长线投资将成机器人行业的投资主线

多年来，寄托着人们“变革世界”期望的机器人行业一直受到资本追捧，但早已被贴上“炒概念、泡沫、热潮将退”标签的中国机器人产业仍然艰难前行。

2016年世界机器人大会10月21日~25日在北京举行，记者在现场从研发、产业、投资、市场等多个角度全方位感受着机器人“热潮”中的资本生态。

一边是企业吐槽“投资周期长、见效慢、回报率低”，另一边是专家大呼“技术空心化、产业低端化”。而资本方却是一轮接一轮地进入，热情不减，资本与机器人产业可谓相爱相杀，是“如虎添翼”还是“拔苗助长”？随着产业走出野蛮生长期，长线投资成为机器人行业的投资主线，这也考验着资本的耐心。

作为全球第一大工业机器人市场，中国正以连续5年每年35%的平均速度增长吸引着世界的目光。千亿量级的机器人市场蛋糕正在等待资本掘金，但产业对资本却显得并不友好。

10月21日~24日，记者在世界机器人大会现场获悉，机器人产业具有投资周期长、见效慢、回报率低的特点，如何让资本和产业双向顺利对接，是业内十分关注的问题。

目前机器人产业已走过产业“萌芽”期，步入需求“换挡”期，开始逐渐和AI（人工智能）融合，渗透到生产消费的各个领域。在相关投资概念被“热炒”的背景下，多位业内人士对投资进行了“冷思考”。

“不要用互联网、手机行业的角度看机器人产业的问题，在时间和资源上不能太心急。”一位业内人士呼吁。据Gartner发布的2016年新兴技术成熟度曲线图，智能机器人距稳定应用仍需5~10年。

距稳定应用仍需5~10年

在此次2016世界机器人大会的现场，记者从4万平方米展区、150家中外企业、多场主题论坛中感受着机器人产业的热潮。

据Trend Force旗下拓墣产研预估，2016年中国大陆机器人市场需求量将可达9.5万台，年增26.7%。2017年市场需求有望达到12万台。

在产业发展迅速的背景下，机器人的需求也步入“换挡”期，除了工业方面，消费型机器人、服务型机器人的需求也开始萌发。据《中国服务机器人行业发展前景与投资战略规划分析报告》预计，到2020年，服务机器人年销售收入有望超过300亿元，市场潜力巨大。

记者在会场展览区发现，此次展览也涌现出诸如美女机器人、家庭娱乐概念机器人等，但这类机器人大部分的功能只局限于点头、拍手等简单动作，和消费者们想象的“智能陪伴”存在较大差异。

医疗投资人士李敏（化名）告诉记者，此次来参加大会瞄准的目标是陪伴性机器人，自己对此寄予厚望，希望能寻找到真正达到情感陪伴的项目，进行投资和合作。但她感叹称，“虽然看了很多，但是和想象依然有所差距，很难找到合适的。”

据Gartner发布的2016年新兴技术成熟度曲线图，智能机器人距稳定应用仍需5~10年。

以色列机器人协会主席ZviShiller称，目前机器人产业的确有很多目标，一是要为实际问题提供机器人解决方案，例如做好和人的协调性，帮助弱势群体和残疾人缓解痛苦，二是扩充机器人在消费领域的运用，三是吸引更多的投资者进入这个行业。

ZviShiller进一步补充说，机器人产业的技术储备多，要求复杂，很可能出现10次尝试9次失败的状况。

“机器人产业具有投资周期长、见效慢、回报率低的特点。”哈尔滨工业大学机器人研究所长赵杰在大会现场直言。

面临巨大市场蛋糕和行业需求的“换挡”，怎样实现资本对接显然备受关注。

业内提醒资本要有耐心

尽管投资界对于机器人发展预期比较乐观，但业界对资本却并不客气。

上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系主任陈卫东提醒，“短视”的盈利观念对机器人产业发展是一种阻力，如今机器人行业日趋成熟，如果能看到投资者除了金钱带来额外的市场社会资源，对产业发展本身而言也是一种助力。

在Zvi Shiller看来，有些投资者热衷于关注类似孵化器的小型企业，依靠短期投资获取利益，但显然这种投资方式还不匹配机器人市场。Zvi Shiller表示，机器人需要长时间的资金研发，考虑到技术和市场的变化，带来的回报也可能会比预期低，这时候投资者的耐心和长线投资就显得尤为重要。

“只有学术和资本实现双向嫁接，才能形成长效的IP成长。”香港科技大学机器人研究院院长王煜认为，目前希望用“短、平、快”的方式看到机器人的发展不会有很好的效果。

“不要用互联网、手机通讯角度看机器人产业的问题，在时间和资源上不能太心急。”王煜进一步强调，机器人产业从产品到市场延伸和普通行业大不相同，还涉及到传感器、驱动、通信等范畴。

汉德工业促进资本董事总经理孙正从投资人的角度表示，“早期投资不是研究几年后怎么去套现，而是潜心去研发技术产品。”他说，任何一个工具带来的应该是如虎添翼而不是拔苗助长，投资人扮演的角色应该是先帮助行业实现商业化，然后再在社会去寻找应用点。

谈及未来，张启毅告诉记者，只有提前了解市场和消费者的需求才能更好的实现资本的对接，“需求吻合”是第一步，否则长线投资的效果也有待考证。他也表示，对于投资方向也要有一定程度的区分，更多的应该倾斜在应用研发而不是集中在理论研发。