以下为最近一次蓝驰开放日中，蓝驰创投董事总经理曹巍的分享。
底层技术进步提升机器人能力 进而重构产业侧业务模式
为什么现在关注机器人赛道？
曹巍：有变化才有颠覆性创新的机会，投资布局要在变化的临界点之前。
这几年我们一直在观察，机器人赛道中哪些底层因素发生了变化，这些变化让机器人具备了哪些新的能力，这些能力映射到产业侧，产生了哪些效率的提升和商业模式的变化。
经过这几年时间，我们认为随着底层技术的进步，核心部件的成熟，机器人在很多场景的ROI已经到达临界点。
出现了哪些底层技术的进步？
曹巍：我们观察到四个层级的底层技术进步：信息感知层高维度化；机器人语义理解和认知方式人脑化；基于场景需求的决策智能化；闭环控制层的精细化、低成本化和可定制化。
举一个例子，传感器提供的信息从2D到3D、从低精度到高精度、从离散化到实时连续化，这就带来了机器人的信息感知层从低维度到高维度的变化。
机器人的哪些能力得到了提升？
曹巍：基于上面四个层级的底层技术进步，机器人的三种能力得到大幅提升：在复杂场景下完成自主移动的能力；基于场景物体的语义理解和视觉引导，完成复杂操作的能力；快速响应场景需求变化的柔性控制能力。
举一个例子，最早的可移动机器人是轨道机器人，它对现实世界的全部感知和交互都源自两根轨道。随着激光雷达从2D变成3D，从单线、16线到现在主流的32线，还有3D视觉方案和光场，现在的机器人可以接收更多维的信息，去理解整个空间场景和业务逻辑，进而可以更精准的进行自主定位、导航和避障。这些能力叠加在一起，就构成了复杂场景下的自主移动能力。
机器人能力的提升在业务端意味着什么？
曹巍：机器人在场景侧价值的跃迁，会重构产业侧很多的业务模式，业务范式和业务流程，甚至带来完全不同的用户体验。
举一个例子，过去的电力巡检完全依赖人工，无论狂风暴雨，冬寒夏暑，崇山峻岭，戈壁沙漠，电力巡检员都要靠两条腿，非常辛苦。但付出了辛苦，效率却不高。中国现在超过150万公里的输电线路，不可能像过去一样完全依赖人工。
蓝驰投资的工业级无人机—云圣智能，产品用激光雷达建立多元化数据融合的高精度三维立体模型，通过算法自动规划出巡检作业路径，按规定作业路径定期出发进行巡检。巡检过程中，数据实时回传至云端，通过AI算法自动分析数据，自动生成报告，可贯穿输电线路电力设备的全生命周期巡检。
相比于传统的人工巡检，不仅是效率提升，还有对巡检作业模式的改变。这就是上面说到的重构产业侧业务模式。
符合行业趋势 达到ROI临界点的细分领域值得投资
什么样的细分领域值得投资？
曹巍：机器人是一个很大的赛道，在这个时间点上，到处都是机会。但出于最优回报考虑，需要投到跑的更快，收益更高的领域。
决策是否投资的标准是什么？
曹巍：判断一般主要基于两点，行业趋势和商业价值回报。
第一是行业趋势。我们会去评估某个行业中，劳动力成本上升的速度和老龄化带来的劳动能力下降速度；机器人性能的提升和价格的下降，在大概什么样的时间点可以部分或全部替代人。
第二是基于行业趋势下，去评估在特定场景下落地能够带来的商业价值，对买方来说就是ROI，包括两个维度：狭义ROI和广义ROI。
狭义ROI就是字面意思的ROI，买了机器人，能省下多少人力成本。
广义ROI是指，机器人可以同等成本完成人力不及或危害身体健康的工作，比如高温、高湿、高噪音的环境，还有一些危险、或者有辐射的场景；还可以指一些展示性或者正外部性的需求，比如银行喜欢用的迎宾机器人，饭店喜欢用的点餐机器人等。购买迎宾机器人可能远比招一个大堂经理贵，但可以对外展示银行的科技属性；购买点餐机器人可能远比招几个服务员贵，但避免了服务员频繁离职或排不开班带来的麻烦和经济损失。
根据蓝驰对ROI指标的调研分析，如果一款产品能获得相对中等或更高普及度，依据回本周期来看，一般平均在1-2年左右，能够更好的获得决策者青睐。
举个例子，蓝驰投资的高仙机器人，最早接触是在2016年，那个时候公司只有一台样机，还没有收入，那个时间点我们为什么会投资一家这样的公司？
我们判断清洁工作相对标准化，中国从事清洁工作的劳动力在迅速老龄化，年轻人也不再愿意做这样的工作，人力成本在快速上升。另一方面，分析无人清洁机器人的成本结构后，发现激光雷达的成本占了很大比例，高仙当时用的是Velodyne的16线激光雷达，当时的售价在8万左右，我们相信激光雷达的成本在之后的几年一定会大幅度下降，进而带来无人清洁机器人的成本下降。想清楚了这点，ROI就能算清楚了。
现在，高仙在全球30多个国家及地区的落地项目超过1000个，其产品累计运行里程超过1亿公里，拥有自建的工厂，构建了一套贯穿市场、研发、制造、销售、服务、质量等全流程的IPD（集成产品开发）体系，团队也实现了从研发、产品到交付、售后的全流程管理。
有清晰产业路径 能快速提高壁垒的团队值得投资
什么样的团队值得投资？
曹巍：结合产业链演进，投资有清晰切入产业路径的团队。
我们在看整个产业链的演进，寻找创业公司突破机会的时候，会从几个不同的维度去看，包括目前产业所处的成长周期，目前的增长曲线，机器人落地之后的经济增长模型等。也会结合机器人产业自身的特点对团队进行评估，包括上游的零部件厂商，传统的巨头，机器人交互落地的生产集成商，以及终端客户等环节的能力。
我们会考察团队有哪些核心竞争力和护城河，能够让团队迅速增长。机器人属于制造业，制造业有一个非常大的竞争壁垒，就是规模。规模壁垒带来成本壁垒，成本壁垒带来更高的规模壁垒。如何能够把自己的业务体量快速做起来，形成产品矩阵、销售网络、供应链的体系，变成一个规模性的制造企业，这是我们非常关注的。
围绕点、线、面，跨团队跨行业协作布局
蓝驰在机器人赛道的整体投资策略是？
曹巍：围绕点、线、面进行全面布局。
点是指具体的技术点，比如高维度的感知、语义理解、智能决策、精细控制等；这些点连成一起就是技术线，比如自主移动、手眼协同、柔性控制等；几条技术线交叉在一起，结合场景，就是面向场景业务能力的面，比如物流、工业、医疗、能源、服务等行业。
我们把整个的工商业发展阶段分成了前瞻性场景探索阶段、小批量使用、大批量使用，然后挑选了一些核心能力的技术栈，如3D视觉、移动、语音交互和力反馈。
比如我们可以看到，基于3D视觉的这种工业物流机器人，现在正从小批量试用向大批量落地发展；室内外的清洁机器人，已经在大规模落地；在语音交互领域，陪伴类机器人还在早期探索阶段，而教育机器人已经有大规模落地的趋势。
为什么选择这样的投资策略？
曹巍：第一是行业特点，上面已经说的比较详细了。第二是蓝驰独特的企业文化，内部的协作、知识的共享，跨赛道、跨场景的融合，为早期投资所需要的“跨界”和“非共识”带来天然优势。
蓝驰非常强调这种分享和协同的文化。我们有看机器人的小组，有看工业的小组，有看医疗服务的小组，大家在分享产业机会的时候，会一起去碰撞。机器人的能力可以应用到各行各业，每行每业都有自己特殊的特点，这种分享和协作能够让每个小组成员都能快速找到一些行业的特点。
举两个例子，我们的医疗组和机器人组在碰撞的时候发现，脑卒中在中国每年大概导致150万人死亡，后遗症影响的人群超过1000万，且这个数字还在以每年将近200万人的数量增加。第一次听到这个数字，我们还挺惊讶的，如果是机器人组独立工作，不和医疗组协同的话，这样比较生僻的底层产业逻辑和产业趋势，就不会被如此敏锐的捕捉到。
还有一次我们发现，现在很多重疾险都在承保脑卒中，手术和术后的康复，都给商保和社保带来巨大的支出负担，不管是从支付方的逻辑，还是从产业去看，未来都会有新的机会产生。
这种组与组之间的协同，可以帮助我们更好的了解机器人未来在落地的时候，如何找到最优的支点。
