护城河|机器人公司的护城河是对所服务行业的深刻认知｜泰合观点( 二 ) 半导体|三星|美国|台积电|芯片

可以说，有了技术这块垫脚石以后，公司才有了迈入头部行列的可能性。技术能确保公司产品的领先性、确保实现规模生产与研发协同，同时，产品的持续落地和迭代也能反哺技术。
什么才是“真”护城河？那么，既然技术不是帮助机器人公司占据行业龙头地位的最关键要素，那什么才能成为机器人公司真正的护城河？
泰合在观察、接触市场上绝大部分机器人公司后，认为最重要的护城河是——对所服务行业的深刻认知。
如前文所言，机器人行业中极少存在“人无我有”的核心技术，那么公司自身的壁垒就来自于“人有我优”的部分。在这一部分里，最重要的是公司积累的行业认知，包括场景理解和数据积累两部分。
场景
机器人的应用是在一个个具体场景里的，它们可能出现在餐厅、写字楼宇、仓库、医院、实验室……在餐厅里要注意避开人、在仓库里主要负责搬运货，场景与场景之间有着千差万别，只有深刻理解场景的痛点、需求和标准，才能够将技术有效落地。
数据
随着智能感知技术及AI算法的引入，机器人公司开始对场景中的海量数据做捕捉、分析和理解，进而训练、控制、优化算法，这逐渐成为决定机器人性能与效率的关键因素之一。因此，深入行业与场景、积累数据与认知，对新一代机器人公司来说尤为重要。
让我们用两个例子来具体解释行业认知的价值和难度：
比如中国领先的生命科学自动化公司镁伽机器人，他们的业务是提供自动化的实验室产品及服务。这就是一个很特殊的场景：机器人要应对各类型的生化反应，在保证精度、节拍之外，还要能够耐受高腐蚀性气体、耐受UV照射灭菌等等。

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为了让产品满足上述诸多要求，镁伽需要在场景中反复进行测试：比如由于挥发性不同，对同样需要“5ml样品”的实验来说，不同实验液体的提取量就不一样，需要机器人根据不同的液体做出不同的判断。镁伽的最终解决方法是用传感器首先检测液体情况，然后再按照此前积累的行业数据推理做自动挥发计算；再比如由于实验室环境特殊，机器人涂层材料需要满足规定的洁净度，镁伽花了两年时间找到了符合要求的涂层材料，保证了GMP（良好生产规范，Good manufacturing practice）要求的最高D级标准。
除了硬件设备之外，行业认知也体现在软件和算法上。配合实验室的特殊场景需求，镁伽开发出了自动化实验系统MegaFluent，其算法可以辅助实验数据分析、实验过程优化，进而提高实验效率。因此，基于场景数据，不断迭代系统算法、提高易用性，这些在环境中反复训练、测试出来的行业认知，就成为了镁伽机器人更高的竞争壁垒。
普渡科技是另一个有趣的例子。普渡在商用场景提供移动配送服务，最重要的一个场景就是餐饮——这是商用中最高维、最难攻克的场景。由于用餐高峰时期餐厅人员密集、每个餐厅的动线及通道情况不同，导致餐厅场景极度非标，环境熵复杂度达到11.5，远远高于工厂环境。

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在动态复杂的环境中怎么分配传送路线？如何在遇到不同障碍物时做出正确反应？承托液体过坎的时候怎么样才能不洒出来？这都是非常细节且现实的问题。

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普渡同样深入场景做了大量测试，使用大量场景数据去训练算法——积累的数据越多，算法的性能和效果才会越好。为了防止液体过坎洒出，普渡还开创性地将汽车上的悬挂系统应用到自身的产品里，实现了极高的平稳性，能够做到承托液体菜品平稳过坎、不洒出。
深刻的行业认知便是来自于企业扎根场景、不断积累数据的过程。而这些看似微小的调整，背后是客户体验的极大改善。唯有充分理解自己选择的场景，才有可能建立起机器人企业真正的护城河。
增强竞争优势的两大杀手锏行业认知的优势是由经验带来的，经验则是时间和量的产物，量变不断累积，最终将带来质的变化。在行业认知的基础之上，我们认为还有两点，是机器人企业在市场竞争中立于不败之地的杀手锏。
一、抢占时间窗口，建立成本优势
能否抓住时间窗口期，利用先发优势，快速抢占市场、扩大规模，是企业建立成本优势的关键。
我们观察到，在某种新技术初涌现的阶段，更早掌握技术、建立起行业认知的企业，就能建立起更大的成本优势，当后发的竞争对手进入这个赛道时便会更忌惮。以AMR（自主移动机器人）领域为例，极智嘉Geek+和普渡都在建立行业认知优势的基础上、迅速做大了规模，成为各自细分行业内最快实现出货量过万台的公司，进而形成了上游采购优势，降低了BOM成本（Bill of Materials，即根据BOM中每个自制件或外购件的成本来确定最终产品的成本）。