剛需難覓,服務機器人能否跑出現象級獨角獸?

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近些年來,服務機器人的熱度不低,但落實到市場上卻發現剛需并不強烈。筆者分析了這一現象的原因,并對服務機器人的發展進行思考與剖析。

服務機器人似乎正在走出小眾圈層。

先是有數據稱,2018年全球機器人產業市場規模超過298.2億美元,同比增長28.5%,其中服務機器人的市場規模已經達到92.5億美元。

而后《2018深圳機器人產業發展白皮書》也披露了深圳市機器人產業的近況,服務機器人產業產值約為340億元,相較于2017年增長了21.79%,處于快速發展階段,產業規模進一步擴大。

一連串的數據無不指向了這樣一個事實:服務機器人正在以肉眼可見的速度走進人們的生活,尤其是在機場、酒店、餐廳、商場等公共場所,機器人取代人類從事重復性、低效率的工作,已經是不爭的事實。

然而大好的聲勢背后也未免讓人有一些詫異,為何如此熱鬧的機器人市場,至今沒有跑出現象級的獨角獸?

01 資本頻入場,市場很理性

資本市場的態度,無疑是窺視一個行業的最佳視角。

據IT桔子的數據顯示:2018年國內服務機器人行業的融資有73起,融資規模為71.71億元,不過有57起融資出現在B輪以前,早期融資的數量占到了總體的78.1%,而B輪階段中后期的融資數量只有10輪。

這一獨特的資本現象無疑向外界傳遞了兩個信號:

  1. 資本市場的熱度不減,大多數資本流向初創平臺就是例證;
  2. 服務機器人還處于發展階段,與工業機器人動輒數億元的投資相比,資本在服務機器人領域仍處于“廣撒網”的階段。

為何會出現這樣的局面,市場的“過于理性”或許是直接誘因,比如服務機器人出現了頻繁被“解雇”的事件:

  • 早在2017年12月份,舊金山SPCA動物收容所辭退了安保機器人“K5”,理由是機器人與人類發生了“沖突”;
  • 到了2018年1月份,著名的Margiotta超市旗艦店解雇了導購機器人“Fabio”,原因在于機器人的服務差、效率低;
  • 2018年3月的時候,Cali快餐連鎖餐廳的漢堡制作機器人“快手”也被趕出工作崗位,被吐槽稱“快手”的動作太慢;
  • 直到今年1月份,日本Strange酒店也開除了自家的機器人員工,嫌棄機器人員工制造的問題比解決的問題還要多……

國內雖然沒有太著名的服務機器人被辭退事件,起步晚卻是不爭的事實。

全球48個在發展機器人的國家中,有一半涉足了服務機器人;但國內機器人的商用化到2005年才開始起步,而且相當長的時間內面臨著技術積累、人才培養、產業聯動、市場培育、用戶養成等方面的不成熟,2014年前后才陸陸續續出現了一些機器人創業公司。

市場需求的冷靜也就不無道理,服務機器人的概念被捧了很久,可在商業化的過程中又遇到了這樣或那樣的痛點,遠遠低于心理預期。同時市場需求的不確定直接影響著資本的態度,最終的路徑被走通之前,任何機器人公司都有突然倒下的可能,名噪一時的Jibo、Kuri、Anki、Rethink Robotics等莫不是如此。盡管機器人的風口已經出現,但資本在投入上仍然保持著謹慎的態度。

問題在于,明明服務機器人的前路一片光明,在商業化上偏偏又遇到了五花八門的瓶頸,以至于資本都要未思進先思退。

02 賽道不擁擠,剛需卻難覓

比起其他風口下的行業,服務機器人市場遠遠談不上擁擠,深圳市工業機器人和服務機器人企業的數量對比就是例證。

于是乎在討論商用化瓶頸的問題時,“剛需論”成了被提及最多的答案,一個老生常談的問題,也是需要去深思的問題。

比如已經倒閉的家庭服務機器人Kuri,其制造商Mayfield Robotics由德國工業巨頭博世創立并全資擁有,也是博世在人工智能機器人領域的一次試水。除了具備語音交互、家電控制、陪伴等功能,Kuri還可以根據機器視覺技術識別家庭成員和寵物,并為他們拍攝一組照片或錄制一段視頻。不缺少可愛的外表,不缺少創新的場景,最終卻沒能“成為人類家庭一員”。

如果說Kuri的失敗在于用戶需求的錯位,Fabio上崗一周即下崗則揭示了服務機器人的另一個病因。

Fabio是英國首個受雇于超市的購物機器人,在演示時著實有著驚艷的表現:比如Fabio會時不時和顧客擊掌、擁抱,還會半調侃性質地和顧客打招呼:“你好,美女”。但在超市人流進入高峰期的時候,嘈雜的噪音讓Fabio很難理解顧客的需求,甚至因為一些“過于熱情”的舉動嚇跑了顧客。

原因也不難解釋,Fabio在超市場景中的信息問詢、導航定位等功能,依賴語音識別、語義理解、計算機視覺、激光雷達等技術。如何在嘈雜的環境中識別和分離出個體聲音,儼然考驗著硬件背后的深度學習能力,Fabio所出現的困局在很大程度上可以歸結為市場需求與技術水平的不匹配。

誠然,服務機器人的商用困局,本質上還是缺少技術沉淀,為了商用而商用。

比Kuri、Fabio等失敗案例更直觀的,可能就是國內一些酒店里的迎賓機器人,衍生出了自主迎賓型、致迎賓辭型、動作展示型、人機對話型等多種類型的產品,當有人進出時會個性化地發出“你好”和“再見”的聲音,但短暫的新鮮期過后就很容易被詬病為有著機器人模樣且價格昂貴的“擴音器”。

歸根結底,大多數服務機器人創業者還停留在天使輪和A輪,或是為了市場教育,或是為了討好投資者,一味尋求AI噱頭包裝貼金,過度消費用戶預期,繼而在技術沒那么成熟的條件下強行落地。

商用前景注定堪憂,甚至對行業本身存在巨大的反噬作用。

03 尋找引爆點,管理輕需求

并非要為服務機器人下達“病危通知書”。

類似的情景也曾出現在2012年前后的無人機市場,彼時無人機的市場研發多集中在軍用、工業等領域,研究者多半是大學和科研機構,消費級市場幾乎缺少被看好的理由,卻最終跑出了大疆這樣的現象級獨角獸。

對照無人機和服務機器人的進化軌跡,服務機器人并不缺少出現下一個大疆的可能,至少可以梳理出四個可以參考的經驗:

1. 抓住市場的引爆點

2010年法國Parrot公司推出了首架航拍四軸無人機,加上GoPro的逐漸流行,一些航拍愛好者開始將無人機和運動相機搭載使用,卻容易在飛行過程中出現畫面搖晃的現象,大疆的崛起正是抓住了這一市場引爆點。

服務機器人市場不乏同樣的引爆點,比如在酒店、餐廳、KTV等服務機器人經常出現的場所,比人機交互更容易撬開市場需求的恰恰是室內配送,特別是KTV這樣對酒水配送存在剛需的場景里,是否可以用機器人替代服務人員?

事實也是如此,一家名為優地科技的機器人公司在KTV市場有著近100%的市場份額,秘訣正是推出了載重能力強且支持室內無人駕駛的配送機器人。

2. 解決“簡單”的問題

大疆所解決的用戶痛點并不復雜,甚至說只有“航拍”的痛點,然后圍繞這一“簡單”的問題不斷優化飛行控制系統,后續則陸續出現了森林巡防、線路維護、交通疏導、應急救援、體育比賽判罰等諸多應用。

服務機器人市場卻是“貪大求全”的真實寫照,一款迎賓機器人既要有語音交互、肢體動作、自動駕駛等功能,也要在人臉識別、娛樂互動等方面見長,似乎越多的功能越能滿足客戶的需求,結果往往適得其反。同樣的道理,優地科技之所以可以攻下KTV、酒店和餐廳市場,本質上還是在圍繞“室內配送”進行深耕,諸如產品的持續迭代、研發電梯控制解決方案等等。

3. 市場需求上的留白

與無人機航拍類似,現階段的服務機器人也處于“輕需求”的層面,不足以完全取代人工,乃至產品自身仍存在一些懸而未決的技術痛點。那么,聰明的創業者絕非是樂于造概念的一派,而是學會管理客戶需求。

機器人配送就是一個直接例子,在京東、美團等互聯網巨頭的設想中,機器人替代快遞小哥和外賣小哥幾乎是既定事實。可在5G技術尚未普及,道路自動駕駛技術還沒有大規模落地的情況下,室外配送仍存在各種不確定因素。盡管室外配送的應用市場是室內的2—3倍,直接主打室外配送的賣點,多半會吃客戶的閉門羹,以至于可能在需求大規模爆發時失去入場券。

4. 多元化的商業模式

除了剛需、技術等硬性門檻,服務機器人單一的商業模式可以說是商用的最大制約因素,幾萬甚至幾十萬的產品定價,加上高昂的后期維護成本,算得清經濟賬的客戶,多半會將一些雞肋的服務機器人拒之門外。

所幸市場上已經出現了多元化的商業模式,比如:

  • 塔米智能開始嘗試機器人的租賃模式,以降低客戶的進入門檻;
  • 優地科技的優小妹三代搭載了大屏和雙開抽拉式門,與全球知名酒商達成廣告合作;
  • 優必選借助教育機器人向教育上下游產業鏈滲透……

在市場需求大規模爆發前,找到合理的商業模式將是成為現象級獨角獸的不二法門,就像大疆把目光從無人機本身的平臺,逐步移向建立在飛行器平臺上的增值應用。

04 寫在最后

在一般的市場規則里,最為重要的就是剛需和手段。

服務機器人也是如此,需要找到剛需的場景,以符合水平的技術去攻克剛需,將是拿下服務機器人百億美元市場的關鍵。有所不同的是,服務機器人的蛋糕很大,落地的過程中存在這樣或那樣的誘惑,導致一些公司逐漸偏離了賽道,看似打磨出了大而全的商業架構,最終熬不過生存期。

于服務機器人而言,和人類一樣出現在社會的每個角落,注定還有很長的一段路要走。于服務機器人的創業者來說,在市場規模逐漸擴大,商業前景被驗證的時候,現象級獨角獸的出現可能已不再遙遠。

#專欄作家#

Alter,微信公眾號:Alter聊IT(ID:spnews),微信號imhefei ;人人都是產品經理專欄作家,互聯網觀察者。專注于移動互聯網、智能硬件、電子商務等科技領域。獨立的自媒體人,走在創業的路上。

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評論
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  1. 剛好想了解這個領域,文章幫助很大

    來自廣東 回復
  2. 中國最偉大

    來自河北 回復
  3. 這句話得這么說

    來自河北 回復
  4. 您好有些問題需要了解一下

    來自河北 回復