中国要诞生波士顿机器人这样能引爆全网的企业，到底还差些什么？

　　在各类影视作品的熏陶下，近十年时间，人们对于机器人已然不再陌生，甚至主流影视作品中一度传递的也是极具亲和力的机器人形象，让人们很大程度上保持了对机器人的好奇与向往。

　　自从波士顿机器人恶搞打人事件在各界引起沸腾后，最近制作公司又推了视频2.0，力捧波士顿动力上市的四足动力机器人Spot Mini，在网上又引发一轮热潮，波士顿动力团队大多来自于麻省理工，这个能做出全球最符合大多数人印象中机器人的公司，虽然因为盈利问题在商业上屡遭打击，却在互联网上才找到了他们世界领先的辉煌，一度得到了国内几乎全网的关注，波士顿动力每一个相关视频的热度都居高不下。

　　但大多数网友在看完视频后，却大都传达出了对于国内机器人研究滞后的遗憾，并对国内相关研究所和企业报以了极大地批评。因为视频发布前的10月22日，四大权威高校排行榜之一的USNews发布2020年世界大学排行榜。相比泰晤士大学排名等榜单，USNews榜侧重学术表现。中国高校本次表现亮眼：北大清华排名大幅上升，和港大一起入围前100。专业排名中，工程专业清华超麻省理工，列世界第一；土木工程专业清华与同济超新加坡国立，列全球专业排名第1与第2；计算机科学清华超斯坦福，列世界第一。  

　　这一消息发布后，迅速在全网热搜，大多数科技领域网友对比了此前波士顿动力的视频，表示了对此排名提到学术能力超过MIT和斯坦福的嘲讽，尖锐的批评主要指向了三个方面，被批评最多的是国内大学落后的研究模式和环境，其次是国内研究产业化的能力，最后是对政策的无奈。有网友称，什么时候中国能有波士顿动力这种（先做研究再有产品和商业）的企业诞生并存活，我国的工程学才能挺起胸膛说我们赶超了MIT走在了世界第一。

　　不谈批评本身的正确与否，到底是哪些条件制约了国内机器人前沿技术发展？未来哪些要点亟需解决？中国机器人产业未来会如何？希望这篇文章的观点能带给每一个从业者和未来的改变者一些思考，也希望批评者能够看完这篇文章的6个点，能用更宽容的心态去看待工程学，也愿意去给中国机器人行业一些时间。

　　01

　　理念之争

　　中国和美国的发展差异首先来自于理念之差。机器人在最初恰佩克小说中被制造的初衷，是为了解决人类重复的劳动，而人类工作中最先需要取代的则是工业场景，因此机器人的原始雏形就是1959年简单实用的工业机械臂，出现到现在满打满算也才60年，60年的时间，国外制定了机器人的开始，在工业应用场景，才从重工业到轻工业，从搬运码垛到柔性分拣，从能按照单一轨迹动起来到加入多种软件编程方式，近年更从工业手臂到了人机协作，在服务（消费）应用场景也有越来越多公司进行尝试，加入了娱乐性、交互性。

　　虽然中国这些年的进步确实毋庸置疑，机器人行业用30多年遵循着世界机器人大发展路线，跌跌撞撞走完国外60年的研发应用之路，但中国企业的途径大多还是通过学习模仿，中国或中国人在追赶欧美的大环境下，大多抱持谨慎的态度，很少凭借单纯的想法和看不到未来市场的超前理念进行前沿布局，这是大国整体创业文化上的缺失，这也导致了类似波士顿动力这种类人型机器人因为市场前景的不明朗，并未被企业选择。

　　前不久波士顿动力的机器人产品表演体操，在动态性能上可以说确实超越了人类，但严格意义上来说，波士顿动力的这个人形产品本也就算不上智能机器人，它并未加入感觉、反应、思考、情绪等要素，这也是世界智能机器人瓶颈。虽然我们人类一直在期待类人型的机器人，但与其说波士顿动力制造的机器人超越了人类，不如说他们的超前理念，让这个集材料、控制运动系统等于一体的集成物，能获得世界性资本的投资，而且在多方面能够有极强融合性和突出表现。

　　但国内大多数企业和资本的想法和马云的商业逻辑思维一样，如马云和马斯克讨论人工智能未来时曾比喻过的，人类在制造马车的时候，并不会去和它们比速度。我们不会想着制造马车，而是想着怎么去用好他们，我们成为合格的市场应用者可以。但成为超前的研究者却是需要时间。

　　02

　　薄弱基础下的漫漫研究路

　　中国各产业基础薄弱和前置性研究不够，这是无可争议的事实。但中国机器人前沿技术研究落后的原因有很多，首先归咎于中国机器人研究时间并不长，熟悉中国机器人发展历史的人都知道，国内对机器人开展相关研究，从不重视到不反对再到支持，还是从最近的三十多年时间才开始的，这和大环境有关，也使得中国在研究中不得不进行跟随策略。

　　回顾新中国经济历史，新中国早期经济尚未腾飞，工业底子薄弱，资源调配的难度较大，这种缺乏也导致相关专业院校和研究机构并不多，早期有限的几所有工业研究人才与技术积累的大学，大多还是早些年军事研究所与部分国企改制和转型的结果。这也使得中国的研究很长一段时间以来，都处于跟踪性研究阶段。前置性研究不够时，行业内自主研发和创新往往是无稽之谈。  

　　之前第九届中国国际机器人高峰论坛上孙立宁教授提到的一个观点发人深思，他认为工业包括机器人行业的发展，很大程度上是多门交叉学科共同促进后必然的结果，新的材料、技术，都是化学、物理学分支下的多学科交融研究成果。而这些都是中国在这些年后依然有所缺乏的。因为物理化学的研究都离不开实验设备、项目研发经费等多个条件，我国早些年经济条件上的不足，直接导致了在相关硬件设施上与国外相差甚远。近10-20年经济大发展后才有所弥补。

　　因此国内机器人前沿技术研究的第二个问题，其实总结下来是经济大发展下带来的多学科研究资源配比问题，我国的基础条件稍显逊色，工业产业链上的许多基础学科都与国外存在较多差距，各种学科类目都无法均衡且匹配单一行业发展，导致中国机器人的科研弯道超车，去实现世界前沿的研究可能性较小，这是我们需要承认的现实差距。

　　03

　　教育是个不是问题的问题！

　　第三个出现差异和差距的问题原因是社会发展后，在教育制度下出现的关于人的问题。在经济先行十多年后，快速发展的中国教育制度的问题逐渐突出，这不仅在机器人行业，也在多个行业出现。正如知乎有帖子曾讨论过，关于研究人员的待遇问题，理工科研究人员与国外专利成果转化为盈利的模式不同，项目制对成果要求高但经济效益低，这使得一个现实问题是，不是小康家庭根本无法支撑。  

　　同时，中国应试教育制度下，填鸭式教育而非兴趣培养而下产出的研究人员，大部分对研究的兴趣热情和忠诚度明显缺乏，因此研究纯粹性和稳定性也很难保证。与之同一时间形成的是，资源头部效应逐渐形成，大学和研究机构为更高职称的教授配备更好的实验室、给更多的项目资金，给更好的待遇，大多数普通院校研究无望的人，在经济和基础硬件缺乏的情况下，普遍不会选择继续深造，这在重点以下的院校中尤为明显，国内甚至很多人不知道有专业研究者这种职业。

　　尤其在国家多方面支持大学生创业后，更是将创业风潮传遍了国内，知识创业回报社会也成了许多学生摇身一变高富帅的良好通路。但资本更加青睐那些在名校享受过良好资源的大学生，以及大学教授，相信知识即财富，这使得中国在近些年时间产生了非常多的高学历新生企业，创造的社会效益和知识转化价值且不谈，资本的这种催熟却也使得社会愈发浮躁。

　　相比国外知名理工类大学，中国大学的差距其实并不在于学生质量，而在于整体环境下，大学无法以学术为傲，同时因为中国大学在世界学术圈的地位一直以来并不高，这从各大顶级期刊上刊登的中国学术类文章就能可见一斑，虽然不能否认文化差异、歧视或者别的问题，但这种歧视，理解为学术成果上的歧视更为恰当，这些年中国人加入这些知名大学的研究团队，以及在新领域的商业和市场上频频取得成果，才使得一切改变了很多。  

　　最后，在大学教育的相关专业设立或者规划上，国内大学的理论和实践水平都与MIT、UCB、CMU等美国理工类名校相比差距甚远，大学生的课程大多数时候范围面过广，这导致过渡到专业研究的兴趣培养很难，中国缺乏既能够懂学术又精通教育的改革家。正如一位批评家指出，在时代快速发展后，这些仍戴着白手套的猫，抓不到老鼠也是正常。这也是非常多国外新兴领域的公司提到中国在机器人等一些工业领域理论的研究人才时直摇头，而只愿意将销售团队放在中国的原因。

　　04

　　研究转化总成难题？

　　研究课题中途无用、转化难是做科研最怕的问题。在学术环境上的落后，中国正在通过教育体制改革、人才引进、合作交流等多种方式不断改变，在这么多年的教训吸收和经验积累后，也使得大学内的风气得到一定改变。单就从专利申请的数据看，国内科研单位、高校和个人的专利数量，在工业机器人、服务机器人专利总量中分别占比33.6%、45%，相比原先可谓是爆发式增长。

　　但遗憾的是，这些专利在国际上流通或者产生实际经济价值的并不多，据知情人士称，目前国内的大量专利，大多数都来自于先进产品的改良，但这些改良技术却不像化学、生物学的改良那般具有工业实践和转化的高价值。有行业内的网友指出，这种说有用又无用的研究，主要来源于部分大学为了集中利用资源，或者完成高级职称评定导致，因此甚至有高校出现过研究成果上交导师才能毕业这种令人震惊的行为。据网友透露，这也形成了国内某些多项研究领域全能的高端“叫兽”。如何保证研究成果以及确定成果转化途径，一个泱泱大国还有很长的路要走。  

　　一部分深入到实际领域，具有前瞻性或者实用性的研究成果，因为工业领域本身的创业成本或者转化成本非常高，周期也相对较长，同时国内缺乏下游技术转化平台，也大都面临严重的成果转化率低的问题。正如此前有文章提出，中国在大量的人力劳力成本投入后，产出大量学术资源、技术资源，却找不到对接产业，未能被充分利用，技术成果与生产应用、产业需求存在不匹配，导致经济价值无形流失。

　　在美国的前沿研究成果转化方式让很多人羡慕不已，UR和Rethink崛起的故事不再赘述，前段时间MIT发表的一篇论文，关于研制出能在外太空自主制造飞船的相对机器人，媒体也曾对此有过报道介绍，这个成果公布后，空客，美国航天局等都对此非常感兴趣，并主动接洽表示有意向进行投资。网友曾调侃，中国人如果能把在电影学院选人的热情拿来选科研人才和科研成果，国家科研形式必然有所改观，这个做法不是夸张，当时丹麦国家投资机构，就曾将投资重点对象划归到人，在研究早期就进行了投资。有科研狗曾对此羡慕的表示：干研究，除了钱，什么都不是大问题。

　　05

　　深度研究“要”不能停！

　　能在大学进行的前沿性深度研究需要坚持和鼓励，研究前瞻性实验和应用性实验本就是两个极端，一般情况下好看的好玩的不一定实用，就像是之前清华大学的会自己跑的自行车，要说ta有什么实用价值，其实也不好说，只是一个集合AI芯片、机器视觉和运动规划等一些分支功能的大成应用表现，但Nature却给了一个封面，这就是国外对于前沿性研究的态度。因此本次清华的专业世界第一，想必确实已经在学术上已经有所建树，毕竟中国人一点不比国外人笨，只是问题只是在于，国内对于这类前沿科学，搜集和报道却并不多，大多数时候只有圈内人知道，圈外人除非反复强调，否则就只是一阵风潮，这和国内集中在院校内部期刊，缺乏顶级国际性期刊的有关宣传，当然也和社会节奏以及媒体态度有关。  

　　此前七八年，我国关键零部件依赖进口，导致中国机器人企业处于被动状态，生产成本难以降低，因此我国在人才的教育基础跟不上国际大环境，在国家大方向是先从应用端着手，跟上欧美的产业技术，例如在机器人行业内，把零部件、基础工艺、材料工艺走通，希望先跟上欧美的步伐，再去做前沿科学的探索。国家重金投入下去给企业，希望能快速拉起一批企业平掉出超，三五年模仿学习下来与国外的差距虽然已经逐渐缩小，但市场差距还是存在，这时候再回过头想找到超车的契机就很难，不像一些有着储备的国家，例如丹麦的协作机器人，一出便引爆了市场，做研究还是需要两条腿走路，对产业的深度研究一定需要坚持做。这在以前不太去重视的板块例如软件、AI等新领域方面就做得很好，也成果斐然。

　　市场和研究本身就是两个不同的模块，宏观政策对于产业只能作为引导和补充。我国在研究方面有着大量的学生，虽然大多数学生不进入深的领域很难有所成绩，但鼓励两条腿走路，无疑能培养出学生一种研究的自觉，也让高校专家学者更能发挥主观能动性，这些人才走到任何一个地方，都是中国的财富。我国的机器人研究，不能只有成熟应用领域的延伸性研究，也需要在国家和各省市支持和鼓励下，进行更具有前瞻性或者开拓性的研究。

　　06

　　去做一个百年企业？

　　相对于高校内进行的项目纵向深度研究，企业的落地研究则更多偏于横向面的应用范围上，因为工业产品模仿较为简单，企业往往不愿意将成本投入到前沿技术的研究，因此大多数企业进行的研究，更多在固定产品的模板上改进产品以及优化解决方案，而缺少了前沿技术的储备和新场景的拓展性研究，这也导致了应用型人才在市场上更受欢迎，而研究所等机构却往往因为先研究再产品的思路，以及技术产业化难、成本高、利用率低等因素，往往需要依靠政策研究补贴，或者依靠部分军方和科技馆的小批量订单来持续发展，类似美国硅谷高利润企业养黑科技的模式，在中国很难实现。  

　　虽然国家近年来鼓励科技成果校园创业，针对新兴科创企业，有各项计划和政策扶持，希望让更多具有实际落地价值的项目转化为经济价值，但效果并不算好，很多企业拿下补贴之后，方向就开始转向风口扎堆，这是一种产业规划和指导的缺失，如何让企业前沿性的科研成果产出有持续性，方法有可复制性，这是一个大难题。

　　作为一个通用机械设备，虽然我国的机器人密度仍然很低，但高的人口基数拉低了这个数值，按照工业机器人的平均8年的使用寿命和目前的行业开拓程度，工业机器人目前的市场还有多大？未来国内的市场蛋糕存量还够多少家企业分食？工业市场的淡季和旺季间歇多少年？随着数字化程度加深，类似格力等大企业开始自主研发机器人，曾经大批量订单的汽车行业也已经难以支撑，虽然3C电子行业作为新秀扛起了大旗，但这波风潮过后，还能剩下多少的市场机会？大企业提前进行前沿性的黑科技布局或许能为企业带来更多的底牌和契机！  

　　随着互联网公司越来越多的开始招聘工业领域人才，逐步进军机器人市场后，机器人线上工业云平台、家用服务机器人场景逐渐开始成为互联网企业争夺的下一个风口，互联网的营销模式和经营思路，将对于原本工业市场的企业是一个全新的挑战，这些在互联网竞争中，更熟练掌握形象包装和市场化经营的企业进入市场，或许将在机器人市场搅起一阵新的腥风血雨。工业企业是否会通过并购下游企业转型，或者向着更庞大的消费级市场冲击？我们不置可否，但未来，敢于面对国内外的竞争，能依靠市场、人才和技术冲出亚洲，走向全球的企业，才一定是未来的行业真正的霸主。

　　07结语

　　伴随机器人开始应用于越来越多的实际应用场景，目前机器人制造过程中轻型化、柔性化、智能化趋势明显，未来机器人将越来越灵巧、安全，并且能以更多形式提供服务，大大扩展机器人应用范畴，搭载了AI的智能机器人很大程度上将颠覆原有的产业结构，因此解决工业基础问题的方法在新的产业面前，并不如前沿技术转化在弯道超车中来的实用，这些新的科技或者研究成果，将是以AI、智能机器人为基础的新机器人企业在竞争中拉开差异，扩大优势的必备因素，这也必然将诞生全新的产业链。

　　到那时，中国与美国的理念和路线到底谁是正确，可能才会真正被验证。国家与社会能去解决好这些问题，说不定波士顿动力这样的前沿企业也能在中国迅速出现并崛起。