2021年11月19日 | 机器人领域投资人的宝贵经验

来源：＠首席数智官

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在长期的工作中，我们一直试图寻找「新品牌是如何借助数字化技术实现快速崛起」的答案。

为此，我们走访了大量知名企业，与上千位技术专家、创业者、前辈同行等一线精英们交流学习，看他们是如何利用数字化技术来创造新的商业机会，打造新的爆款产品。

我们希望把这些技术影响商业创新的案例分享给你们。

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今天我们给你讲的是，明势资本在机器人领域积累多年的宝贵投资经验。

2021年是VC／PE们在机器人赛道上厮杀的一年。

我们曾经统计，今年1月、4月、9月分别迎来了多轮机器人创业公司的融资高潮。

坐拥国际机器人产业基地，孵化出等众多机器人独角兽的东莞松山湖，自然成为了各大一线VC／PE的机器人投资人们争相打卡的地标。

然而鲜为人知的是，早在2014年明势资本创立之初，机器人就是其重要的投资方向，并且和李泽湘教授合作，将松山湖作为机器人投资的重点根据地。

明势资本从早期天使轮开始，就发掘了云鲸智能、镁伽机器人、橙子自动化、李群自动化、柔触机器人、Syrius炬星、傲鲨智能、同毅自动化、蛟视科技等多家机器人企业，明势是他们的第一个投资人并在后续轮次中数次跟进。

近日，我们独家对话了明势资本董事总经理夏令，聊了聊明势在关注机器人行业多年后，迭代出的新认知。

01 机器人红利场景变迁史：从汽车、3C到物流、医药、家居

从明势资本的投资逻辑上来说，机器人爆火的背后是中国各个产业的需求和供给之间矛盾的双向驱动。

供给侧上，从2012年中国劳动力人口达到顶峰后开始走下坡路，制造业劳动力的平均工资随之逐年上涨，至今已经增长了两倍；

而在需求侧，中国工业增加值仍需要保持一个较高的增速（2011年至2014年期间中国工业增加值基本保持着每年10％左右的增速）。

在这样巨大矛盾的情况下，通过机器人提高工业的自动化程度，填补劳动力人口缺口无疑是最佳的解决方案。

需求侧上，中国工业也迫切需要走向升级，从价值曲线底部向上攀登。

更高端的产品意味着生产精度、复杂度、效率、良率要求更高。

2014／2015年工业4.0很热，但中国需要先实现以精益生产为核心的工业3．0。

自动化跟精益生产密不可分。

精益生产以自动化和准时化为支撑，把人从重复单调的事情中解脱出来处理异常，持续改进。

自动化需要机器人设备，准时化需要MES等数字化软硬件。

机器人迎来红利期的大趋势毫无疑问，如何住这波红利？

不管是创业还是投资，过早会成为先烈，过晚没有机会，抓住时机很重要。

明势资本发现，由于自动化在各个行业里渗透快慢有差别，造成了享受到机器人红利的应用场景逐渐在不同行业延展。

2014年，机器人最佳的落地场景是汽车制造业。

汽车制造业是当时精益生产要求和生产管理水平最高的场景。

同时，2014年中国汽车产业处于快速上升期，国产品牌、合资品牌发展速度非常快。

随着并线生产的车型数越来越多，JPH（每小时产量）节拍越来越快，车企新建、扩建了一大批符合精益生产模式的世界级工厂。

到了2016年，3C行业的机器人迎来了春天。

在3C行业的自动化历程中，苹果是撬动了3C行业机器人应用的关键开关。

彼时，随着库克治下的苹果从关注产品极致创新转向加大供应链成本管控，苹果开始对成本变得敏感。

因此苹果供应链目录逐步打开，对上游供应商使用国产机器人也不在限制。

这使得中国的机器人企业得以杀入3C行业中。

在一个行业刚刚兴起的时候，往往是大B客户撑起了绝大部分的市场需求量。

如果不跟头部的公司、头部的场景合作，中国企业是是很难将产品落地的。

有数据统计，当时几乎70％的3C机器人订单都来自苹果产业链。

中国机器人企业和机器人人才正是在头部车企及苹果、华为这些头部3C企业的场景中崛起的，并开始在家居、生物医药、物流等新兴场景中寻找创业机会。

在电商的拉动下，人们对于物流的要求越来越高，无论体量、规模还是配送体验的要求都到达了极致。

物流企业开始尝试寻求灵活高效的解决方案以满足客户需求的电商体验。

但是物流场景非常复杂，对于机器人企业来说，无法用一套通吃的解决方案去服务所有不同的场景。

在电商物流场景中，拆零拣选（按订单要求的商品名、规格、型号、数量，将商品从存储的货架或货垛中取出）比例快速提升，占仓储作业时间的50％，是真正讲究效率的。

另外，在电商行业快速增长的态势下，客户们为了应对快速扩张和业务波动的需求，往往无法采用自持物业的模式去运营仓库。

针对拆零拣选这种非标准化、业务波动、高速增长的场景，客户需要一套更加灵活高效的方案。

这时候，AMR解决方案跑了出来。

明势在天使轮投资的炬星是以AMR为基础为客户提供的RaaS（Robot as a Service）服务。

对于客户来说，客户不仅仅是买了一台AMR机器人，而是在这个场景里面包含了机器人、软件、与原有业务系统对接打通的全套业务服务。

如果把这套整体业务服务方案提供给客户后，客户就会像雇人一样去雇机器人提供服务。

02 明势机器人投资2．0 以数据驱动的新基础设施

对于机器人投资的认知，明势资本也在不断升级。

明势资本刚成立之时，市场上大多数的机器人公司都是集成商，而此时明势资本追寻的是产品型机器人公司。

相比起机器人的集成商，产品型机器人公司能够自己定义产品，并且基于自己定义的产品会进行核心零部件的自主研发和定制。

在这个阶段，明势资本先后投资了李群自动化和橙子自动化等的天使轮，明势不仅是他们第一个也是唯一的投资方。

随着制造业自动化的提升，工厂的核心要素由经验丰富的师傅变成了自动化的机器人。

那么当机器人在物流仓库、医学实验室、写字楼酒店、家庭等新兴场景里落地，未来的核心要素是什么？

明势资本的答案是——数据。

不同于制造业工厂里的标准流程、标准对象，新兴场景异常的非标与复杂。

机器人需要具有智能，智能需要基于数据的训练学习，而最佳的方式是以服务的形式掌控场景、快速迭代，实现智能化所需要的闭环。

场景越复杂，数据越重要，通过服务掌控场景就越必要。

机器人在所服务场景中的角色正在从以设备为核心资产的基础设施，转变为以数据为核心资产的基础设施。

随着认知的升级，明势资本在选择机器人项目时不仅要求这是一家有核心技术对产品型公司，更期待是一家数据型的公司。

明势资本的早期项目镁伽机器人就是一个典型案例。

镁伽基于自身的软硬件和AI能力，搭建了一个生物医药行业的实验室自动化平台。

药物研发公司可以不用买镁伽的机器人，而是购买镁伽的实验室服务。

镁伽按照客户的要求用机器人去自动化的完成海量实验，得到大量的组学、图像和反应数据，基于镁伽自己的数据库和模型，为药物研发公司输出的是新靶点、新化合物、新反应条件。

镁伽做的不仅仅是做实验的设备——实验室自动化机器人，而是以数据为核心资产的下一代生命科学基础设施服务提供商。

这样一个以数据为核心驱动的良性闭环就产生了——

镁伽做实验越多，产生的数据越多，镁伽的数据库和算法模型不断优化，产生的结果对于客户的价值也越大。

另外，在智能家庭场景中，机器人同样也有机会变成以数据为核心资产的基础设施。

新一代的扫地机器人已经是家用电器里算力最高的计算平台（超过智能电视），是采集数据场景最全面最多维的感知平台，未来有可能成为兼具多样执行能力的移动平台。

在数据的驱动下，在家庭场景打造的最强感知－决策－执行能力的机器人，绝对不是简单的扫地机器设备，而是一个能够重构智慧家居生态的家庭机器人。

正是明势看到了扫地机器人的独特地位和未来演进，才敢于在云鲸早期还没有任何产品的时候就做第一个机构投资人。

随着场景的变迁，中国的机器人企业从懂行业的集成商进化成有核心技术的产品型公司，再到成为数据驱动的服务提供方。

而明势资本对机器人的投资标准也完成了2．0的迭代——

从让设备变成一个场景的核心要素，到数据驱动的下一代基础设施服务提供商。

03 中国的机器人行业 需要能打破思维局限的超级企业家

今年以来，机器人在投资圈里变得很热，一时间有更多资金、人才进入。

首先，明势资本认为这是一个好事，会让更优秀的机器人项目跑出来并且发展的更快。

以前的中国VC长期坚持投科技赛道的少，认为科技项目跑得慢、天花板不够高。

过去的10年中国新成立的企业里已经成长为百亿美金级公司的只有30多家，其中科技公司更是屈指可数。

但现在科技赛道的新选手们正在从中低端的国产替代变为挑战世界级的前沿技术。

科技公司的天花板打开了，一个科技公司的估值已从百亿人民跃迁至向百亿美金级别。

明势资本预测，在未来10年中国成立的创业公司中，不但百亿美金级别的公司数量会超过100家，而且其中科技类公司的占比一定会大幅提升。

但同时，科技行业更也需要更好的人才去挑战更难的事情。

在搞国产替代的时候，更需要找在这个行业有经验的人。

可现在不一样，包括机器人在内的中国很多科技领域已经在与世界级科技巨头同台竞争，这需要的不仅仅是有技术，更重要的是有开创性思维、技术敏感、商业敏感的超级企业家。

同样的，这类超级企业家也会在选择投资机构时有更高的标准。

他们往往已经不局限在投资机构的品牌，更加核心的诉求的投资方能给他们提供一个好的场景，加快他们的迭代。

此外需要与投资人在认知层面能够接近并产生共鸣。

因此他们一定会选择相对最懂这个行业的机构一起同行。

这也要求机器人行业的投资人一定要贴近机器人行业的头部企业、头部场景，进而不断思考、提高认知。

明势资本已经在机器人行业深耕多年，也将持续关注新兴场景下的机器人新产品、新模式，以及与之密切相关的核心芯片、模组、软件、供应链服务等等板块。

好的资本是有耐心的，明势资本作为一家愿意第一个相信创业者梦想的VC，我们担心的不是估值太高，而是怕这件事情不够难不够大。

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