劳动力需求与老龄化趋势倒逼机器人制造业寻找新模

国产机器人发展已经有50年了。

这似乎让人很难相信。毕竟在多数人的印象里，从科幻作品到现实，机器人不过是近十年渐起的风潮：普及度不如智能手机，出镜率比不上芯片。除了家里扫地常常用到，只在无人餐厅、节庆晚会偶尔会见到踪影。不同于消费电子家喻户晓，机器人行业更像是小圈子的狂欢，大众对于机器人的认知，仍停留在科普层面。

入场的玩家一个接一个，能闯出名堂的却少之又少;发展了半个世纪，至今未能突破千亿市场规模，尚不及智能电视的1/6，与手机、半导体更是判若云泥;天天新技术，年年是元年，推出的产品不是用不上，就是不好用，每次离场前还会招来一阵“机器就是不如人”的嘲讽。

它就像一棵长在围墙里面的树，外面的人只闻到香，却看不见花。

国产机器人仿佛陷入了一个迷宫，在各种品类间转来转去，怎么也找不到通往大众市场的出口。越是出错，越是急迫，越引来更多不管不顾地匆忙下场。就目前来看，或许机器人行业的玩家应当冷静下来，把过去和未来的脉络理理清楚。

入局

国产机器人入局，应该从2010年算起。

虽然在这之前，我国有着近40年的机器人研究历史，但在劳动力过剩的背景下，产业化总显得有些不合时宜。变量在于，2010年中国制造业产值超越美国，成为名副其实的世界工厂;也是这一年，第六次人口普查结果公布，我国人口年龄金字塔呈现出明显的底部收缩、中顶部膨胀结构，劳动年龄人口占比由增转降。

劳动力需求与老龄化趋势，倒逼着制造业寻找新模式。

机器人并不算是新话题。当时，全球投入运行的工业机器人已超过百万台，中国制造业中也有机器人的身影，出现在汽车制造、搬运、焊接等使用场景。外资垄断的90、00年代，机器人以舶来品为主，价格高昂，维护困难，只有家底够厚的企业敢尝一尝鲜。

不是没有国产替代品，只是关键零部件被卡着脖子。减速器、伺服电机、控制器依赖进口，自主研发的软件系统仍在探索阶段。成本下不来，利润上不去，还能咬牙挺住的企业屈指可数。可是收不回本钱，又怎么谈创新，于是行业就陷入了恶性循环，被外国企业压制得动弹不得。

转机来自绿的谐波。

这家为瑞士ABB提供精密仪器代加工的企业，率先突破了技术关卡，革新齿型，在2009年底成功生产出第一台国产谐波减速机样机。几次调整后，2010年，绿的谐波减速机各项指标达到日企同类产品的标准。后来，产品又通过了ABB和德国库卡的“20000小时寿命精度测试”，远超及格线，够到了世界级水平。

国产品牌的介入，一定程度冲击了过去的垄断结构。

外企为了保有市场，不得不压低价格，使得谐波减速机迅速降价30%~40%。这给了国产机器人回天的空间。正赶上当时汽车和3C两个下游产业迅猛膨胀，大批玩家带资下场，两年里年均销量超过2万台，并浩浩荡荡向中上游转移，前景一片大好。

B2X

哪怕是今天刚刚入局的新玩家，站在迷宫入口，面对的还是和十年前一样的三条岔路：C端、B端、G端。

沿用消费电子的逻辑，大部分人把宝押在了C端。细分下去，引领智能家居潮流的扫地机器人成为不二之选。

在这个赛道里，专注清洁的科沃斯是领头羊。2020年，科沃斯全球市占率17%，仅次于美国的iRobot,狂揽43.05亿元营业额，出货317.15万台。石头科技紧随其后，稳拿全球第三;另有小米、美的、海尔等资深玩家强势跟跑，云鲸、地贝等新面孔奋起直追，市场格局分外明朗。

作为一项应用场景难以再细分的品类，竞争梯队已然形成，剩下的无非在技术和营销两侧你追我赶。

然而更有趣的是，自从2010年激光雷达成为扫地机器人的标配以来，技术层面便有些升级乏力了。即便后来又有了使用视觉传感器的VSLAM移动导航技术，二者在实际工作中也并没有表现太多不同。除此之外，由于从一开始就不是为了解决某个痛点而生的，营销的成果仅仅是打败了竞争对手，而非开拓广阔新的市场。

两侧发力，两侧遇冷。反映在数据上，就是不足5%的市场渗透率。这是每一个C端玩家都会遇见的问题。

其实这样的结果不难理解：C端机器人的定位就在于帮助人们处理那些冗杂、琐碎的事情，没什么技术含量，也不费多少体力。除了少数人群是因为身体条件不得不做出消费选择，大部分人的消费动机仅仅是一个“懒”字。可是目前的C端机器人困于技术，功能单一，若要为所有“懒得做”的事情都配上机器人，不光价格太高，逐一启动也耗时耗力。

与C端不同，B端机器人的问题不在场景，而在技术。

电商越做越大，物流机器人也应时而生，成为to B赛道的典型代表。上游仓储阶段的机械臂、搬运车接近工业机器人范畴，用于仓库内货物的分拣、运输，节省人力和时间成本，为爆仓问题提供了答案。国内走在前面的企业，如Geek+、快仓、新松等，基本具备了每年万台的出货水平，但与市场需求相比，仍位于萌芽期。下游配送领域更贴近服务机器人，被阿里、京东、美团等电商巨头瞄准，无人快递车吵了一年又一年，却还是没甩掉“雷声大雨点小”的帽子。

稳定性、智能性，是以物流机器人为代表的B端产品彻底取代传统模式的两大阻碍。

曾有机构对国内市场上的仓储物流机器人做出过测评，结果是共存在大大小小50个问题，从基本参数到电气安全，无一幸免。测试过程中，有50%的产品出现了控制系统和上位机软件的崩溃，许多产品还存在障碍物盲区。

仓库环境封闭，易碎品、危险品多，一旦发生碰撞、起火等意外，损失要以十万甚至百万为单位计算。到了户外，复杂的交通状况和路线分布更是巨大的挑战，不仅要解决无人汽车所面临的路况问题，还要想办法覆盖送货上门的“最后一公里”。以目前的技术水平来看，物流机器人并不具备大规模投入使用的条件。

舍弃B端、C端，G端的路也不好走。

立足公共服务，对接政府、医院、银行、学校，机器人似乎大有作为。特别是在疫情常态化背景下，无接触的要求催生了大批品类落地。从最简单的消杀、巡逻，到交互式的引导、咨询，再到高精密的远程手术、自动化手术，每条路看起来都写满了财富密码。

问题在于，G端的市场面积和应用场景是固定的。提供公共服务的主体只有那么多，当先入场的企业把市场铺满，就再难找出可以挤占的空间;需要机器人辅助服务的场景也是有限的，即便机器再怎么智能，人们也不可能把裁决断案之类的权力交给机器人。

机器人产业发展至今，答案渐渐明晰：不管选择哪一条路，都无法避免在迷宫中打转的境地。

出口

个人电脑刚出现的时候，没几个人相信它会走进千家万户。

显然，产业的蓬勃，不仅需要好的产品，也需要与产品高度相匹配的受众。有时候，后者比前者更重要。困在迷宫里的机器人不是找不到出口，只是还没等到出口开门的时间。

“是工具还是人”，这个问题足以概括大众对机器人产业的疑虑。不管做的是C端、B端还是G端，也不管形态像人、像狗、像车，用户终归要有一个心理预期，以此判断交付给机器人多少信任。

如果是人，在交付简单工作的时候就可以完全撒手，不需要暗中观察哪里出了差错，只要坐在一边耐心等待就好;如果是机器，则要留个心眼，防止一不留神漏电起火，人工智能变身人工智障。