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被小米救下的斯坦德|机械革命

36氪Pro 2023-07-23

The following article is from 硬氪 Author 潘潇雨

资本能否持续输血取决于到手订单的多少。

文|潘潇雨

编辑|彭孝秋来源|硬氪(ID:south_36kr)封面来源|企业供图

创业第三年濒临破产,第五年遇到疫情,去年直面资本寒冬,这是移动机器人明星公司斯坦德的历程。

背后也是整个机构的缩影——最疯狂的时候,风投女王徐新和美团王兴一度携巨资入场;而最沉寂的时候,行业没有一家公司完成融资。

幸运的是,斯坦德机器人(Standard Robots)在今年初完成了由小米产投领投、中信建投跟投的数亿元C轮融资。斯坦德是36氪持续在跟踪的机器人公司。其推出的AMR、复合机器人、无人叉车等产品,已覆盖日本、美国等十余个国家和地区,并打入丰田、蔚来、小米、中创新航、爱旭、华天等企业。

资本回头,是否意味着今年牌桌上的玩家又重拾起了to B的信心?尽管这类AGV/AMR形态的机器人,真正进入到工业制造业中,也不过短短几年。但经历了一波三折的移动机器人行业,也不再是从前靠炫酷科技就能轻易取胜的市场,而是到了需要真枪肉搏抢山头的时代。

毕竟在行业内看来,移动机器人的产品硬件已高度趋同。不过,产品同质化在斯坦德看来却仍是一个值得商榷的问题。在今天,我们与斯坦德CEO王永锟聊了聊,通过斯坦德的发展,以及技术迭代的路径,管窥一个关于机器人的未来畅想。

斯坦德产品

出海,再出海

时隔半年,当我们再次坐回到王永锟面前,他的状态明显松弛了很多。

2022年机器人行业的阴霾正在散去,随着新一笔融资引入,斯坦德也迎来了转机。一方面是下游应用行业如新能源、汽车等,在逐渐打开场景、释放订单;另一方面是疫情过后,机器人同样迎来了出海机会,不单是海外仓储、酒店服务等,工业领域的市场应用也在同步扩展。

虽然早在疫情之前,斯坦德就曾定下跨国界的设想,毕竟在拓展新的场景与行业中,换个地理环境似乎仍是最轻松的模式。2019年,斯坦德尝试出海日本和美国市场,并成功拿下了松下电子、日本东芝等公司。

在出海向好的趋势下,斯坦德也招好了海外销售、布置好了展会,但很快就是熟悉的情节——2020年突如其来的新冠肺炎疫情打乱了全球经济节奏,斯坦德的出海之路不得不放缓节奏。

不过,据王永锟介绍,斯坦德早在大力出海之前就已经推进了其规划的另一大方向——拓行业。在他看来,跨国界是相对容易的方式,而跨行业的核心就需要找到与3C类似的场景,因为移动机器人在离散型制造业本身就是通用型需求。

不论是搬运需求还是作业场景,半导体的封测环节与汽车电子,就是这个最理想的场景。确定了半导体与汽车电子后,沿着类3C的逻辑,斯坦德又向上游延伸到半导体封测、晶圆、新能源锂电等场景。

能够迁移的细分行业相对有限,但每个行业的入局规则各不相同,所需掌握的行业know-how也繁复多样。更何况,市场上的产品,不论是外观还是功能看似都已高度趋同。行业竞争点来到了肉眼可见的“抢山头”阶段。

另一层原因也在于,只有拿下更多标杆客户、“占山为王”,构建细分行业壁垒,才能缓解融资的紧迫性。融资的紧迫气息在去年尤为明显,随着2022年外部环境大降温,宏观局势变化莫测,资本市场也陷入一片寒冬,投资人大面积“躺平”已成为行业常态。

事实上,去年机器人行业的融资困境早已有迹可循。2020年资本热钱迅速涌入行业,一个明显的数据是2020年仅移动机器人行业就发生20余起投融资事件,且亿元级融资数达17件。而这些公司背后不乏红杉、高瓴、源码等明星机构身影。

但这笔热钱,却让机器人公司在狂热的催化下埋头猛冲。随后,不论是扩产品还是扩场景,大幅扩张、研发投入、疫情停工等,每一笔都给各家账本上平添一抹阴霾。却不想一朝泡沫破裂,行业普遍陷入融资困局。

对于还不具备造血能力的机器人公司来说,资本市场的风向在此刻更加重要。大量资金涌向实业制造业,也意味着投资逻辑已经发生根本变化,不再是靠讲故事就能融到一轮接一轮的金额,只有摆在账面上的真实销售数据,才能持续赢得资本的垂青。

也因此,机器人行业内的默认融资规则就成了:只有拿到足够多的订单数量并完成实质性交付,才能证明自身实力。

行业内卷由此开始,本就有限的行业应用里挤入多家公司,为了抢到客户订单,价格战已经成为大家心照不宣的事实。“这家刚平进平出算好帐,那家就已经用客户预算三分之一金额抢到订单。”有行业内人士曾透露。

王永锟不认可同质化

赛道拥挤、产品雷同,移动机器人的下一站似乎不可避免地来到价格战阶段。

但对于产品同质化,王永锟却有着自己的看法:“在探讨产品同质化之前,应该先界定现在所说的同质化是指什么层面,是外观设计、产品功能还是用户体验。”

尽管对于这样一个具备移动能力的机器人来说,能够实现的功能与应用场景已没有较多区别,但真正的差异点仍体现在用户体验环节。

一方面是在工业应用中,极致的稳定性将成为拉开行业距离的第二次机会。

举例来看,在硬件层面各家产品看似趋同,但最本质的差别实则藏在细微之处——硬件设备是自研还是采买、工控机的选择、用商业级还是工业级的芯片等;

在软件层面,想要实现极致的稳定性,一方面取决于系统,另一方面也取决于算法。

首先自研系统还是开源代码,直接影响着机器人最终的稳定性表现。沿着哈工大拦截导弹的课题研究思路,斯坦德最终选择了自研系统。“没有用ROS开源,一是ROS的底层没有全部开放,二是它的通信逻辑和安全逻辑,在早期都是为机械臂打造的。”王永锟表示。

尽管自研系统意味着走了一条远路,但在系统的更新迭代上,也更具备自主性。比如为了应对早期测试时频繁死机,斯坦德开发了一套备份系统,能在死机时瞬间重启。

在算法层面,同无人驾驶类似,一个更优质的算法一定需要大量优质且有效的数据喂养,这也是实验室产品进入工厂之后频频遇阻的核心。“只有实际进到工厂,才能掌握工厂的数据,这就需要我们自己构建数据架构,再尝试优化算法。”

工厂里的机器人

另一方面则体现在行业理解上,行业之间的场景与细节各不相同,意味着他们面向的核心用户群也存在差异化。

以半导体行业为例,即便在封测环节,对搬运也有更为严苛的要求。首先是震动等级,就要求晶圆盒搬运机器人在作业时,稳定运输状态振动均值远小于 0.1G。

其次是洁净度,需要移动机器人公司必须有无尘生产车间。得益于此前在华为产线的打磨,斯坦德在洁净度与震动等级测试都快速通过。类似的行业know-how,还包括在晶圆制造的白光区和黄光区需求不同、工艺设备的高精度对接等。

不同行业间的know-how尚且如此细节,在极端分散的下游厂商中,非标需求更是尤为明显。定制化要求源源不断,这也给移动机器人们想要走出规模化的路上,平添一道关隘。

显然,在工业领域完全标准化依然是一个想象。只不过在标准与非标之间,行业中的玩家已经在实践中,探索出了一条可行路径——模块化。

模块化的一个模范行业就是汽车。汽车公司通过将整车拆解成多个标准模块,以实现快速且低成本交付。模块化在汽车行业被广泛应用,实则是背后产业链的标准化,也是行业长期迭代出的成果。但要在移动机器人里实现模块化,就不止提出概念这么简单。

首先要面临的就是应用场景不同,抽取模块的需求也不同;其次是在抽取之后,如何达成更经济有效的组合方式。“大家对模块化的思路大体类似,但是如何拆出更好的模块、拆得恰如其分,是更考验行业认知与场景积累的内容。”王永锟说。

事实上,AMR搬运物料的流程大多类似:从仓库将物料运送至产线,放下物料,再搬起旁边的空料箱运回仓库,这个完整的运输流程就可以固化成一个模块。

与之类似,机器人本体上也需要拆出模组,除了电机、减速器、激光雷达基础硬件外,还涉及机械臂的API接口、通讯方式,以及加装的辊筒、阻挡模块等组件。

而标准化的另一个迫切性在于成本问题,“用最低成本完成一项工作,是现在机器人的进化方向。真正能够替代人工的设备,要么是局部低成本,要么是整个社会层面上的降本增效。”王永锟认为。

那么什么才是成本优势?他认为成本优势不是体现在机器人的价格有多便宜,而是体现在公司内部为交付产品所付出的代价。事实上,一个机器人从制造、设计到生产、调试,再到交付,整个链条都在均摊成本。

所以当实现落地多个场景所需的成本比一个场景还要低,且交付更快,就实现了真正的成本优势,也就是更接近标准化的方式。

机器人的终局猜想

尽管人们对于机器人的终局充满了想象与渴望,但在场景尚未完全打开之前,目前的破局方式仍绕不开寻找移动机器人的第二增长点。

但新的机会点还能在哪?

一种想象是更接近人类形态的复合机器人,从替代的角度来看这是能够最大限度模拟人工作业的形态,也因此复合机器人一度被看做机器人的终局形态之一。

不过由于机械臂与底盘分属两种不同的机械制造领域,且电池、通信、视觉各不相同,这也意味着复合机器人从设计到制造都需要一套标准规则。单是一个抓取动作,就涉及了从哪抓、抓取后动作、换料还是存放、物料存储条件、对接制具尺寸等。

“复合机器人完成一个动作,会面临大量选择,各个模块就会有数量庞大的组合方式。”然而能够组合起来只是第一步,第二步却是找到最适合、最经济的组合方式。而目前复合机器人并未被被完全推广,其中最大的制约原因就是成本问题。

此外,对于新机会的另一种想法是超脱于机器人本体的软件层面,不少看过移动机器人的投资人告诉36氪,工业软件层面或许会成为移动机器人公司的下一个竞争阶段。

拆分机器人的软件系统,可以简单分为集群调度系统与业务软件。尽管各家会格外强调自身的调度能力,但是“单纯比拼调度系统,做到上百台比较容易,而做到上千台,在真正的工业场景中,没有太多实际意义。”某种程度来看,这更像是一场提升自我竞争力的军备竞赛。

而业务软件需要与工厂的业务高度绑定,包括对接工厂内的自动化设备、打通仓储的控制系统,再到集中收集数据,将任务分给调度系统执行等。这也格外考验机器人公司对场景know-how的积累。

作为能够连接工厂所有产线乃至设备的环节,物流无疑是最容易掌握全产线数据的方式。也因此,作为承载物流功能的移动机器人公司,其自身的软件系统就具备了平台化能力,也就是这些年频频提及的——RIOT。

RIOT

想象在一个工厂内,一定存在成百上千台自动化设备,但是不同设备之间的协议、接口都互不相通。而真正的智能制造,需要信息与数据在各个设备之间流转。“也就是车同轨、书同文,从中间物流层面,向下接入各个设备,向上接入整个公司的管理系统。”因此,一个能打通不同设备,并统一管理、调度、执行的平台,在未来就更具有价值空间。

事实上,对于RIOT的探索,也源于智能制造的升级与想象。在王永锟看来,智能制造的阶段,一定是先从工人机械化开始,即由大量机器人或自动化设备,替代人的局部或全部功能;再次是管理软件化,由软件系统来替代人的管理功能;再到工厂数字化——人只需要在电脑前即可管控所有工厂;最后才是制造智能化,智能化的前提是全部数字化,也只有那个阶段制造业才能真正为之变革,并大规模提效。

机器人公司想要做智能制造的管理平台,一方面是顺应制造业变革,另一方面也可看作是对自身上限的探索。机器人的IoT无疑是一个漫长的过程,但是谁能率先入局、完成积累,谁便能更早迎来属于这个赛道的“iPhone 时刻”。

不论如何,机器人的未来都充满了魔幻与朋克色彩的想象力,只不过在到达终点前,更多的却是大浪淘沙。摒弃高科技与未来畅想,一头扎进并不性感的制造业。在资本泡沫吹破之前,现阶段的机器人公司仍需要在工业制造这个漫长的周期中,反复证明自身价值,也始终满怀希望。

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