相比于消费级机器人市场已经历过去泡沫化的过程，商用型机器人市场的发展还处在起步期。
这也是一个对技术要求更高的市场，机器人企业如何发现并切入产业，与生态共同摸索是他们在探索的话题。
在近日举行的“BATi2019大湾区国际科创峰会”上，科沃斯商用机器人有限公司CEO高倩向21世纪经济报道记者表示，To B和To C是两种不同的基因，思考逻辑、决策流程和交付流程都不同。而行业级产品不同于标准化的C端产品，软硬件要按照场景定制化开发。除此之外，B端还需要有专门的运营和工程化团队，去实际场景中帮助客户解决问题。
技术发展进程也是其中一个重大推动指标，不仅是与机器人产业共同成长起来的人工智能，还有正在到来的5G。
“AI发展到现在这个阶段，技术还没有完全成熟，企业怎么用现有的技术完成产品和商业化落地。这是我们在发展当中产品做的最大改进。”她指出，基于此，行业也曾经历过三次思维发展演变。
随着国内机器人和制造产业链的愈发成熟，生态链之间的频繁互动和共同成长，也在加速推动B端机器人市场的进一步国产化和平稳发展。
B端机器人的逻辑演变
据高倩介绍，科沃斯商用机器人有限公司在金融领域有较长时间的探索，基于此，与整个商用服务机器人行业共同经历了三次思路迭代。在最初，银行网点中的机器人更多体现在辅助银行展示科技感的所在，能够发挥的实质性作用并不算大。到了2.0阶段，银行和机器人企业都在思考，产品具体在哪些环节或者场景可以充分发挥作用。
“机器人的角色到底是大堂经理还是大堂助理？只有定义清楚后，才能明确未来机器人的迭代方向和着力点。”高倩向记者指出。
在目前的3.0阶段，是伴随着越来越少的用户进入银行网点这一趋势，银行网点的智慧化服务方案将如何进行。对于机器人企业来说，是否能够打造解决方案式的服务，将是十分有挑战但也必须面对的过程。
“其中一定要根据银行的需求进行产品升级，这可能会包括新产品的出现，从而主打组合型产品，甚至会组成生态圈，让金融体系可以更好地与产品融合。”高倩表示。
她进一步指出，目前科沃斯商用在B端市场深耕金融场景，其中不仅包括了银行，还有保险、证券等泛金融领域；公司对零售领域也十分期待。
普渡科技专注的是餐饮行业的送餐类机器人市场。公司创始人兼CEO张涛向21世纪经济报道记者表示，进入餐饮场景出于几个考虑。
刚需、高频是决定一个产品价值的基础，且餐饮市场足够大，理论上将是一个千亿级别市场。同时，由于场景相对复杂且一致性弱，送餐机器人对技术门槛要求较高。目前为止，这是一个相对分散的竞争市场，对创业公司来说在账期和溢价权的沟通方面可以相对宽松。
“这个市场也在经历用户教育过程。”张涛表示，在产品技术过硬的前提下，当产品实现效率达到一定指标，且公司通过降低产品成本，让客户可以把投资回报期控制在一年以内，市场就可以相对快速成长。
自今年下半年开始，以海底捞为代表的头部企业开始将这类机器人批量引入餐厅。张涛认为，在证实了技术可行性后，被挤压多年的需求终于被释放了出来。
另据了解，科沃斯商用机器人的母公司科沃斯机器人股份有限公司也在进行机器人相关的投资。高倩向21世纪经济报道记者表示，科沃斯目前更多聚焦在服务型机器人领域，在国家和技术推动下逐步释放出的工业机器人场景，目前科沃斯投资了一家为工业终端机器人提供软硬件平台的企业。
“B端机器人相对来说是在开放环境下的应用，难度很高。”她续称，从个人而言，她会关注工业互联网领域的工业机器人投资机会。“我觉得工业互联网是目前我们国家比较缺的一项。当你有很多机器人终端采集器，采集数据后做什么？怎么设计工业互联网的整套体系，这是目前我们相对缺的一部分。”
从发展进程来说，高倩认为，相比部分消费性机器人市场此前经历过去泡沫化的过程，目前B端机器人市场实际上还处在起步阶段。
“比较保守预计还处在起步过程中。”她补充道，每家机器人公司此前都经历过在迷茫中找方向的时期，目前一些头部公司虽然还在打磨产品过程中，但已经找到明确的场景，并深耕进去。但整体来说，还远没有到打透深耕场景的阶段。“在B端场景做好一件事，真正能够带来价值，是B端机器人公司的一条未来发展路径，也必须这么走。因此我认为，工具化将是B端机器人未来需要发展的一部分。”
产业链联动效应
在机器人产业链的关键环节中，软件和关键零部件的作用无可替代，这甚至会影响到产品的生命周期和市场认可度。
高倩就向记者指出，机器人市场的发展不仅依赖于硬件本身，也与产品的软件适配息息相关。
这背后是机器人生态的构建过程。比如消费级机器人场景中，在激光雷达技术帮助规划路线后，扫地类机器人并不存在市场泡沫；但相比之下，教育类机器人的核心在于内容，如果内容没有延续，很容易导致机器人硬件的闲置，因此在这一领域，需要更好地构建内容生态，才能达到效果。
欢创科技创始人兼CEO周琨也指出，机器人行业发展过程中有三大核心技术：需要神经系统思考、感知网络、运动系统。其分别对应AI能力、传感器和雷达等技术。
“这三项都非常关键，长期以来被忽视和低估的是感知网络，直到最近两三年局面才得以改观，尤其是车载无人车领域带动了传感器的发展。”他续称，其中就包括欢创科技投身的激光雷达产业。在工业级市场，目前公司涉及工业检测、高端制造等，具体包括飞机、汽车制造和手持导航等领域。
周琨向21世纪经济报道记者表示，激光雷达产业的芯片化，是未来必须要走的道路。这也是欢创科技在此领域有所布局的原因。
“这其中最重要的就是对行业的把握。”他进一步解释道，芯片领域虽说投入周期长、所需资金量较大甚至容易出现技术上的风险，这恰恰考验的是公司团队对芯片行业的了解和掌握程度。
不仅是对芯片行业本身的技术掌握，更需要对芯片产业链资源的掌握。“可以拿到一些历史上合作较好的芯片厂支持，投资可以大幅下降。如果他们对你没信心，不知道最终芯片会卖多少，就会设置一个很高的费用。”周琨表示，在产业链上，有信得过的芯片制造合作伙伴作为支持尤为重要。
至于如何达到在精密制造领域的技术要求，周琨解释道，国外的相关产品往往会采用价格昂贵的硬件设备做传感器，欢创科技则选择降低对硬件的要求，而在核心算法方面有所突破。“实现国产替代有一条是精准法则，我们达到同样的性能，但是价格成本会控制在非常低的水平，在一半甚至1/3的价格，这是国内企业取代国外产品的一个重要法则。”
一名业内人士也向记者表示，总体而言，国内的激光雷达技术发展，容易被卡在制造工艺的一致性方面。不过产业链厂商会共同寻找问题在哪里，集中精力把问题解决。“我们投资了一些核心零部件企业，很明确感受到他们在成长，相信有一天国产化会大部分实现。”
张涛则向记者指出，控制机器人产品成本的核心在于产品的系统性设定。比如定位导航常规会用特别贵的传感器和相对不那么好的算法；但也可以选择传感器成本预算控制在相对可接受的水平，用更好的算法来弥补传感器性能。或者机电一体化的设计，比如以前要用电机、轮子等一整套组件做驱动，现在可以自己做一个一体化电机，这样不仅成本和零部件数量降低很多，可靠性也能大幅提升。
新兴技术的推动力量
从底层技术来看，AI技术的发展实际上是机器人行业发展极大的推动力。也只有在AI技术真正渗透到具体场景中并发挥作用后，机器人技术才得以更好地发展起来。
对于B端行业级机器人而言更是如此，基于这一平台的机器人可以积累更加垂直化的数据，从而可以让AI模型具备更强的迭代能力。但人机耦合尚需要一定的时间匹配和调教，更何况目前的AI技术也仍在演进过程中。
高倩向21世纪经济报道记者表示，过去两年间曾发生过几起解雇机器人事件和机器人企业危机，尤其让她印象深刻的，是2018年9月累计融资10亿、为贝索斯持续加注的Rethink机器人宣布关闭。
“我发现在2B的商业机器人领域，相比互联网创业公司来说，这条赛道是非常慢的，在相对慢的赛道里追求快速的发展，就要找准自己的生态位置。”她续称，Rethink关闭的一个原因在于，将一些相对超前但并不太成熟的技术放到产品中，最终并未获得很好的效益。
正如此前谷歌对外承认，其智能服务助手背后仍然有人工辅助。高倩告诉21世纪经济报道记者，目前自然语言处理技术并没有完全突破，科沃斯商用一直以来都会安排运营团队提供辅助。
“这是重要的人机耦合过程。”她表示，通过不断训练机器人，完善从数据、算法到场景的运作模型，才能接近无限到达自由交互的结果。
因此要在创新性和延续性中找到平衡点，找到优势场景；同时根据资源要求的不同，要有一套资源组合相对完整的团队。
5G是行业共同期待的另一个关键点。“我们很期待5G的到来，这对机器人行业将带来很多好处，但现在还没有完全商业化。”高倩指出，目前在本地端处理的能力，如图像、交互等都依赖于数据传输速度、网络配置。
而机器人应用场景中一直提倡“云、边、端”，在云端做训练，端侧积累着本地的处理能力，边缘器则更接近在本地处理的综合，“将‘云、边、端’结合在一起，加上5G骨干网络的构建，机器人可以做的事情更多，可以处理的效果和速度更快，成长能力会更强。”
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