文｜邱晓芬
编辑｜苏建勋
在7、8月的展会季，如果你逛过擎朗智能的展位，会看到酒吧、餐吧、剧院等模拟场景。他们的双足服务机器人XMAN-F1化身服务员，帮助观众打爆米花、做冰镇饮料、调酒等等。
让机器人真干活——这种布景思路，源于擎朗智能CEO李通的商业理念。在与《智能涌现》的交流时，擎朗智能CEO李通反反复复提到的词是“商业化”。
作为一家沉浮了15年的商用机器人公司，李通认为，这也正是他们在上一轮商用机器人大逃杀中成为幸存者、“穿越周期”的关键词。
△擎朗智能机器人在WRC现场铲爆米花 图源：《智能涌现》拍摄
只是，要让机器人实现商业化，知易行难。李通表示，机器人落地，不能只是憋在家里“想象”客户需要什么，而是要勇敢走向现场，观察客户真正有什么痛点，进而找到机器人能力和客户价值的交汇点。
“一个是甲方的期待，一个是你的想象，中间的误差要解决”。
李通向《智能涌现》举了个例子，当年他们的机器人落地某连锁火锅店时，他们的研发、产品经理、项目经理全员到现场。甚至当机器人出问题时，他们甚至还要帮忙传菜。
为了提高机器人服务的颗粒度，他们需要了解客户的每一个小细节，细致到客户业务的流程、每个工作岗位的职责、一个新人如何从陌生到上手、客户的培训内容、标准等等。
李通表示，以这一火锅店为例，一个店里总共有20多个工种，其中，传菜员有兼职和专职之分，每个人每送一个托盘，需要用手环刷卡计件，配送一个托盘是五毛钱。
不过，要如何判断机器人商业化是否成功？李通提出了机器人“岗位化”的观点。在他看来，当机器人真正能替代一个岗位的工作，成为比人类更高效的劳动力时，才有了大规模落地的可能性。否则，所谓的机器人干活，只是炫技、噱头。
他表示，经过计算，擎朗的机器人基本能替代一个人类员工的岗位，且成本是人类的1/2-1/3。“机器人公司本质就是劳动力公司，商业化关键在于，机器人能不能成为劳动力。”
目前，擎朗已经卖出去超过10万台商用机器人。IDC 2024年的报告显示，他们是商用服务机器人出货量全球第一，市场份额占23%。
你在汉堡王、希尔顿酒店看到的往来配送的机器人，便是出自擎朗之手。此外，他们的产品矩阵也有清洁机器人，出海至欧美日韩等全球六十多个国家地区。
△擎朗智能的行李机器人 图源：官方
当他们的专用机器人出货逐渐稳定，2023年起，擎朗也着手研发机器人“大脑”，产品理念也从专用机器人走向通用人形机器人。
李通向我们描绘了这样一条发展路径：只有当机器人在各个“碎片市场”有了大规模的商业化落地，积累了足够多的数据，等数据、模型持续迭代，才有智能涌现的可能性，进化出更聪明、有泛化能力的机器人大脑。
在WRC期间，我们与李通交流了他们商业化的秘诀、如何让机器人从专用走向通用、以及他们机器人出海的心得，或许能为新一波的机器人创业提供一定的参考价值。
以下是《智能涌现》和李通的交流实录，经编辑后发布：
机器人公司，本质是“劳动力”公司
《智能涌现》：这波具身智能机器人火热起来之后，你们的心态如何？相比于很多新出现的公司，你们的竞争力是什么？
李通：现在具身智能出现之后，我们需要开放的接受这一波浪潮，其实这一波只出现了两三年，大家都是平等在一条起跑线上。反而， 我们对行业的认知、对产品的认真，这个优势，让新产品可以快速落地，而有的公司还在炫技的过程中。另一方面，我们也了解如何怎么去做全球化，了解各个地方的文化，进而去设计不同的产品形态和产品。
《智能涌现》：在机器人行业沉浮了10年，感觉这两年的机器人行业，和更早之前相比有什么差别？
李通：现在有当年万众创新大众创业的感觉。我们10 年来在这个行业，基本上是每隔两三年经历一个轮回，关注1次、落寞1次，一直是这样交替，我们都习惯了。
我们是穿越过周期的一家公司。其实，在四五年前，我们的生活中根本就没有服务机器人，当时有很多人去做（服务机器人），没有100家也有80 家。
我们看到一个历史的相似性，当时的状态和今天一样。现在这么多家厂商怎么走到最后？我觉得以历史的经验来看，还是要真正以最终的商业化为目标的企业，才可以真正活下来。上一波浪潮中，没有商业化的最后都失败了。目前成体量的公司，一个手数得过来。
《智能涌现》：大家都知道商业化很重要，为什么最后还是纷纷折戟于这一点？
李通：机器人厂商想象中的“落地”和实际的落地是有误差的，一个是甲方的期待，一个是你的想象，中间的误差要解决。你真的了解你的客户吗？还是只是想象中的了解？
机器人公司真正要商业化，应该天天和你的客户在一起，了解客户的业务流程，了解机器人产品能干什么，了解客户能支付多少钱，最后寻找到客户价值和产品价值的交汇点。
比如，我们的机器人是可以替代一个人的，甚至更多，我们机器人的价格是当地劳动力价格的1/2~1/3，这样才能有大规模商业化的可能性。
我们提出来一个岗位化的观点——当机器人真的能做一个岗位的工作，且比人类高效的时候，才是有落地的可能性，否则只能是一个demo，一个噱头。
机器人本质就是劳动力，我们开玩笑说，机器人公司本质就是劳动力公司，商业化的关键就是能不能成为劳动力。
《智能涌现》：你们的商业化很深入客户场景，能否举个例子？
李通：以某连锁火锅店为例，他们有 20 个工种，负责配送都有两种，兼职和专职，他们每配送一次，送一个托盘是五毛钱。配送员手上有一个手环，手环后面有一个打卡器，拿过来一个托盘就刷一下，是计件制度的。
所以，这个火锅店的劳动力成本计算是很明确的。传菜员前面有一个出菜的，末端是一个服务员，光这一个流程就三个工种。
△擎朗智能机器人在调酒 图源：官方
《智能涌现》：上一波服务机器人爆发，你们是站到最后的公司，你觉得你们的竞争力是在于，对商业化把控的颗粒度是最细致的吗？
李通：我们不敢这么说，但我觉得，要搞商业化，不能憋在家里想象客户需要什么，而是要勇敢走向现场，去观察客户真正有什么痛点。
在过去，我们就是天天在客户的场景里边，了解客户的每一个细节。包括，客户的业务的流程、每一个工作岗位的工作职责、一个新人怎么从什么不知道到知道、每一个培训内容是什么、标准是什么，我们都深入了解。
《智能涌现》：你们对商业化的细致把控，在组织和管理上要怎么体现？
李通：我们的研发产品经理、项目经理都要去现场，如果机器人出了问题，你人就要去那帮忙配送，亲自去干活。
卖出去10万台机器人后，决定从专用跨到通用
《智能涌现》：去年以前我看你们的展示，更多还是酒店服务机器人的产品形态，为什么今年基本上都是人形机器人了？这个转折在内部是怎么发生的？
李通：我们天天想一个问题，我们是憋一个大招直接做通用机器人，还是沿途下蛋，走渐进式落地的路线。最后我们决定，先在简单的垂类落地，我们叫细分化的市场。然后，一边落地，一边产生数据。
我们认为机器人现在最大的卡点是数据。垂类场景里的数据都是纵向的，是共享的，数据不断迭代，最后才能实现一个相对全能的过程，这就是我们思考的商业化逻辑。
《智能涌现》：专用机器人和通用机器人，对应到场景中，各有什么特点？
李通：我们以前做的绝大多数是专用机器人，但这也需要我们不断根据不同的需求做新的机器人。
其实，通用机器人和专用机器人各有优缺点——
专用机器人的优点是，产品本身就是针对岗位去设计的，所以它无疑就是最高效率的，但是缺点是它不能迁移，换一个岗位就得重新去设计；
通用机器人恰恰相反，基于软件数据的迭代，可以换不同的岗位，但是缺点是ROI也是低的，比如机器人送托盘，专用机器人能送四个，通用的人形机器人你只有两只手，只能送两个。
在服务的场景里，有的工种是要做这个做那个，是变化的，那就适合用通用机器人来做，比如服务员。有的工种是只做一个事情，比如配送，那让专用机器人来做，有些事能用机械臂完成的，我不认为非要用人形机器人完成。
专用和通用机器人混合在一起，才能一起更高效率解决服务业劳动力短缺的问题。
△擎朗双足具身服务机器人XMAN-F1 图源：官方
《智能涌现》：从专用机器人到通用机器人，产品的底层技术、形态都发生了很大的变化。你们过去十年所积累下来的经验，如何复用到接下来的转型当中？
李通：其实专用机器人和通用机器人，本体的技术完全是一样的，机电系统就是机器人的基本功。另外，电机、驱动控制、算法全都是我们自己做的，两类机器人唯一的区别是具身智能大模型，但是这一点，大家都在同一个起跑线。
具身大模型现在有各种各样的技术方案，现在没有一个公认的路径。王兴兴说他对 VLA持怀疑态度，但我们还是相信VLA的。可能他对了，也可能我们对了，但在机器人还没有大规模落地之前，是还没办法判断谁是对的。
机器人创业，不能停留在真空中
《智能涌现》：感觉你们相比于现在很多厂商，一大优势就是，你们有10万台的出货量，有场景和数据，不用像很多厂商一样用摇操去收集数据？
李通：对，但是操作数据还是要有，对空间的认知是VLA的一部分。机器人集采训练场，如果有机器人100 台，一天收集8小时，这部分数据也是不够的，所以还是要通过机器人的大规模落地来获得，没有规模化落地，哪来的规模化数据。数据和商业化，这是一个“先有鸡还是先有蛋”的问题。
《智能涌现》：我们感觉现在机器人实际操作呈现出来的效果，和用户实际的预期有很大的差距，您对此有什么感受吗？
李通：我们酒店配送机器人在国内是标配，但是海外基本没有，就是因为电梯。在国内，做梯改是可以的，但是电梯在国外是特种设备，要去改的成本很高。那我们就想着，给机器人加个手臂去按电梯，但是没那么简单。
举个例子，比如很多酒店是 6 部电梯，按完后机器人不知道哪个门开；电梯到达时显示的灯也不一样，有的是红的，有的是方的；到了电梯里面，还要看这次开门是不是机器人想到达的楼层；如果电梯里挤满了人，还要看机器人去按电梯会不会撞到别人呢，能不能在关门前挤出去……
机器人不懂得真实世界是什么样子的。按电梯门，这么一个鸡毛蒜皮的小事情实现起来都这么难，都要要求机器人泛化能力要很强。
《智能涌现》：具身智能的出现，能帮忙解决这些问题吗？
李通：当然，我们在去年推出全球首个双臂具身服务机器人XMAN W3，实现了具身大脑和具身小脑的落地应用。
XMAN-W3利用云端基于多模态大模型的“大脑”实现了长程任务规划和复杂场景理解，我们自己测试的泛化性是还不错。当然去到客户那边实际落地的情况会更复杂。这会伴随着训练加强，泛化性会进一步提高。
《智能涌现》：你们什么时候开始做具身智能大模型？
李通：2023年。
《智能涌现》：你们在本体上也比较擅长，而大脑的路线上需要不断试错，你们为什么不干脆找一个大脑公司合作？
李通：历史告诉我们这是比较难的。大脑公司在没有场景、数据，这样真空的状态下，很难做出一个完美的大脑。
举个例子，曾经我们也想直接买导航模块，这个也算是简单的大脑，感知、判断、决策、执行。但最后，我们测试了很久都行不通，因为他们对业务场景的理解是不透彻的，所以我们也都是自研。不过做大脑不是发一些 论文就可以了，我们是设置了一些场景，倒推出我的模型结构应该怎么做，来调配模型，再看怎么训练最优秀。
未来出海是机器人的必选项
《智能涌现》：你们的出海成绩很不错，据IDC此前的报告，你们是商用服务机器人市占排名的第一名。您怎么看机器人出海这个趋势？
李通：未来所有机器人出海是必选项，因为机器人本身就是劳动力。海外劳动力很贵，我们海外的机器人价格是国内的好几倍。我们主要市场是在欧美日韩这些，劳动力缺乏、人力高昂的地方。
我们是加拿大养老协会的官方合作伙伴，我之前问他们缺什么机器人，他们说什么都缺。
《智能涌现》：你们觉得海外市场对于机器人的接受程度如何？
李通：我们觉得日本、韩国对于机器人的接受程度比较高，可能中日韩是看哆啦 A 梦长大的，大家天然会觉得机器人是帮助人类的。
我们卖去日本的机器人就是很卡哇伊，他们会觉得机器人天生就是我们的伙伴，所以对机器人的包容度更高。但是欧美市场的消费者是看终结者长大的，他们可能会希望机器人更加硬朗一点。
《智能涌现》：你们出海开拓市场的时候，是会和当地合作伙伴合作吗？
李通：我们会和当地伙伴合作，比如在日本和软银合作。我们在韩国市场是和KT韩国电信，中东我们在沙特阿美合作，出海需要海外厂商的背书。
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