当人形机器人成为行业新主题，供应链和AI能力更不能成短板

9 月 21 日 -22 日，36 氪暗涌 · 2023 产业未来大会于深圳顺利召开。本场大会作为 36 氪专注于一级市场的活动 IP -" 中国基金合伙人峰会 " 的升级，现场汇聚了产业投资领域的关键人群，来自地方政府、引导基金、龙头企业、投资机构、学术界等各界的领袖、专家以及产业核心参与者们齐聚一堂，展开巅峰对谈，观点激烈碰撞，共探产业未来方向。

在中国产业变革挺进深水区的当下，在这场巨大的产业轮转中，还存在诸多的非共识。因此，我们将本场大会的主题命名为 " 暗涌 "，寓意暗流涌动，势能巨大。作为中国产业变革的亲历者和记录者，36 氪希望通过本次大会发挥在资本与产业两端的核心影响力，促成产业参与者之间的有效链接，进而发掘产业中尚未被发现的趋势、未被充分识别的机会，以及那些真正在参与和重塑行业变革的人们。

机器替人热潮再度袭来，人形机器人未来备受关注。在 9 月 21 日进行的暗涌 · 2023 产业未来大会 " 科学与产业的十字路口 " 前沿科技与专精特新论坛上，36 氪邀请机器人领域的活跃创投伙伴进行题为 " 新的人类 " 的圆桌对话。本场圆桌嘉宾分别是：于丽丽｜暗涌 Waves 主笔 、李陆洋｜未来机器人联合创始人兼 CEO、许晋诚｜帕尼感知创始人兼 CEO 、段江哗｜戴盟机器人创始人兼 CEO 。

会议现场

以下为圆桌实录，经 36 氪整理——

于丽丽：大家下午好，欢迎大家来到 " 新的人类 " 环节，首先请各位嘉宾介绍一下自己和所在的公司。

李陆洋：于老师好，感谢 36 氪的邀请，我是未来机器人的李陆洋。未来机器人是专注于做无人叉车的公司，成立 7 年了，还很年轻，目前公司在深圳的福田，公司有将近 500 人，欢迎大家有时间的话来公司参观。

许晋诚：我是帕尼感知科技的创始人兼 CEO 许晋诚，我们公司主要业务是基于多维传感器的自动化技术研发。触觉传感器作为机器人核心零部件，我们公司已经在大力发展以及开发相关的力学和触觉传感器，提供给自动化框架下的机器人，能运用到各行各业。所以大家可以期待一下。

段江哗：谢谢 36 氪的邀请，我是戴盟机器的创始人兼总经理。我们公司专注于做深度融合 AI 和机器人技术，主要面向工业、商用服务以及家用服务场景研发功能仿人的机器人产品。目前，我们落地在深港创新合作区，主要团队是从香港科技大学机器人研究院孵化过来的，现在在福田。我们也希望有市场需求的同业者或者后续的媒体、一系列资本和我们多对接，希望有进一步深入的合作。

于丽丽：机器人行业在去年还相对比较冷，但今年因为人形机器人话题一下变热了，不知道是不是所谓的大模型热点带来的，大家对这事体感强吗？以及大模型会对我们这个行业产生哪些直接影响？

段江哗：有比较大的影响，一是让机器人具有了一些常识与对场景更宽泛理解的能力，相对传统的专机不需要过多的特定训练或者部署就具有更上层的理解和常识的能力。

今年人形机器人那么火热，有几方面的叠加。一是在未来可以实现整个机器人硬件的降本。二是 AI 大模型的发展。三是需求在增加，无论是老龄化还是面向工厂的一些特定场景。火热是三个因素的叠加。

许晋诚：就我自己而言，感觉没有受到太大影响。更热的还是二级市场，资本市场在追捧。我是从研究人员出来创业的，这个行业一直都很热，并没有冷下来和热起来的概念。现在流行大模型做机器人，其实两年前我们就已经把大模型用在机器人上了。对我们而言，这已经是箭在弦上的事情了，并不是 ChatGPT 出来或者语言模型出来才会用上。此外，对于机器人而言，关于语义的理解和高级语义的解析是必要的，这是我的想法。

于丽丽：那听下来感觉对这个行业还是有些典型误读？毕竟大家理解认知不同，就会形成很多差异，请分享下具体误读方式？

许晋诚：你说的应该是误解。很典型的一个误解是，很多人认为人形机器人必须要有两只腿、两只手、一个头，不一定的。仿人是有目的性的，大家对仿人没有明确理解。

我们公司也有基于人形机器人做的平台，这个机器人是基于触觉打造的人形机器人平台，但是我们并没有两只腿。因为我们要考虑到一件事，人形机器人如果需要两条腿，那背后的目的到底是什么？是移动吗？如果是，那两个轮子不是比两条腿更高效吗？人从四条腿的猿人进化成两条腿行走，并且为解放双腿而发明了轮子和汽车，现在又倒回去实在不能理解。所以对于这件事，我的看法和理解是，现阶段人形机器人的误解是把两条腿当成非常重要的事情，这是很大的误区。而且，大家要尽可能客观地看待人形机器人到底能提供什么样的价值和目的。

李陆洋：并不是去年很冷，也并不是没有冷过，我读书的时候机器人还是挺冷的。我是 2011-2015 年到香港中文大学读博士，读的是机械自动化工程。那个时候，机器人产业化的方向比较少，大家毕业之后，可能更多从事学术研究，并不是创立公司。所以，可以认为那时候的状态比较冷。对于我们这个方向来讲，机器人鲜活的一波是智能制造 2025 和工业 4.0，推动了工业机器人在工业及物流机器人方面比较高的热浪。

到了去年，ChatGPT 出来，今年在推人形机器人。其实，人形机器人发展到实验室阶段或者普及的阶段已经有很多年了。当时，港科大买了一台机器人花了 1500 万港币，所以人形机器人出现有一段时间了。只是 ChatGPT 来了之后，让大厂开始做人形机器人。中国制造 2025 年之后，机器人一直处在比较火热的状态。

再说一下误解，个人认为不一定是误解。大家对于机器人的定义在不断迭代升级，对于我们所做的无人叉车和物流机器人，可以定义为机器人。ChatGPT 进来之后，对机器人的要求变高了，所以只是定义的不同，我是这样理解的。

ChatGPT 进来之后，对机器人有什么样的改变？我觉得是这样的，大模型可以分为三部分来看，各自有各自的价值。ChatGPT 指的是 AIGC 部分，提供一种关于环境学习的、更加宏观和泛化的理解能力。如果对机器人来讲，有价值的是视频。能从视频当中获取大量信息，这对机器人来讲，难能可贵。比如说无人叉车机器人，原本做机器人需要点对点下任务，这已经违背人操作的基本意愿。假如说让机器人学一段视频流，可以根据非常粗糙的任务流生成非常精准的任务并且执行的时候，降低了客户使用机器人的门槛，这是很大的作用。

第二个方面，ChatGPT 加上人形机器人后，大模型对机器人来说具有很重要的价值。我们希望大厂能够加入到 ChatGPT 和人形机器人的工作中，把机器人的供应链系统串联起来。目前的人形机器人很难规模化，因为太贵了，包括关节和小电机，以及力学传感器和触觉传感器并不是很成熟。我们希望大厂进来之后，能把人形机器人的供应链体系带起来，这就是一个附加的贡献，但这个贡献非常大。

于丽丽：从投资逻辑来看，服务机器人和工业机器人领域出现了一个明显改变，之前衡量的是订单数量，现在衡量的是订单质量，所以很多企业比较难受。请各位分享自己公司在市场端的策略打法，以及打法可能带来的利弊。

许晋诚：其实任何一家机构都会看订单数量，这是毋庸置疑的。因为很直观的一件事就是，产品到底有没有需求，订单能证明，所以订单数量这点我是完全同意的，看了就知道了。

关于公司打法，对我们而言还是专注于一件事上，就是机器人到底需要的是什么？我们公司做的其中一个核心零部件就是力学传感器。我们提供给客户大量数字化的传感器，并不是给模拟量。因为给模拟量之后，客户还需要做模式转换，这样就把麻烦给到了客户。我们公司主张提供数字化的传感器，也是国内少数直接提供数字化服务的公司。我们不仅提供数字传感器，我们还提供自动化的集成方案。我们的客户可能在末端或者机器人上有任何力学传感器的需求，我们会根据标准框架提供给客户，很大程度上提供了方便。客户要么就是聘请人干半年，要么找我们，而找我们的话很快就可以解决了，这是我们公司的价值。尤其是机器人大会之后，很多客户找我们，我们每天的订单也忙不过来。

现在力学传感器，大家提供的是不便利模拟量，并且力学传感器的友商不懂做自动化。我们懂自动化，并且提供数字化的服务给到客户，让客户在很大程度上得到了很多便利和高速集成的服务，这是我们公司的经验，也跟大家分享。

段江哗：这些年，大家看重订单的质量，这是一个发展的过程。处于早期发展阶段时，订单的数量是衡量公司是否成功的重要指标。但是，随着产品逐步稳定，竞争越来越激烈，所以大家越来越看重订单的质量，这是发展的过程，也是会到达的状态。

但是真正要从里面破局，我们公司会面向一些高利润的细分场景，并且做好和挖掘自己的 " 粮仓 "。例如，面向生物医药或者是高端制造等细分的场景建立自己的行业和细分赛道的壁垒。

第二个点，核心就是加大创新，提供具备更多附加值的产品，同时尽量减少交付成本。我们知道之前的机器人，无论是机械臂还是无人叉车，他们很大一部分要用到强交付的场景，需要去到客户现场，需要待很长时间调试。原本他们可以有利润，但是交付的周期拉长，会导致利润的下降。我们的策略是希望做到更加好用，能够让客户能够轻松和快速的使用。

第三个点，我们是要做好供应链管理，通过这三个方面增加公司的盈利能力，谢谢！

李陆洋：这个问题我之前在群里学习了一下，这个问题稍微有点宏观，首先一个创业公司所面临的赛道和行业不一样。比如华为，先天已经有实力非常强大的企业做好了整个行业的布局，华为取长补短就行了。因为客户的使用习惯已经形成了，不需要堆订单量来培养他的使用习惯，这时候追求利润就可以了。所以华为做代理就赚了很多钱，后来才考虑研发。创业期有很多这样的公司，比如国内的哈博实（哈尔滨博实自动化股份有限公司），一家上市公司，整个石油化工行业只要是再炼化的生产设备全是那家的，把国内垄断了，把国外设备等比例取代，以 1/2 的价格卖给国内企业就可以获得非常好的利润，它的企业一定是最大的企业，如中石油、中海油等，这是第一类企业。

第二类企业，比如客户的理念和认知还没有培养起来。比如我们这个行业，A utostore，订单排到后年才能生产出来，但是 1997 年创立的时候根本没有客户。因为他推出新的模式，包括海柔公司，他推出一个新的模式意味着他是首发者，需要培养用户的使用习惯。然而，使用习惯是群体属性，意味着一大堆人使用才能形成使用习惯，这也意味着数量非常重要。一定是先有数量，再培养习惯，然后才有质量。先有数量，再有质量，有先后顺序。

市场策略和布局方面，对于企业来讲，创业公司的机会是很少的，我前两天参加一个交流会，会上有人提到一个创业公司应该聚焦刚开始不大、但后来长得比较大的行业。所以，一开始这个行业需要培养使用习惯。一是看起来不大，没有先行者。二是面临你遇到的机会不多，一开始买你产品的客户并不多，所以优质客户更少。从策略来讲，一是增加优质客户的黏性。你在谈轻交付，我不赞成，越是优质的客户应该重交付，产生你和他之间的黏性。

于丽丽：有没有一些技巧？

李陆洋：你就思考一件事，今天他买了无人叉车，明天他能不能把你的扔出去换另外一个品牌，如果能，那么这个东西的黏性不强，如何增加黏性？比如说做他的系统，让他和你更深入的绑定，他更换的时候自然会选择你。

于丽丽：更多是产品上的进步？

李陆洋：产品公司容易走到一个误区，这个误区也是很好的，就是靠产品打天下，这个理念很好。但是面对的客户，无论是 TO C 还是 TO B，小米吸引客户不光是产品好，还有他的社区和平台软件，苹果也是一样。用产品打天下的公司有一个误区，就是把所有的做好就没有问题。其实不是，其实想的比做的要多一点。

于丽丽：产品有很多误区，不同的公司发力点不一样，所以哪些是常见的产品误区？

李陆洋：最终你要想一件事，我们讲这个事就讲到营销战略，比如你是做终端用户还是渠道走量的，这会完全不同。如果是做渠道走量，要想到渠道商使用你这个东西，是否便宜，是否易用，终端用户的认知度是否够强。如果是终端用户使用你的产品，就要看你的服务行不行，你和他的绑定深不深，和他的软件植入得深不深，所以产品应该是敲门砖，敲门之后如何渗透，可能产品公司需要想得多一点。产品公司产生客户黏性的时候需要有集成商的思维。

于丽丽：其他两位在产品和运营方面有没有值得分享的探索？

许晋诚：我很认同李总讲的。刚才提到产品黏性，服务就非常重要了。比如我们，新产品给到客户后，他可能会在使用上有问题，第一时间就会找你处理，所以我们保持在服务上三天、一周、一个月、两个月的回访节奏，根据使用情况及时反馈。还有就是，尽量让我们的客户在软件上产生黏性。我们做的软硬件都有，但客户不仅可以用我们的软件调试我们的硬件，也可以调试其他硬件，最后自然导致软件销售非常好。以至于，我们后来的客户因为我们的软件好，也陆陆续续买我们硬件，会有这些现象。

总之看客户的需求，紧紧把它解决，而且非常快速高效的解决，我们是这样做的。

李陆洋：做机器人创业者，特点在于机器人创业者要求某一个长项特别长，但是其他不能太短，供应链不 OK 会有大问题，抢不到优质的供应链，产品会有很大的问题。如果走错了，应该卖给终端用户结果走了渠道商的策略，或者应该卖渠道商走了终端用户的策略，都会有很大的问题。

许晋诚：我很认同李总说的。

李陆洋：是的。

于丽丽：硬科技的创业者都有这样特点。

李陆洋：因为太高科技了，机器人创业者必须要比较综合。

许晋诚：机器人是软硬件一体的，涉及到六边形战士，什么都得会。

于丽丽：全能性？

许晋诚：对。

段江哗：因为机器人是软硬件结合的产品，所以硬件和软件都是不能缺的，刚才有提到市场的推广，核心点是做机器人形业可以分为 2B 和 2C，比如李总和徐总，大部分面向 2B 会多一些，通过软件的方式以及通过上端的数据分析系统，提高用户黏性，这是非常好的战略。但是面向 2C 的产品，我们希望能够让它减少交付成本，看着说明书指导就可以使用，同时机器人具有更好的自主能力，这是场景的差异，面向交付的状态会有区别。

核心零部件如数据传感器，不管是人形机器人还是其他的行业的机器人，这是非常重要的元器件，这个元器件可能面向的是科技公司，需要提供非常专业的服务，这是非常重要的。但是，在机器人行业里，对于后来的创业者，需要真正想通你的客户是谁，需要提供什么样的服务，怎么样做好服务等。。

于丽丽：谢谢。刚才提到机器人是软件和硬件结合的行业，在我们这个行业招人的时候，会看重哪些核心特质？会偏爱哪类人？

许晋诚：我们招人有几个特质。一是要满足技能上的专业，即战力。二是责任心，尤其力学传感器领域，因为它属于比较前沿的技术，东西做得不好，客户反馈就会不好，恶性循环，最后就流失这个客户了。三是好奇心，我们一些伙伴的好奇心使得核心零部件上新增了非常多的功能，让客户体验非常好。

段江哗：我们也是一家初创公司，我们要求即战力非常强，需要多年的实战经验，需要有机器人竞赛经历的人员加入。另外是自驱力强一点。再有就是责任心，我们每个新入职的成员有相应责任的划分，我们希望他在所负责的模块有很强的责任心，能够做好上下游的协调以及沟通。

李陆洋：招聘这件事，我前两天听了一句很好的话，我分享一下，听完之后觉得很有道理，他说什么是门槛。我觉得对于不同岗位来讲，得有不同的招聘要求。我们谈一下开疆拓土的人，我们公司有很多开疆拓土的人，我们就比较欣赏有从 0 到 1 经验的人。无论在任何公司，曾经有过 0-1 的经验会比较容易适应，这是比较偏前端销售的。当销售得不到公司支持的时候是孤立无援的，很多扩展新市场的时候，得不到正确的支持，公司也没有背书和加成。任何公司开疆拓土的人一定要有从 0-1 的经历和精神。

二是不能有大公司病，就是他的体系是完善的，软件是最高级的，福利是最好的，加入一家创业公司有可能获得更好的薪水，不能要求其他那些配套条件了。开疆拓土的人就需要这两个能力。

对于研发来讲，整个研发应该是特别清晰的，从愿景到决心到战略到战术的过程。所以，创始人应该把愿景和决心搞清楚，公司要做成什么样的公司，应该如何看待你在全球的位置和当前的竞争关系，你应该做出怎样的牛逼的产品，这是需要非常清楚的。你有了这样的东西之后，招的人如果有比较强的技术和做顶级产品的决心，这就是你需要的人。

许晋诚：我很认同李总说的，因为李总说的 0-1 基本上能解决问题，这是很重要的。我们这种初创公司不到两年，很多问题是融合在一起的，并不能拆得很细。

第二，大公司病不能有。

第三，一个公司经理可以很大程度上指引我们的伙伴完成任务，而且会更好的完成。比如，因为我们公司必须时时刻刻创新，要用新的方法取代旧的，所以每天疯狂的看论文是我们习惯。

李陆洋：关于招聘，能力是门槛，价值观是标准。

于丽丽：想问一下哪些新的技术趋势会让自己感觉比较兴奋？要实现机器代人可能走什么路线图？

许晋诚：目前让我非常兴奋的公司产品，基本上是力学传感器和触觉传感器有关，特别是它跟机器人自动化整体做的一个动力学结合。

现在整体的机器人控制有非常多电机，所以机器人控制背后的关节摩擦力计算就比较复杂。机器人要想平滑的移动，计算量就会很大。怎么解决这个问题？我们是在关节里加入更多的力学传感器。如果没有力学传感器，用电流控制机器人，感觉就像趴着睡午觉起来手麻了，想要拿一杯水都拿不了，这是没有力学传感器控制场景。如果加了力学传感器，大量的神经和传感器集中在手臂里，就可以无限感知到物理世界。我们称之为视觉双模态整体控制架构。目前中科院自动化所和浙江实验室的人工智能所跟我们积极合作，对我们做的东西也非常感兴趣。

段江哗：我也分享一下，最兴奋的点是在我们整个团队在深度融合大语言模型和机器人技术上所取得的一些效果。在语言模型还没有这么火的时候。2022 年我们港科大机器人研究所的团队就在探索做大语言模型与机器人的结合，主要面向机器人操作，基于指令和场景的理解做一些任务的拆分，做双臂的协调和手部的操作，这个能力是在 ChatGPT 还没有火之前，整个团队感觉到非常兴奋的点。

我们创业以后基于这个方向做深入的探索，包括基于场景的理解和上层任务的分解，怎么样做高效的执行，比如机器人需要逐步完成任务，涉及到很多物理的交互，物理的交互感知需要用到类似的触觉传感器做交互。对于人类很简单的操作，比如黄老师问我机器人能做什么，我说你现在拿的咖啡让机器人拧开盖子，如果没有触觉传感器的话，它很难像人类一样完成。我们做的一个方向是如何基于视觉触觉的感知做灵活的操作，这是我们的发力点，包括我们做一些面向制造行业的柔性线材找到接头做装配，包括使用工具等，都是面向应用做手和臂协调的操作。

李陆洋：如果是聊特别前沿的技术，深圳有颜宁教授。我们是做企业落地的，我分享一个不同的观点。有一家公司叫 MOK，做的是胶圈，我们最开始做叉车有液压系统，长时间之后会漏油，只有用到 MOK 的油封的时候不漏油，我们和老大说就把这个小公司收了，后来一查，一年销售 50-60 亿人民币。

当我们聊技术兴奋点的时候，正好在机器人的领域当中，不得不谈到底层供应链上这些看起来不是高大上技术、但真的是卡脖子的东西，希望更多人关注。类似 MOK 这样的案例还有很多，我觉得在机器人上有再强的软件能力，最终还得落地。机器人再智能，客户用了三个月到处坏也没有办法用，所以需要最终的底层供应链需要做驱动。如果说 ChatGPT 加人形机器人，把中国的供应链带到一个新的高度就是特别完美的事情。

于丽丽：供应链是马上面对的关键？

李陆洋：并不是，供应链是重要但不紧急的事。

于丽丽：但是做好了会带来非常大的变化。

李陆洋：做不好最多追求订单数量，没法追求订单质量。

于丽丽：因为时间关系，我们今天的环节到这里结束，谢谢各位的分享！