机器人怎么从“能用”、“好用”到“更多人用”？

当 “具身智能” 成为行业热词，机器人产业的核心命题已从 “技术突破” 转向 “市场适配”。近日，AI Reinvent 线上对谈邀请酷库机器人创始人 & CTO 李雍丞与 AI 异类弗兰克，围绕机器人产品落地与市场化路径展开深度对话，拆解从实验室到市场的关键挑战与破局策略。

 

一、原型到市场：技术成熟度与成本可控性是核心卡点

机器人从 “能跑” 到 “好用” 的跨越，需突破双重现实考验。

技术集成与成本平衡的博弈

李雍丞指出，商用机器人是 “工业 4.0 的微缩系统”，传感器、视觉、机械结构与算法的高度集成对技术成熟度要求极高。早期创业公司常面临 “无经验可借鉴” 的困境，技术逐步成熟后又陷入 “成本居高不下” 的难题。“国内产业链爆发后，技术稳定性与成本可控性才逐步平衡，目前酷酷成本已达目标的 70%，批量化生产将进一步拉低成本。”

从 “演示级” 到 “实用级” 的差距

弗兰克以 “短跑与长跑” 比喻技术现状：展会中机器人的高难度动作（翻跟头、跑步）是 “短期爆发力展示”，但核心瓶颈在 “长期稳定性”。“关节重复动作 50-100 次后，散热、耗电与控制难度会几何级上升，故障率显著增加。实验室稳定不等于真实场景可靠，这是市场化的核心障碍。”

二、用户不买单的底层逻辑：体验优先于参数，刚需胜于炫技

用户对机器人的接受度，本质取决于 “是否解决真问题”，而非技术参数。

B 端：效率与稳定性是硬指标

李雍丞强调，B 端客户（连锁品牌、企业食堂等）更关注 “运营价值”：“他们不在乎传感器型号，只关心设备每天能否稳定出杯数百次、C 端用户是否买单。机场场景需‘快速高效’，乐园场景需‘互动趣味’，脱离场景的技术参数毫无意义。”

C 端：刚需明确性决定市场接受度

弗兰克观察到，C 端市场的关键是 “痛点匹配”：“仿真机器狗以‘陪伴’为核心，几百元单价即可形成稳定销量；但 10 万元人形机器人若仅能‘翻跟头’，用户会因‘用途模糊’而拒绝。家庭场景需先聚焦家政、教育等刚需，而非全能炫技。”

三、场景差异：工业重效率，服务重温度

工业与服务机器人的市场化逻辑截然不同，核心差异在 “场景复杂度”。

工业规模化快，服务落地慢

弗兰克分析：工业机器人聚焦标准化场景（仓储、流水线），环境固定、需求明确，易快速规模化；服务机器人面临 “千人千面” 的动态场景（家庭布局、用户习惯差异），需更高灵活性，因此落地周期更长。

服务机器人的 “温度” 必修课

李雍丞指出，服务机器人需超越 “工具属性”：“工业机器人达标即可，服务机器人要让用户觉得‘有温度’。酷库通过语音交互、数字人形象、复刻人工流程等细节，降低用户心理距离，这是服务场景的核心竞争力。”

四、细节决定生死：硬件、运维与安全的隐性门槛

机器人市场化的失败，多栽在不起眼的细节上。

商用机器人的 “全链条考验”

李雍丞细数实战教训：硬件成本不下降则无法规模化；设备数量激增后，远程运维系统（故障预警、余料监控）必须跟上；食品类机器人还需解决 “多形态物料储存”“食品安全监控” 等细分问题。“商用机器人是‘硬件 + 系统 + 运营’的综合战，甚至要帮客户做线上营销（电子券、批量促销）才能持续。”

用户信任的 “隐性杀手”

弗兰克补充：“一次故障就可能失去用户信任 —— 扫地机器人卡角落、摄像头隐私泄露，都会导致‘用一次即弃’。科沃斯等品牌的成功，正在于避障精度、清洁效率等细节的持续优化。”

五、破局与扩张：小公司的差异化路径与规模化密码

面对同质化竞争，小公司需聚焦细分赛道；单一场景跑通后，需通过 “横向复制 + 纵向深耕” 扩张。

小公司突围：细分深耕 + 技术闭环

李雍丞的策略是 “细分赛道做透”：酷酷聚焦智能饮品领域，以 “全自动洗杯系统” 形成功能差异；同时构建 “前中后服务闭环”，从场景规划到运维调整全程陪跑客户。“技术研发是核心，算法、机械、软硬件团队的协同，才能快速响应需求。”

弗兰克建议 “价值链切割”：“餐饮场景可拆解为制作、出餐、运营等环节，每个环节都可做机器人切入；设计上结合 IP 或创新外观，避免‘千机一面’。”

多场景扩张：需求复用与链条延伸

酷库已覆盖机场、乐园、企业等场景，核心逻辑是 “咖啡需求共性 + 场景个性适配”。李雍丞解释：“硬件与系统可复用，仅需根据场景调优体验（乐园重互动，机场重效率）。”

弗兰克补充两种扩张模式：横向从咖啡延伸至奶茶、调酒等关联场景，复用客户资源；纵向从单一环节拓展至全链条（如实验室机器人从‘操作’到‘数据采集 + 分析’）。

六、核心结论：市场化关键词与未来机会

三大核心关键词

• 李雍丞：需求（解决真痛点）、成本（用户用得起）、温度（持续响应需求）
• 弗兰克：好用（效率提升）、好玩（情绪价值）、好看（设计差异化）

两位嘉宾一致认为，服务类机器人（饮品、餐饮、教育陪伴）将率先规模化盈利。李雍丞强调：“贴近生活的细分场景需求明确，比通用具身智能更易落地；工业机器人则以‘升级换代’为主。”