2023年，中國AMR行業最明顯的變化，就是開始卷出海。隨著國內消費和工業的市場下行引發更激烈的行業競爭，走向國際市場成為中國AMR企業的不得不的必然選擇。然而，出海并不是一件容易的事情，需要面對不同的文化、法律、行業標準和客戶需求。

回顧2023，中國AMR企業在出海方面取得了不同程度的成績，有的成功地打開了新的市場，有的則遭遇了各種困難和挑戰。其中最主要的一大挑戰就是在交付。由于缺乏對海外市場的深入了解，同時一些企業還把在做中國市場時的各種壞習慣“出口”到海外，使得最終交付質量的大打折扣，對中國機器人產品品質和服務質量造成了負面的影響和評價，降低了海外客戶的信任和滿意度。

交付問題不僅導致了項目周期的延遲，還牽扯消耗了預算外的人力物力資源，增加了項目的隱性成本，侵蝕了項目該有的利潤空間；同時由于交付效率的低下也限制了企業的擴張能力，降低了企業的市場競爭力，最后影響企業整個年度的收入和回款，給企業帶來更多的經營難題。

因此，如果說中國AMR行業的上半場是規模之爭，以搶先手占市場份額和爭訂單擴大營收為主要目標；那么下半場將回歸商業本質，企業需要以效率和品質為核心競爭力實現可持續發展。如果中國企業想要在海外市場立足，也不能只靠價格戰這種粗放式的單一手段，而是要真正靠產品質量、服務品質、專業知識贏得海外客戶的信任和認可。

在新的全球格局形成和市場環境不斷變化下，中國AMR行業將進入下半場的競爭角逐。我認為機器人企業進入下半場將首先面臨四大戰役：泛化之爭、場景之爭、數據（AI）之爭和組織之爭，這四大戰役將決定各企業在未來行業競爭中的企業競爭力和市場地位。

其中，泛化之爭必將是AMR的下半場各家企業所面臨的首戰。一家機器人企業只有具備低成本、標準化、跨場景的規模擴張能力，才有機會在新的市場競爭格局中占據先手和效率優勢，在利潤與規模之間找到最佳的商業平衡。

所以，我建議各家企業可以在公司戰略層面重視起來：泛化能力，是制約機器人規模落地的最大阻礙。

一、理解泛化

泛化的定義，從《現代漢語詞典》來看：由具體的、個別的擴大為一般的。泛化簡單理解就是從具體的、個別的事物中抽象出一般的規律或特征，或將能力/特性由單一的個性化擴大至一個群體的普適化。

對于機器人來說，泛化是一項關鍵的基礎能力，具備優秀的泛化能力意味著機器人可以在不同的場景和環境中使用相同或相似的手段和工具來識別感知環境、理解并完成任務。這樣，機器人就可以適應多變的場景或者功能需求，低成本、高效地實現規模化的部署和運行。

用一句熟知的廣告語來通俗表達泛化能力帶來的核心價值就是：多快好省。上半場的市場競爭都在追求“多”，而下半場就需要在“快好省”著重發力和投入，企業才會在市場下行期離持續盈利更進一步。

二、尊重泛化

從上文可知，機器人的泛化能力是指機器人能夠適應不同場景需求和環境的能力，具備優秀的機器人泛化能力帶來最直接的結果就是：更低成本的部署和更高效的擴張。

實現更低成本部署的關鍵依賴三個方面：人員要求（單價）；人力投入（數量）和部署周期（時間），這三項是決定項目最終盈利狀態的關鍵變量。

因為當簽訂合同那一刻，設備數量和固定成本將成為一個定量，除非方案設計或產品質量有嚴重的問題，貫穿項目都不會有太大的出入。所以，對部署環節而言，用更便宜的人（水平更低的人）、更少的人、更快的時間完成項目交付將帶來真正意義上的項目正收益，這就是優秀的產品泛化能力所帶來的最實質幫助和增益。

與此同時，更低、更少、更快地部署機器人帶來的另一個直接影響就是將大幅提升企業的擴張效率。站在全球化的競爭角度，能夠擁有跨場景和跨地域的快速部署能力將成為海外擴張的有力武器。

當友商還在交付一個項目的時候，自己已經完成了2～3個項目的交付；當友商還在突破一個海外國家市場，自己已經同時在3—5個新市場實現突破；這種數倍于友商的擴張能力，除了對商務能力的要求，另一方面就是需要具備強大的產品泛化能力：機器人可以跨越不同地域，快速部署運行在新環境，更快適應新需求和場景變化，從而為企業贏得更多的商機，形成規模優勢。

所以，現在可以更進一步理解優秀的產品泛化能力所帶來的價值：低成本、高效的實現規模擴張。

?幫助企業可以更聚焦產研與商業化，避免在交付環節的過度投入；

?幫助企業形成有效的成本約束釋放更多的利潤空間；

?依靠部署規模量級的差異打開新的市場格局并獲取更高的行業地位。

三、實現泛化

首先，站在我個人角度，賦予產品優秀的泛化能力至少要尊重三個基本原則：

?泛化是一個系統性工程，涉及系統、硬件、各流程環節和全人員，而不簡單是片面的某一個方面提升；

?泛化是一個持續性過程 ，需要通過時間和項目不斷迭代打磨形成標準規范、沉淀工具和方法，而不只是某個階段性投入；

?泛化是產品化的一部分，需要產品經理能了解市場環境、項目全流程和現場情況，要具備很強的共情力、理解不同文化思維并重視用戶體驗。

簡而言之，構建泛化能力將貫穿產品生命周期、是產品設計不可缺少的一環。

站在產品角度，可以考慮從幾個方面構建泛化能力：

1體系化

俗話說“無規矩不成方圓”，體系化建設就是一個立規矩和定標準的過程，最主要的兩個方面就是樹立業務規范和技術規范。目前基本各家公司都有自己的業務規范和技術規范，所以此處我想強調的只有一點：標準。雖然各家都有各自規范，但執行標準卻不一樣，這就造成了最終交付質量的差異。

舉個例子，不少的中國公司的產品狀態還停留在“人治”階段：用60分的標準做出一個堪堪能用的產品，然后把剩余問題扔給現場解決，不行直接上研發，全靠堆人解決問題。一方面復雜的配置和操作，就已經變相將現場人員的要求和成本提高；另一方面引發從前端到后端各自拉扯、互相甩鍋，就因為企業制定的標準低從而讓一件需要通過產品和技術手段可以不斷優化的事成為一樁樁懸案。低標準帶來的最大難題就是交付成了一個狗皮膏藥，自己難受還交不出去。

所以，體系化建設并不是說有了流程和規范就可以，而是需要一個專業、具有挑戰的高標準約束，擺脫“人治”的局面，才有可能真正地降低前端投入，用產品和技術解決問題。同時高標準也能為企業帶來高水平的人才，再由高水平人才推動產品質量的提升，最終形成一個正向的循環，避免“劣幣驅良幣”。

2工具化

社會發展史就是一部工具進化史，先進工具將大幅提升生產效率，帶來新的生產力。所以構建泛化能力最直接的手段就是制造“先進工具”，面向機器人各類工具是否好用，就成了影響交付效率的直接因素之一。

我認為圍繞機器人的工具產品設計思路至少要包含以下的內容：

工具產品的設計要覆蓋全流程。機器人工具產品的設計過程是一個業務top-down的過程，要能站在業務全局來進行產品思考與設計，能通過工具串聯起全流程的各個環節、各類人員和全流程的數據。面向單點的零散工具開發結果只會加重業務割裂和浪費資源。

工具產品的設計要足夠的簡單。需要明確和理解工具的使用者（行為和習慣），產研只是maker而不是user；避免做只有產研能使用的產品，也不能讓用戶來適應產品，要面向終端場景和用戶進行產品設計。簡單易用的產品設計，會大幅地降低使用者門檻，讓更多人理解機器人和掌握工具的使用，才能實現授之以漁的目的。而衡量產品是否實現簡單易用的標準就是使用門檻，是30000元工資的人員才能掌握，還是只需要3000元級別，兩者對應的產品體驗將會有非常大的差異。

工具產品的設計要具備延續性。工具設計是一個不斷積累的過程，在做產品設計時就要做好能滿足長期發展需求的方案規劃，工具產品要能跟隨業務發展實現迭代升級，而不是階段性的反復推倒重來。

3自動化與智能化

如果說體系建設和工具產品是企業具備機器人泛化能力的基礎，那么自動化和智能化將為AMR帶來泛化能力質的提升。毫不夸張地說，技術手段才是機器人實現大規模落地的最終途徑，停留在“人治”階段的機器人企業將因高昂的人力投入和低下的工作效率拖累面臨發展失速的困境。

自動化考慮的方向是要考慮把流程中人工的、基礎的重復作業通過配置手段或者技術方案實現系統自動生成或機器人自動作業，比如系統部署、機器人建圖、機臺對接調試等環節。因此，降低人員的操作復雜度和流程環節是自動化設計的重要目標。

智能化考慮的方向一方面是把需要依靠人工經驗才能完成的工作由AI生成替代，降低人工經驗的差異帶來的方案誤差，同時提升整個業務流程的作業效率，比如規劃仿真未來很有機會實現用GPT替代人工規劃；或者說新的技術方案推動機器人的智能化程度得到進一步的提升，突破現有技術方案的局限性，使機器人具備更強的自學習自適應的能力，比如Tesla將純視覺方案的 FSD（Full Self-Driving）下放到Optimus擎天柱，用重感知方案突破預建圖的限制；Google RT-2幫助機器人在未經過專業數據訓練情況下能夠更容易理解并處理人類提出的各種類型的任務需求。

最終，通過自動化和智能化手段，將大幅減少項目對人員數量、人員經驗的依賴，才有可能把機器人設計成為和IPC（網絡攝像頭）一樣簡單標準的產品，讓更廣泛的渠道和客戶理解并應用機器人以實現更大市場的覆蓋和落地。

綜上，我總結構建機器人的泛化能力就是從 體系建設 —> 工具搭建 —> 操作自動化 —> 應用智能化 的過程。

結語

選擇將泛化之爭作為開篇，也是對上一篇《蓄勢待發，人形機器人的落地思考》提到相關內容的補充和擴展。在我來看，不管是什么類型的機器人，泛化都將是會是規模落地時面臨的最大挑戰。

當Tesla在AI Day推出人形機器人Optimus擎天柱時，才使我第一次認真考慮機器人泛化這個問題。機器人的規模落地一定不是在少數設備或理想環境中實現，而是要能在不同環境、不同場景、不同的任務下實現部署和運行，這就需要機器人具備優秀的泛化能力，可以低成本地實現快速落地。在大規模部署下的機器人泛化能力將呈現出執行高標準和應用低門檻的特點。

從這個角度來看，對目前的各類AMR，很難說具備了優秀的泛化能力。尤其我們看到激烈的低價競爭也并沒有換來市場規模的指數級增長，AMR的整體滲透率依然有限；機器人公司從落地性價比選擇上也很難對潛在規模更大的SMB客戶形成有效投入和覆蓋；而在面對出海時也因為存在各種問題，較大的投入僅換來有限的回報，從某些方面來說都是泛化能力有限所帶來的結果體現。

這篇文章整理了我近期對機器人泛化的一些思考，也希望能引起更多人對機器人泛化的關注，發揮大眾的聰明才智一起推動機器人實現更大規模的商業落地和產品技術創新。