麦岩智能：高端商务场景是清洁机器人的下一个蓝海 | Founder 100

商用清洁机器人

是即将爆发的新赛道

Founder Park：你们最开始选择创业方向的时候，清洁行业大概处于什么情况？当时能看见的未来方向是怎样的？

李宇浩：商用清洁是大家日常能看到的或是有意无意能注意到的场景，比如办公室、商场、学校，包括一些公共场所：图书馆、火车站、飞机场等等。区别于家用、门内或是房屋套内的面积。目前商用清洁的状态是以人为核心，辅助一些自动化工具，处于正常的经营状态。就未来而言，我们还是觉得会有一头灰犀牛*朝我们撞过来。

灰犀牛：比喻大概率且影响巨大的潜在危机。

老龄化是很明显的问题，据中国宏观数据统计，2000 年有 8000 多万 65 岁以上的人，2050 年将有 3.8 亿以上 65 岁以上的老年人。这会导致劳动力供给的断崖式下降，目前微观上已经影响了商用清洁业务的开展，人现在越来越不容易招到，尤其是年轻人。年纪稍大的从业人员，随着年龄增长，还是会逐渐退出劳动市场，所以能看到未来市场会有相关人员断崖式的下降。

我们该怎么办？需要在智能化应用这个更大的话题上把能力真的建立起来。商用清洁肯定是其中之一，工厂也是，很多餐饮场景也一样，但我们选择了这个细分的赛道，在这个赛道中我们就是在和时间赛跑，这是我们认为比较急迫的。因为是在近一二十年会发生的变化，而且是必然发生的。这是我们的一个观察，也是我们做这家公司的一个哲学层面上的思考。

Founder Park：你们最开始创业时是否做过一些调研？比如商用场景里物业公司的真实需求是什么？

李宇浩：客户需求目前还是比较急迫的，做调研时经常收到类似的反馈：人确实不好招，经常说一句就回老家了；我们还要重新招人，让人干更多更苦的活；年轻人又不来这个行业等。虽然中国从今年开始在某种意义上地产有所减缓，但是物业管理和清洁业务有滞后性，两三年前正是地产业务突飞猛进的过程，也就是说这些面积在这一两年内全部要变成有物业管理的、有清洁服务需求的面积，这是一个很大的增量。一方面供给在减少，一方面需求在增加，这就带来了比较明显的 gap，受疫情影响，目前的需求还是非常强烈的。

客户的要求非常具体：第一是增效，效果要变得更好；第二是降本，成本要降得更低；第三是科技感，现在数字化楼宇运营、自动化、机器人的应用都是很热的话题，很多场景都在陆续使用各种各样的机器人。增效很简单，一天擦一遍能不能变成一天两遍，一天两遍能不能变成一天四遍，能不能变得更干净。成本一直涨下去大家无法承受，所以在追求成本的降低。疫情环境下经济压力都比较大，都在寻求一些好的相对成本替代方案。

另一方面是现在比较明确的关于劳动力和饭碗的问题，现实情况下人口红利确实没有了，而且也不能让老人一直干下去，现在是明显的人不够，年轻人不进工厂，不做清洁，不做基层劳动力，或者有相当多的人去送外卖，劳动力短缺非常严重。另一方面从需求角度，在劳动力不足的情况下，是选择用机器人解决问题，还是选择大幅降低生活标准，我认为从任何角度，技术、国家、社会、包括从业人员的角度，都不可能允许生活质量的大幅下降。

而且在历史上，无论是汽车代替马车，还是织布机代替纺织工人，或是农业机械代替了农民，每次科技变革都会存在争议，但没有一次例外，都是让大家的生活变得更好。

Founder Park：是什么原因导致商用清洁机器人和家用机器人的发展差距？

李宇浩：这件事还是要回到基本的哲学层面，技术会怎样逐渐地深入，是有技术深入路线的逻辑在的，包括大家主流的对 AI 的认知，都认为人类需要解决的问题就像一个沟壑、山峰，每个需要解决的问题的难度或高度是不一样的，但技术逐渐从水平面慢慢往上涨，AI 的水位就是实际上大家能做到的技术的高度。某种意义上，一定会先从简单场景或是一些对技术要求没那么高的场景开始做商业化。所有技术基本上都是这么来的，因为技术本身迭代需要时间。

从这个角度来看，家用清洁机器人在算法、成本等方面率先实现了大批量供给。商用场景比家用场景难得多。第一，商用场景更大，经常有几千平甚至上万平的，但是日常生活中三五百平以上的都很少。第二，家用场景是封闭场景，机器人在做一些算法时可以默认在封闭场景里工作，但商用场景都是开放场景，人员和机器可以相对比较自由的进出。第三，有个专业术语叫动态化，直观理解就是人多人少，家庭中人数总是有限的，但商用场景不是，包括对地面的清洁要求也不同。每多一点难度，技术难度都会上涨一点，积累起来商用的技术难度要求比家用的要高很多。还有成本问题、核心元器件的问题，随着基础难度的增加，它可能是比家用机更高的山峰。水慢慢往上涨，肯定先淹过家用的需求，我们认为现在可能已经要接近商用的需求了。

Founder Park：不同种类清洁机器人的出货量大概是什么水平？

李宇浩：差距非常大，但这也是我们认为这个行业有一定空间的原因。家用机现在基本上是在数千万台套量级，2020 年全球就已经过了千万台。两三年后可能会达到 3000 万台套的年出货量，渗透率会进一步增加。

商用现在还是数千，数千和数千万的对比。作为技术原教旨主义者，我们的看法是需求一定会被科技满足。以国内为例，中国能收物业费的面积是 300 亿平米，住宅占 70%，非住宅占 30%，但住宅里有一部分是公区，所以家用和商用的面积比是 6:4。当 AI 的水淹过商用的难度之后，我们认为会出现一个跟家用可比的商用清洁市场，至少在数量级上不会有太大差距，只是因为现在家用产品先过了那条线，商用机开始在过这条线。

我们内部经常认为这是个填空题，而不是选择题，大家怎么来填？怎么提供好的产品？成本、产品利益都到位，相信市场会爆发的，因为需求就在那里。即便在数量级上和家用会有差别，但在整个市场规模上，或者覆盖面积上，相信不应该有这么大的差距，这也是我们的空间。

02

高端机器人的核心

是性能更强、存在感更弱

Founder Park：你们定义的高端是什么？和一般商用清洁的需求能形成足够强的市场区隔吗？

李宇浩：从需求角度来看，第一，它的清洁频率更高。第二，它对清洁效果的要求比较高，而且跟地面材质有关，比如大理石。高端场景一天清洁一遍可能不够，有时一天两遍，甚至三遍，不能有脚印，不能有任何残留可见的污渍。第三，对产品和空间的交互有非常高的要求，客户要求不能外露任何清洁部件，一台清洁机器人，但不能让别人看出来这是台清洁机器人，要干活但不能有噪音，有很多矛盾的要求，但解决这些矛盾也正是我们的产品价值所在。

另外高端场景对噪音特别敏感，甚至有要求是产品要有语音提醒功能，但不能让别人听见；每个客户的要求还略有不同，有的客户希望功率特别大，声音大点也没关系，有的客户说不能有任何声音，必须特别静音，但是后来这些问题我们都逐步通过技术手段解决了。

极光壹号 PRO | 来源：麦岩智能官网

最后一点是外观，我们的产品无论是一代还是二代，都拿了工业设计奖。因为客户对产品的外观要求极高，不会允许一台不美观的产品出现在这场景中，但同时又不允许我们的产品变成场景中的主角，因为他们在这些场景布置中花了很多钱，有些场景中的画和艺术品都是真品。我们专门发明了一个词叫不经意间的惊艳，在工业设计上花了非常多的心思。

某种意义上我认为市场总是连续市场，不存在市场区隔或是出现一个大的裂痕，比如这个产品卖 999 没人买，卖 1001 就有人买，不存在这样的事情。正常的商业产品基本上都是连续定价、连续市场，以手机为例，手机哪个价钱都有人买，从几百块到一万多，从基础款到中端到高端。这是个连续市场，只是我们取中间的哪一段。我们确实在往中高端去碰，这跟我们的产品设计、逻辑理念相关，和公司的整个状态和市场都有关系。

Founder Park：对于人和机器的交互，你们是怎么处理的？

李宇浩：我们非常强调一个词叫多模态自然交互，以不交互促进交互，以不协同促进协同，意思是这个产品所有的协同应该是人和机器人的共同工作，而不是人一直要监督机器人，这样会给环境带来负担，还给保洁人员带来更多负担，违背了我们公司和产品的初心。所以我们让机器人做机器人的工作，人做人该做的工作，尘归尘土归土，这样的逻辑下就实现了以不协同促进协同。

以不交互促进交互是要求交互的难度一定要可比于洗衣机。虽然现在主流市场要求都是被苹果、华为、微软、谷歌这些公司拉着走。为什么现在是指纹识别、面部识别？这些难道不应该在机器人上应用吗？我认为是应该的。我们公司有一个特别强烈的理念，「尊重和产品相关的每一个人」。谁在使用产品，谁在和产品协同？是保洁人员。我们的逻辑是你不用学习，不允许有说明书，不允许有学习成本，看看能不能让产品被用起来，这是我们的理念。

Founder Park：高端场景里的噪音问题，你们是怎么处理的？

李宇浩：静音是我们非常关键的客户价值，有些物理原因我们克服不了，比如震动等，但是可以通过一些技术手段尽量调整，包括一些模式的创新，比如我们有超静音模式，比家用扫地机器人在正常工作模式下的噪音还低。基本上做到完全听不见，比如距离一米两米，希望可以做到完全无感知，因为这也是客户对我们的要求。我们一直强调要做一个漂亮的配角，我们不是主角，不应该有声音，不应该被注意到。超静音模式是产品定义中最开始就非常强调的一个特性，这方面投入了相当大的力气。因为噪音的来源不只是清洁部件，清洁部件可以通过一些模式来改变，改变之后又影响交互，影响维护周期，所以要克服这个矛盾。另外，轮子不能有声音，结构也不能有声音。

我们的产品有三个模式：超静音模式、Normal 模式和 Turbo 模式；但是强力模式会有噪音，因为要开风机、水循环等，但即便在这种情况，也可以通过一些特别的方式把噪音降下来，我们的最高端产品上了主动降噪系统，这是一般用于高端汽车的。

Founder Park：你们当时是先有技术，然后去找市场需求吗？

李宇浩：我们有点相反，是先有客户，非常认真地研究客户的需求，做了半年调研，然后落地产品的初步定义，再去寻找技术解决方案。

从技术出发，走向产品和市场，这是一条路，从市场走向产品再走向技术是另外一条，都是特别主流的方法。Facebook 毫无疑问是先有需求，谷歌则是先有技术，都可以成就伟大的企业。我不觉得哪条路是绝对正确的，这两种方式各有各的优劣，也各有各的问题和挑战。

03

出货量 10 万台

是商用清洁机器人的爆发点

Founder Park：你们在产品迭代方面，大概是什么思路？

李宇浩：这方面我们在努力遵守行业的客观规律，从 demo 到产品，从产品到商品，从第一代商品到更好的商品，这就需要迭代的逻辑。

首先我们有内部的迭代，用了敏捷的开发逻辑，当然是敏捷和硬件的结合，但智能硬件用敏捷也是现在比较流行的趋势，所以我们内部研发迭代也非常快。实际上迭代是一个非常好的思想，在我们公司的实践中，分的层级更多一些，比如我们有三年的战略迭代，有半年的产品迭代，两个月是 OKR 迭代，两周是冲刺迭代，我们也是用多种的循环迭代来不断地验证和推出产品。

为什么选择这套逻辑？

今天在服务机器人领域，很多中国的科技公司比如我们的 5G 技术，是不是已经领先全球了呢？我认为是的。但是绝大多数比如我们的光刻机技术、机器人的底层技术还是在追赶，但是没关系。在应用技术上我突然意识到一个问题，我们已经在前沿了，全球做服务机器人做得最好的几家公司基本都是中国公司，我们也希望未来能成为其中一员，因为我们还是一个初创型的公司，有很多前辈值得我们去学习。

但我们突然遇到一个问题，我们没有现成的路线可以走，没有完全现成的技术方案可以用，没有路径可以模仿，这怎么办？这不是结合一些国外的现成路径再加上微创新就能解决的问题，现在需要宏创新，然后需要底层创新。这就带来两个问题：第一，我们确不确定之前走的路是对的，我们不敢这么认为，没有人可以去 follow；第二，在没有路径可以走的情况下，我们敢不敢肯定每走的一步都是对的，我认为是不能的。

我在公司经常讲一句话：我们应该认为我们做的是错的，基于这个假设去探索。所以必须用这种高迭代的方式，也包括客户需求的不确定性，技术路线的不确定性，我们自身能力的不确定性，这三个不确定性加起来，就必须采用快速的迭代方式，大颗粒度、中颗粒度、小颗粒度、微颗粒度都必须具备的工作方式，这是我们选择的道路。

Founder Park：你们所在的领域，现在的竞争大概处于什么态势？

李宇浩：我认为现在谈竞争过于早。有一个观点我一直挺认同的，一个企业在市场中的占比超过 3% 之前，不用考虑竞争。3% 根本没人竞争，谁也看不见你。我们现在是什么状态？整个行业加起来都满足不了需求的 1%。在这种情况下，谈这件事过于早了，所以我认为不是竞争。

现在一定是出产品，去满足客户的需求。我们估计是三五年内有一百万的需求，现在有没有 1 万产能？没有。在整个行业加起来都没有解决 1% 的情况下，我不觉得有竞争的问题。现在更多的是客户，以及这个行业需要大家共同努力、共同探索、共同成就，就像当年的 PC 企业、手机企业，到一定阶段我相信会有竞争，但是那个阶段离我们还有一定的距离。

Founder Park：大概到什么样的量级能把产业链整体带起来？或者说什么量会是商用机器人真正起飞的点？

李宇浩：有几个标志性的点，年出货十万一定是比较重要的节点，因为过了这个量，会变成一个相当体量的产业，会开始具备规模优势，整个行业离这个量还需要一些努力。

只有年出货量达到 10 万以上，才能满足客户的相当一部分需求。如果在百万量台级的市场去考虑，起码一年要 10 万台才能撬动市场，我们希望能够在三五年内推进到这个节点。PC、手机、新能源汽车基本上都是类似的逻辑，开始大家都是在千台、百台，突然十万就到了，之后百万，百万之后开始爆发，后面才是线性增长，再往后是平稳的研究阶段。

Founder Park：你们现在距离出货量十万台、行业爆发的点，核心是卡在哪里？

李宇浩：我个人认为是产品，不只是产品的体验，还包括成本。

一个产品的成熟来源于两点，第一点是能把产品很好地做出来，第二点是产品的成本可以被客户接受，这两点要同时完成，而不是产品很成熟、很好用，但是成本达不到客户的基本需求。技术基础方面我们的判断是底层逻辑方面目前已经具备，产品开始成为瓶颈，而不是技术。这是我们非常明确的一个逻辑，不是产品技术足够成熟，而是技术框架已经成熟。举个例子，iPod 产品的诞生，采用了哪个突破性技术？产品创新、应用创新、整合创新，真正把技术变成了一个特别好用的产品，创造了一个时代。我们也希望做到这样，需求根本不是问题，因为已经存在。我们没有在创造一个市场，我们是在满足市场、喂养市场。