會中，與以往表現不同的是，到場的大部分的工業機器人公司展示了協作機器人，同時結合機器視覺的應用成為了標配。

我們認為工業機器人的智能化將分為三個階段：

第一階段工業機器人將具備人機協作能力（協作機器人大規模出現）。

第二步工業機器人能夠在半開放場景下應對非標工作。（如：農產品採集加工，柔性物體處理）

第三步產線和工廠將逐漸智能化，（整個工廠將成為一個大型的智能車間，所有有關品控，工序，上下料，出貨，備料數據的生產數據都將與企業管理和財務系統打通，成為閉環，整個生產過程將更加透明可控）。

人工智慧與服務機器人的結合

服務機器人與人工智慧是與生俱來的結合體，服務機器人不同於工業機器人，它是在開放且環境下近距離的與人接觸並從事非標作業，其面臨的問題的複雜性要遠遠大於工業機器人，因此服務機器人只有得到人工智慧的加持才能出現在人類的生活中。

但是服務機器人的定義可能需要泛化：大量的硬體的智能化其實就是服務機器人，並將成為大勢所趨，大量智能硬體都將向機器人的形態進化：汽車、音響、掃地機器人、兒童玩具，同時將會出現一些全新的硬體。

基於邊緣計算和雲端計算的服務機器人演算法技術將長期共存：服務機器人是邊緣計算和雲端計算的結合體，理清邊界很重要，技術邊界和產業邊界高度相關。雲端智能容易受到互聯網公司的衝擊。

邊緣計算與雲端計算所帶來的問題是：邊緣計算是產品型公司，雲端計算更像是互聯網的延伸，所以它的競爭和市場邊界、行業邊界會有很大的區別，小公司的切入方向，應該盡量的避開互聯網公司的衝擊。

為什麼我們強調智能機器人是一個互聯網的終端或是物聯網的節點呢？是因為本身我們知道智能機器人這幾年的快速發展靠著語音、語義、圖像包括運動的起步，這些都依賴於對數據及演算法計算比較高的技術要求，深度學習、神經網路和大數據這些都是互聯網的產物，而這些採集的數據傳到網上，也會讓機器人看懂世界，聽懂世界，能人機交互，傳達各種內容，調用各種雲端的服務，這樣的話，機器人就像佛學中的六覺，眼、耳、鼻、舌、身、意都會具備，加上力反饋感測器，增加觸覺，加上氣體感測器可能會具備嗅覺與味覺，這樣的機器人就會像人一樣具備多方面感知世界的主體。

智能機器人投資機會

服務機器人將成為下一個消費級人機交互中心具有巨大的市場空間，首先它是一個硬體，其次是一個互聯網的產品，又是個智能產品，所以它的市場我們簡單的類比，其人機交互能力可以一定程度上類比手機這個交互終端的市場。

其次當我們的汽車變成自動駕駛的汽車，其實就是個機器人，所以等到汽車自動駕駛的那一天就是汽車就成了智能機器人市場中的一個子集。

最後從互聯網技術的演變來看：第一代是PC互聯網，第二代是移動互聯網，第三代互聯網會是什麼形態呢？我們認為就是機器人互聯網，因為當機器人技術高度發達的時候，必然會依賴大量聯網的感測器，這些感測器也會具備人機交互能力成為互聯網的延伸，所以說服務機器人的市場或智能機器人的市場相當於手機市場+汽車市場+第三代互聯網的市場。

投資心得：

人工智慧對傳統的產業是有一定升級的，例如：工業機器人變成更智能的工業機器人或協作機器人，汽車變成半自動甚至是全自動的無人駕駛汽車，這都是對傳統行業的升級，同時也會出現新的生態，像無人機、掃地機這都是新的生態。

新生態與舊生態中的區別在於，在舊生態需要考慮的是如何更好的服務舊的玩家，如果是新生態，那我們是要重新搭建生態鏈，那就是完全顛覆的一個事情，我們就可能成為這遊戲中的主角或者是產業中的主角，玩法是不同的。

目前階段服務機器人普遍缺乏剛需應用，小心一些偽賽道：

投入成本高於價值（送餐機器人）需要動態的眼光，從長期來看。

長期無法落地的屠龍之技（無人駕駛，人形機器人），低階技術已可以解決實際問題，且存在逐步升級的技術路徑。

適合創業公司的賽道或許具有以下特徵：

前期應用長期不明朗，應用領域狹窄，技術沉澱時間長，不容易引起巨頭關注；

技術已成熟，應用技術能夠迅速搭建合適的機器人應用，並快速擴張。最終都是利用先發優勢轉化為勝勢。

新應用領域，全新的產業鏈組合。

智能機器人投資的幾個問題：

機器人投資路漫漫其修遠

智能機器人的成熟依賴於底層技術的成熟，是一場長跑，智能機器人分解三點，一個是硬體，第二是智能的演算法和感測器，第三個是互聯網，在這三點中，硬體和感測器成熟是比較慢的，是需要積累的技術，所以它的落地需要技術的成熟，尋找技術和市場的結合點，才能快速落地。

落地次序可以參考電腦和互聯網發展史

最先進的技術往往是最先不惜代價的應用于軍用，然後一些較高成本的應用可以落地到工業和商用，最後才是消費級。

關鍵應用VS非關鍵應用

關鍵應用對於技術要求高，最好是創業團隊能將技術推到最前沿，比同行都強才能脫穎而出，例如：人臉識別在金融領域的應用、指紋識別、自動駕駛等，但是非關鍵應用對行業的洞察理解痛點，產品和工程化能力、成本控制、供應鏈能力、營銷能力。

2C與2B的差異

2C願意額外花錢，2C產品期待高

2B價格承受高，2B追求的就是效益，多少機器能替代多少人，可以為我帶來多少效益。

創始人基因決定公司的商業化前景：

學院派更適合於關鍵性應用2B這方面；海歸派類似於學院派；比較接地氣的市場化的，例如本土或深圳的公司特別適合做應用型的、消費電子型的、智能硬體型的，偏技術整合和應用落地這方面比較適合。

避開巨頭的主賽道：

偏家電的領域容易被家電巨頭侵襲，偏智能硬體的領域容易被手機巨頭，如小米、華為等巨頭侵襲。偏雲端智能的公司會受到互聯公司的侵襲，創業公司的機會在垂直行業和不易引起巨頭關注的領域。

優先投資的項目類型：

軟硬結合項目，能夠成為數據入口的項目。創始人是複合式人才，消費級機器人會是家庭數據入口，但是會受到互聯網公司的衝擊，低價競爭。

技術路徑影響未來的成長空間：

橫向發展路徑有助於增強商業模式的可擴展性。縱向發展路徑有助於提升壁壘，增厚商業附加值，降低成本從而吸引更多客戶群體。同時具備兩種特質的技術驅動的行業催生獨角獸的概率額較大。

起點是技術，終點是場景和數據：

在初期技術起點很重要，但是到了中後期落地能力很重要，智能機器人的起點是演算法技術，但是終點是場景和數據，並形成良性循環。

商業模式需要多變：

創始人必須始終處於最前線，具有高度敏感的嗅覺。智能機器人的發展是持久戰。

一些細分行業集中度極高：

贏者通吃落後的企業幾乎沒有投資價值（2C行業和偏向互聯網的行業）。與傳統行業不同，智能行業的邊際成本遞減，規模效應明顯。

賽道和龍頭的形成和資本羊群效應有密切關係：

資本加速了賽道的成熟和龍頭企業的形成。賽道感，快速決策和聚焦變得非常重要。

在未來相當長的時期內，機器人不能像人，不能全知全能，機器人在未來相當長的時間內應是以各細分場景為導向的單項冠軍，單項冠軍就是我只解決一個問題，把它做到最好最省成本，機器人的進化應該以實現細分場景使用效益最大化為目標，而不是無限提升技術，因為太快的技術提升，太超前的技術提升會存在落地難和成本高的問題，這樣會使我們喪失許多商機。無限接近人，機器人像人的效果一旦達到，會給人們的心裡方面帶來恐怖谷效應，挑戰人類社會，倫理底線。

2018投資策略

與硬體結合：主要體現形態=數據+演算法+硬體

投資機會已過或已投的行業（不適合早期投資賽道）：智能汽車（無人駕駛）、消費級無人機、水下機器人、小人機器人、雲端機器視覺公司、倉儲機器人。

目前機會不大的行業（賽道不性感）：無人船（水面機器人），農業機器人，智能家居，行業級無人機。

潛在機會較大的行業（有機會且性感的賽道）：商用機器人或面向垂直行業的智能機器人，工業機器人的智能化改造，小型機器人（協作機器人），工業機器人核心零部件，智能代步工具（外骨骼機器人、輪椅機器人），多足機器人（四足、六足），細胞機器人，醫用機器人（從簡單開始），智能玩偶（實體、虛擬），可穿戴結合VR（結合人體大數據，體征檢測，血壓，心態，步態，力反饋）。

與互聯網及行業應用結合（不是我們的重點）：體現形態=類似行業解決方案，偏大數據，互聯網。

金融，醫療，商業智能，遊戲，影視，企業服務。

投資策略

一、沿著既有賽道追投已跑出的賽手

二、投資階段逐漸後移，但迴避估值過高的賽道

三、結合團隊的基因，重點投資軟硬結合的智能產品，尤其是智能機器人

四、投資對於我們生態有增厚的標。

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