レストランで料理を配達したり、建物でサービスを提供したり、倉庫で商品を移動したり、研究所で繊細な作業を行ったりするなど、ロボットはますます急速に私たちの生活に浸透しています。
資本市場の熱気も高まっている。 Taihe Capitalの統計によると、2021年以来、ロボットトラックは合計174回の資金調達を完了した。 非公開の資金調達ラウンドを除くと、一回の金額が1億元を超える取引が57件あり、総額は150億元を超えた。 Taihe Capital が参加するロボットの顧客は、商業サービス、倉庫保管、産業、医療、ライフ サイエンスなどの分野をカバーしており、Purdue Technology、Jizhijia Geek plus、Mecamand、Youai Zhihe などの大手企業と提携しています。プロジェクトは複数のラウンドを完了しています。融資。 現在、評価額50億元を超えるロボットヘッド企業のほぼ半数が太和服務の顧客となっている。
長年にわたりトップ顧客にサービスを提供する過程で、私たちはロボットへの新たな投資の波の台頭を目の当たりにしてきました。また、多くの企業が中核的な競争力を確立し、細分化された分野でトッププレーヤーに急速に成長する完全なプロセスも目の当たりにしてきました。
この記事で議論したいのは、ロボット企業に「堀」を築く鍵は何かということであり、「ロボット企業に出会うときは、技術的な障壁についてしか聞かない」という通説を打ち破ることを望んでいます。 以下は、業界調査と取引経験に基づいた Taihe チームの詳細な観察であり、それを共有します。
この記事の要点:
ロボット企業にとって、「技術的障壁」は核心ではありません。 典型的な機械工学と同様に、ロボット産業にはほとんどの場合、極秘の技術原則はありません。
本当に強固な堀は、業界の認知度、コスト上の利点、製品マトリックスから生まれます。
業界の認識を習得することが最も重要であり、深い業界の認識は、企業が現場に根付き、継続的にデータを蓄積するプロセスから生まれます。
時間枠を捉えて迅速に量産を開始することにより、企業はコスト上の利点を実現する機会を得ることができます。
ロボットは生産サービスのためのツールです。 下流顧客の定期的なリスクに抵抗するために、ロボット企業は適切な軌道を選択し、製品マトリックスを継続的に改善する必要があります。
将来のロボット企業のトップは、「機器サプライヤー」から「ソリューションおよびサービスプロバイダー」に変革する必要があります。
「あなたの会社の技術的な障壁は何ですか?」
「ロボット分野の投資家にとって最も懸念される問題」のリストを選択したい場合、これは間違いなくナンバーワンの問題です。 実際のロボット企業のロードショーの現場では、この質問がよく出てきます。 創業者は多くの場合、投資家に「当社の技術的障壁は何で、どこに、どのくらい高いのか」を繰り返し説明する必要があります。
技術的障壁とは、その企業が特定の方向で技術的に優位性を持っており、この優位性を同業他社が簡単に超えることが難しいことを意味します。 強い技術的障壁がある企業は、業界で主導的な地位を占める可能性が高くなります。 したがって、投資家は同社の技術的リーダーシップに特に懸念を抱いており、これを投資の根拠として利用しています。
しかし、この質問に答える前に、その質問自体をもう一度考えてみた方がよいでしょう。技術的な障壁はロボット企業にとって最も重要なものなのでしょうか?
テクノロジーはロボット企業にとっての堀なのでしょうか?
Taihe 氏は、ロボット企業にとって、テクノロジー自体が十分に広い外堀を構成することはできないと考えています。
テクノロジーがあらゆるテクノロジー企業の基盤であることは否定できません。 しかし、ロボット工学はハイテクのみに依存する産業ではなく、前世紀に数十年にわたって継続的な発展を遂げてきた、非常に典型的な機械工学です。 このような業界では、極秘の技術原理や技術パス、つまり「A社は知っているがB社は知らない」という原理や技術はほとんどありません。
企業が独自の技術を持ち、特許によって厳しく保護されていれば、業界では絶対的な独占状態となります。 たとえば、アメリカの有名な医療ロボット会社である Intuitive Surgical は、2003 年に最大の競合会社である Computer Motion を買収し、それ以来、外科ロボット分野の絶対的なリーダーとなり、4 社以上の企業で市場を完全に独占しています。{{ 3}} 件の特許。
しかし、私たちの観察によると、ロボット産業の成熟した市場セグメントのほとんどは、複数の巨大企業による独占か分散型競争のいずれかであり、直観的手術のような絶対的な独占はほとんどありません。 おなじみの多関節ロボット市場を例に挙げると、この市場にはファナック、abb、安川電機などの海外大手企業だけでなく、エスタンなどの国内ロボット企業も含め、多くのプレーヤーが参加しています。 Estun は 10 年以上の開発を経験しました。 開発後は基本的にコア技術を習得し、市場での受注を獲得し続けた。
これは、技術原則自体が強固な障壁となることはなく、一時的な技術的リードは持続的な商業的成功を意味せず、後発企業も依然として市場シェアを獲得できることを示しています。
テクノロジーはロボット企業の「堀」であると言うよりも、むしろ「踏み台」であると言う方が正確です。 多関節ロボット業界の世界的リーダーであるファナックを例に挙げます。
テクノロジーにより、製品のパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 20KG未満の負荷シナリオでは、ファナックの溶接ロボットは業界最大のカバー範囲と最高の繰り返し位置決め精度を達成できます。これは、性能と効率の点で国内の一流メーカーよりも約50パーセント高いです。
テクノロジーは企業の生産コストの削減にも役立ちます。 ファナックは産業用ロボットの最低技術数値制御システムからスタートしました。 総合的な技術を有しており、製品設計を根本から最適化することができます。 ファナックは、同業他社と比較して、コアコンポーネントの自社開発に最も広範囲かつ最大限の投資を行っており、そのため、粗利益で 5% -10% の優位性を誇っています。 対照的に、中国のシステム統合型ロボット企業の多くは一般的に収益性が低く、上流コンポーネントの価格と供給の変動にさらされています。
テクノロジーを足がかりに、トップの仲間入りをする可能性を秘めていると言える。 テクノロジーは企業製品のリーダーシップを確保し、大規模な生産と研究開発のコラボレーションを確実に実現します。 同時に、製品の継続的な着陸と反復によってテクノロジーをフィードバックすることもできます。
「本当の」堀とは何ですか？
それでは、ロボット企業が業界で主導的地位を占めるためにはテクノロジーが最も重要な要素ではないため、ロボット企業の本当の堀となるものは何でしょうか?
市場のほとんどのロボット企業を観察し、接触した結果、Taihe 氏は、最も重要な堀は、その企業がサービスを提供する業界を深く理解することであると信じています。
前述の通り、ロボット業界には「他社にないものを当社が持っている」というコア技術はほとんどなく、「他社が持っているものと当社が持っているもの」という部分で自社の壁が生まれています。 この部分で最も重要となるのは、現場の理解やデータの蓄積など、同社が蓄積してきた業界知識である。
シーン
ロボットの応用は特定のシナリオにあります。 レストラン、オフィスビル、倉庫、病院、研究室などに出現する場合があります。レストランでは人を避けるように注意し、主に倉庫内で商品の移動を担当します。 時代の間には何千もの違いがあります。 現場の問題点、ニーズ、基準を深く理解することによってのみ、テクノロジーを効果的に実装することができます。
データ
インテリジェントな認識技術と AI アルゴリズムの導入により、ロボット企業は現場の膨大なデータを取得、分析、理解し、アルゴリズムをトレーニング、制御、最適化するようになり、徐々にパフォーマンスとパフォーマンスを決定する重要な要素の 1 つになりました。ロボットの効率化。 したがって、新世代のロボット企業にとっては、業界やシナリオを深く掘り下げてデータと認知を蓄積することが特に重要です。
2 つの例を使用して、業界の認識の価値と難しさを具体的に説明しましょう。
たとえば、中国の大手ライフ サイエンス オートメーション企業である Mega Robotics は、自動化された実験室用製品とサービスを提供しています。 これは非常に特殊なシナリオです。ロボットはさまざまな種類の生化学反応に対処する必要があります。 精度とビートを確保することに加えて、腐食性の高いガスや紫外線滅菌などに耐えることも必要です。
製品が上記の要件を満たすために、Mega は現場で繰り返しテストする必要があります。たとえば、揮発性が異なるため、「5 ml サンプル」も必要な実験の場合、さまざまな実験液体の抽出量は一定ではありません。また、ロボットはさまざまな液体に応じてテストする必要があります。 Mega の最終的なソリューションは、センサーを使用して最初に液体の状態を検出し、次に以前に蓄積された業界データに基づいて自動ボラティリティを計算することです。 別の例としては、特殊な実験室環境のため、ロボットのコーティング材料が指定された清浄度を満たす必要がある場合があります。 要件を満たすコーティング材料を見つけるのに 2 年かかり、GMP (適正製造基準) が要求する最高の D レベル基準を確保しました。
ハードウェア機器に加えて、業界の意識はソフトウェアやアルゴリズムにも反映されています。 研究室の特殊なシーンのニーズを満たすために、MegaFluent は自動実験システム MegaFluent を開発しました。そのアルゴリズムは実験データの分析と実験プロセスの最適化を支援し、それによって実験の効率を向上させます。 したがって、シーンデータに基づいて、システムアルゴリズムを継続的に反復し、使いやすさを向上させる、環境で繰り返しトレーニングおよびテストされたこれらの業界の認識は、メガロボットにとってより高い競争障壁となっています。
Purdue Technologies も興味深い例です。 Purdue は商用シナリオでモバイル配送サービスを提供していますが、最も重要なシナリオはケータリングです。これは商用利用において最も高次元で最も困難なシナリオです。 食事のピーク時にはレストランの人口が密集し、各レストランの動線や通路が異なるため、レストランのシーンは非常に標準的ではなく、環境のエントロピー複雑度は 11.5 に達し、一般の環境のエントロピー複雑度よりもはるかに高くなります。工場環境。
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動的で複雑な環境で伝送ルートをどのように割り当てるか? さまざまな障害物に遭遇したときに正しく反応するにはどうすればよいでしょうか? サポート液体が敷居を越えたときにこぼれないようにするにはどうすればよいでしょうか? これらは非常に詳細かつ現実的な問題です。
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Purdue 氏はまた、シーンに深く入り込み、アルゴリズムをトレーニングするために大量のシーン データを使用して多くのテストを行いました。データが蓄積されるほど、アルゴリズムのパフォーマンスと効果が向上します。 液体が尾根からこぼれるのを防ぐために、パーデュー社は他社に先駆けて自動車のサスペンション システムを自社製品に適用し、非常に高い安定性を実現し、液体皿をこぼれることなく尾根を越えてスムーズに支えることができました。
業界の深い認識は、企業が現場に根付き、継続的にデータを蓄積するプロセスから生まれます。 これらの一見小さな調整の背後には、顧客体験の大幅な向上があります。 選択したシナリオを完全に理解することによってのみ、ロボット企業のための本当の堀を築くことができます。
競争優位性を高める2つの最大の鍵
業界の認知度の利点は経験によってもたらされ、経験は時間と量の産物です。 量的な変化が積み重なり、やがて質的な変化をもたらします。 業界の認識に基づいて、私たちはロボット企業が市場競争で無敵であり続けるための切り札として、他に 2 つのポイントがあると考えています。
1. 時間枠をつかみ、コスト上の優位性を確立する
企業が時間枠を捉え、先行者利益を活用し、迅速に市場を掌握して規模を拡大できるかどうかが、企業のコスト優位性を確立する鍵となります。
私たちは、特定の新しいテクノロジーの出現の初期段階では、そのテクノロジーを早くから習得し、業界の認識を確立していた企業がより大きなコスト上の優位性を確立できる一方、後発企業がこの路線に参入すると、より恐れを抱くようになることが観察されています。 AMR (自律移動ロボット) の分野を例にとると、Geek plus と Purdue の両社は、業界での認知優位性の確立に基づいて急速に規模を拡大し、それぞれのサブセクターで最速で 10 台を超える出荷を達成しました。{{同社は上流調達の優位性を形成し、BOM コスト (部品表、つまり最終製品のコストは、BOM 内の自社製または購入した各部品のコストに従って決定されます) を削減しました。
このように、当社は「他社にないものを持っており、他社が持っている方が優れている」をベースに、さらに「他社が優れているのに安価である」ことを実現し、お客様に高い品質を提供することができます。より高い価格競争力を備えた高品質のサービス。
もちろん、開始数量のスケール効果によってもたらされる BOM コストの削減は、コスト上の利点の一部にすぎません。 量に基づいて、同社は部品とコンポーネントの統合と研究開発を行うことができます。 このプロセスにより、汎用性、標準化、モジュール化がさらに実現され、企業にとってより強力な経済効果が得られます。 規模が拡大すれば、企業は引き続き上流のコアコンポーネントまで拡張し、サプライチェーンの制御を強化できます。 このようにして、一方では製品の品質の一貫性を確保することができ、他方ではより優れたコスト管理も実現できます。
2. 製品マトリックスを改善し、反循環的な企業になる
顧客企業にとってロボットは、顧客の設備投資に関わる生産サービスに使用されるツールであり、ロボット産業には一定の周期性があります。 顧客の業界が急速な発展期にある場合、ロボット会社の出荷もこの時期に大幅に増加します。 同様に、顧客の業界の成長率が鈍化すると、ロボット会社の収益も影響を受ける可能性があります。
このサイクルに抵抗するために、普遍的な基礎技術を持つロボット企業のトップは、さまざまなシナリオに適し、さまざまな機能を備えたさまざまな製品を開発し続ける必要があります。 完全な製品マトリックスを持つ企業は、サイクルに抵抗するために継続的な成長に頼ることができます。
たとえば、Mecamand ロボットは 3D ビジョン技術を使用して、視覚的位置決めの分野で急速に主導的な地位を占め、その後、止まることなく視覚検査の分野に切り込み、同社により広範な市場を開拓しました。 同じことは、小型 6 軸市場での地位を確立した Luoshi ロボットにも当てはまります。 口コミとブランドを構築した後、新世代の柔軟な力制御ロボットの開発に成功し、量産を実現しました。新製品は一般的な産業、商業、医療のシナリオで使用できます。
豊富な製品により、企業はより大きな市場スペースを持つことができるだけでなく、下流サイクルに抵抗する企業の能力も強化されます。
もちろん、トラックの選択も非常に重要です。 ロボット企業には、現在の商業分野、リチウム電池、半導体、その他の分野など、市場規模が大きく、急成長し、高い認知要件を備えた下流産業を選択することをお勧めします。 このような下流産業は、ロボット企業が業界の知識を蓄積し、技術を反復し、外部に拡大しながら、迅速に量を増やし、コスト上の優位性を形成するのに役立ちます。
「第二曲線」はどこにあるのでしょうか？
有力企業が外堀を築いた後は、徐々に業界の競争パターンが明確になり、業界全体の成長率や利益率が安定していく傾向にあると考えられる。 このような明確なパターンの場合、本社が第二の成長曲線をどのように描くかが、今後「強い企業」と「偉大な企業」を分ける鍵となる。
Taihe は、純粋な「機器サプライヤー」から「ソリューションおよびサービスプロバイダー」への移行が、ロボット企業の変革とアップグレードにとって効果的な道になると信じています。 これにより、同社のビジネスモデルも、設備/プロジェクトに対する1回限りの課金モデルから、サービスに対する継続課金モデルに変わり、顧客維持率と定着率が大幅に向上します。
実際、多くの企業がすでにこの方向に動き始めています。
ギークプラスは、さまざまなEC顧客シナリオのデータ蓄積を通じて、倉庫業務などの豊富な経験を蓄積してきました。