判断产业机会的方法论
首先给大家分享以下王煜全老师判断产业机会是否来临的方法论
第一，技术是否成熟。
即便你发现了一个巨大的市场需求，但如果技术不满足的话，产业也是没有办法做起来的。
比如，我们讲虚拟现实最大的机会是游戏产业，但它需要5G网络的强大带宽支持，否则画面不清晰，有延迟，体验就不会好，但5G的普及还需要几年的时间，所以虚拟现实技术的成熟也还需要一段时间。
第二，产业链是否完备，尤其是是否足够开放。
很多时候，即使是技术已经成熟了，但如果产业链是封闭的，或者说产业链还缺乏一些重要的环节，那都是没有办法实现突破的。
比如之前提过的新木桶理论，科技产业和科研是有本质区别的，科研是单项冠军，产业研发则是多项的综合，需要有 N 多个长板拼成一个木桶，缺一不可。
第三，要看市场是否有潜力。
有很多技术确实很厉害，但曲高和寡，一般人用不上，没有市场潜力也就谈不上产业机会了。
第四，竞争是否有壁垒。
这其实是大家往往容易忽略的，如果是缺乏足够的壁垒，出现存在机会的事儿，往往就会变成大家蜂拥而上。中国这样的事情非常常见，以至于明明是有市场的，但是做成了一片红海，最后大家都赔钱。
一、从硬件、软件和配套技术的角度看成熟度。
先看硬件。
虽然都叫商用机器人，但产品之间的差异很大，所以要分成三个品类。
第一类是相对体积和重量都比较大的机器人，现在已经有商用的案例了。
比如之前因为掉水里而出名的，被称作“自杀机器人”的巡逻机器人K5。它是非常著名的Knightscope公司制造的，设计目的是用来替代人类保安，尤其是夜间巡逻。
比如酒店送货用的机器人，我们都知道，住客在酒店里常把物品落在大厅，这就需要打电话让服务员给送过来，或者自己去跑一趟，这个工作很繁琐，但又不得不做。
第二类是小机器人，现在已经距离大规模量产不远了。
比如小型机器人NAO 只有一尺来高，能灵活地站、坐、走和运动，现在已经在量产化的过程中了。虽然它运动能力还有一些欠缺，比如没碰到什么自己就容易摔倒了，但它很容易成为机器人和人互动的媒介。不过像 NAO 这样的小机器人一旦定型了以后，按电子产业的发展规律来说，就会出现大量的仿制商家，所谓的山寨。
其实山寨有它的好处，就是会使得配件标准化，价格也会下降得更快，而且还会在山寨的基础上出现大量的创新。
第三类是机器臂，现在已经相当成熟。
很多人一听机器人就感觉应该长得像人。实际上，类似机器臂这种，只要它具有一定的智能性，其实就是机器人。
很多现代科技的成熟过程，都有从 to B 到 to C 的阶段，先是企业级的应用，然后逐渐扩散到商业应用和私人消费类应用。机器臂也是如此，你一定在电视上见过汽车生产线上的那些焊接用的机械臂，当然，它们价格很贵。
从硬件的角度看，商用机器人的技术基本已经成熟了。
再看软件。
首先是自动巡航系统，其实本质上跟自动驾驶一样，但因为巡逻都是慢速行驶，所以一般不用配备高精度的激光雷达，用“摄像头+便宜的超声雷达”就足够了。
其次是智能互动，尤其是智能语音互动。
正好今年语音互动是大热点，亚马逊、谷歌、苹果都推出了智能语音互动系统，所以也比较成熟了。
当然，智能语音互动系统还不能做到说广泛地适应任何领域，但只要定义好应用环境，尽量是有特定场景，是完全没问题的。
国内方面中国并不落后。比如科大讯飞的语音互动，搜狗的语义互动。搜狗甚至还参加了江苏台的“一站到底”节目，而且不出意料地取得了好成绩。
从软件的角度看，也已经足够成熟了。
二、产业链是否完备和开放。
机器人的产业链其实和电子产业链是相关的，拿电子产业链里的手机来说，它基本是开放的。所以，机器人产业链足够开放。
而且机器人本来就是分工合作的产物，也就是做成一个机器人，并不是所有的技术都需要自己开发，其实你往往要集成很多别人的东西，自己往往只需要精专一项，其它的技术用集成的办法，也就是用新木桶理论就可以做到。
所以，现在把这些前沿技术做到一起，其实已经可以做出足够好的机器人来了。
三、市场和壁垒的问题。
做机器人其实特别像做手机，在产业链开放以后，需要大量的技术进行整合。
所以它的核心往往并不是要在某个单项技术上掌握优势，因为单项技术是可以以合作方式获得的，它的核心是技术的整合能力，所以我们把它叫做“ Know How ”，叫做技术秘密，不一定非得是用专利的方式来呈现的。
但是，技术秘密的难度还是相当地大，我们想一想小米手机，同样是做手机，大家价格都差不多，配置也差不多，但有些手机的使用体验就格外地好，有些手机的使用体验就很糟糕，这后面其实是企业在运作中的大量的经验积累，这种壁垒其实是相当高的。
所以我认为，小米在手机的开放的生态链里有机会，在机器人的生态链里也会有类似的机会，核心就在于能否把先进技术整合起来，针对应用提供完整的优秀的解决方案。
虽然商业机器人现在还不是一个已经蓬勃发展的，已经炙手可热的市场，但它正在积蓄势能，慢慢形成一个新的风口。它相比人工智能、虚拟现实来说，热的速度会比较慢，但是更为扎实，因为它在很多领域里面会得到广泛和深入的应用，而且它现在已经显示出了加速增长的趋势。
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