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 )

这就说明，技术原理本身并不能构成坚实的壁垒，技术上的暂时领先不意味着持续的商业成功，后来者一样可以在市场中分得一杯羹。
【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】与其说技术是机器人公司的“护城河”，不如说它是“垫脚石”更为准确。以多关节机器人行业的世界龙头发那科为例：
技术能够实现显著领先的产品性能。在20KG以下的负载场景中，发那科的焊接机器人能实现业内最大的覆盖范围、最高的重复定位精度，在性能和效率方面比国内一线厂商高出50%左右；
技术还能帮助公司降低生产成本。发那科从工业机器人最底层的技术数控系统起家，技术全面，能够从底层出发优化产品设计。和同行相比，发那科在核心零部件自研方面投入得最多、最全面，也因此拥有了5%-10%的毛利领先优势。反观国内许多系统集成式的机器人公司，盈利性普遍较差，且受制于上游元器件价格与供给的波动。
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。

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。