古代神话中,有一个非常有趣的研究分工:中国研究人与人之间的事情,欧美研究人和自然的事情,而印度则被要求研究人和动物的事情。于是如你所见,中国盛产厚黑学,灿烂的5000年文明更像是人与人之间的博弈史,聪明的大脑每天都在研究人间关系;而印度人则对神牛情有独钟,认为神牛可以带自己去来世,所以,他们不看今生,只看来世;欧美分到的任务,则注定了他们精神内耗较小,而工业变革帮助他们获得优渥的生存环境。
欧美人喜欢借助自然、工具、设备来完成工作,于是,他们率先发明了蒸汽机、相对论、核工业、汽车、iPhone等等,创造出越来越多的文明成果。生活状态也更加悠闲,不像中国人终日强调吃得苦中苦:精神内耗、自我折磨。
在欧美高度“武化”的大氛围之中,先进的机器人可谓层出不穷,包括 、家用机器人、厨房机器人、表演机器人。据说日本的Pepper已经颇具标致脸型和自然皮肤,是优渥的服务类机器人;而一些 则运行干练,能完成非常复杂的工作,售价高达1000万美元。
市场留白,清洁机器人潜力巨大?
相比之下,中国武化的程度比较薄弱,我们更骄傲于自己的文化,鼓励园丁精神,鼓励蜡炬成灰泪始干,鼓励吃得苦中苦。说白了,就是玩儿命地使用人工,而且不介意自己长期处在疲惫之状态。即便到现在,中国依然有大量的流水线工人、快递外卖小哥、保安等等,在苦巴苦夜地拼体能。而一些聪明人从不拼体能,他们更喜欢站在审视的高点,歌颂“拼体能”的劳动者。显然,这种情况就是神话中的“人与人”之事,无穷无尽、无休无止。
好在,随着全球化推进和中国意识觉醒,越来越多的年轻人讨厌进工厂,更不想拼体能,沦为一个标准的辛苦人。基于此,机器人在中国留白大量市场,一方面是企业里的 ,需要长期积累和技术沉淀;另一方面,服务类机器人方兴未艾,人力招聘日益困难,只等着机器人产业迎来爆发。在如此背景下,清洁机器人成为投资者的香饽饽,一时间风云际会,资本暗潮涌动。相关数据统计,2021年服务机器人投资金额累计超过200亿元,而清洁行业出现大规模的用工荒,也成为投资者重要的切入点。
事实上,中国已经进入比较严重的老龄化社会,清洁服务需求快速攀升,更大的痛点则是没有人愿意从事清洁类的工种,那种“我清洁,我骄傲,我替国家扫大道”的口号,再也无法忽悠从业者。大家心里都清楚:自己打扫干净的漂亮小区、五星饭店,自己可能一辈子都住不起。加之,清洁工作单调、枯燥,从业者好像一个个机械的木偶,整个行业已经到了“高价也找不到人”的窘迫境地。当然,更冰冷的事实是:清洁行业的工资不可能太高。
如此的资源状况,导致巨大的“清洁真空”。现在,全国的物业管理面积高达300亿平方米,物业公司依旧需要大量招募保洁人员,而清洁机器人的覆盖率低于20%,所以,剩余80%的物业面积成为各路商家竞相争夺的“蛋糕”。在需求和资本的双重驱动下,越来越多的玩家涌入,典型的中国式创业。
清洁机器,可以做出一个人?
毫无疑问,客户、物业、整个世界之于清洁机器人有着非常强劲的需求,但如何让清洁机器人变成一个成熟的产业链,尚有大量工作要做,涉及技术沉淀、商业模式和政策制度等等。总之,单单一个强劲的市场需求,尚不足以支撑起清洁机器人的大好前景,它是一个系统性工程。
首先,机器人的重要脊梁就是技术,需要持续地优化底层技术和现实场景的磨合,包括自主定位、物体识别、搬运AGV等等都是比较成熟的技术,但是要落地到具体的场景中,依旧需要大量优化。而清洁机器人之所以能认识世界,一定要采用大量的Senor,来收集收据,感知环境,从而完成决策、控制,甚至机器人社交等活动。此外,Machine Learning也是非常重要的技术,毕竟,现实环境差异明显,包括地板材质、空间结构,一些死角里的顽固污渍等等,都需要相对复杂程式驱动。尽管每一家机器人公司的目标都是:做出一个人,但清洁机器人离自然人类还相差较远,单就人类大脑140亿个活跃细胞,就够机器人公司奋斗50年的。所以,机器清洁未来大概率的模式是1+1,也就是说,一个自然人配上一个机器人,发挥1+1>2的效果。比如自然人在垂直空间和复杂建筑物中的弹性远胜于清洁机器人,但在单调、枯燥、重复的工作领域,机器人移动速度可达到0.8m/s~1m/s, 效率远胜自然人类,轻松突破工作瓶颈。
其次,任何成熟的商业模式都应该找到稳定的盈利点,否则,再好的技术,再旺盛的需求,也没有办法发挥出价值。在拿到汹涌的投资之后,机器人公司大概率会加速产品的落地和量产,利用规模效应来降低产品售价。显然,这和市场开拓的进度息息相关,加之,清洁行业非常在意成本,本来就是利润非常薄的行业,ROI期间是非常艰难的。所以,如何找到便宜落地的关键配件将会是清洁机器人公司的核心工作,没有之一。
从政策面来看,管理者希望辖区域能提供更好的服务标准,升级产业链结构。虽然他们可以依靠“清洁岗位”,来增加就业率,但这并不符合长期的产业发展,如前文所述,在可预见的未来,没有人再愿意从事清洁工作。或许,我们真地需要大量的机器人来帮我们做一些做不了或者根本不想做的事情。(科技新发现 康斯坦丁/文)
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