跨栏容易，跨过鸿沟却很难——谈人形机器人面临的商业化挑战

导读

8月22日，第二届世界人形机器人运动会将在北京国家速滑馆"冰丝带"开幕——666 支队伍、2056 台机器人，来自全球 16 个国家，比拼跳远、举重、拔河、乒乓球，赛场上的机器人越来越灵活，技术参数越来越亮眼，舆论热度也越来越高。但一个问题值得冷静思考：技术秀场上的赢家，一定是商业市场上的赢家吗？

高级顾问 王露露

里斯战略咨询

科技行业有一个反常识的规律：很多技术越牛的产品，死得越快；很多技术一般的产品，反而赚得盆满钵满。

领先马斯克星链20年的摩托罗拉铱星计划，66颗卫星覆盖全球，技术难度惊世骇俗 —— 结果烧了50多亿美元，用户只有几万，最后破产。

3D 电视，立体显示技术，《阿凡达》带火后被捧为下一代显示革命 —— 结果没几年就集体退场，如今新电视几乎不再标配 3D。

Google Glass，AR显示、语音控制、第一视角拍摄，发布时轰动全球 —— 结果消费者版直接停掉，沦为企业端工具。

反过来呢？

Ray-Ban Meta 智能眼镜，连屏幕都没有，就一个摄像头加个语音助手 ——2025 年卖了 740 万台，同比增长 281%。

iPod 不是第一个 MP3 播放器，技术也不是最好的 —— 但它成了品类之王。

iPhone 不是第一个智能手机，甚至很多功能都是别人先做的 —— 但它重新定义了品类。

为什么技术领先的，大多输得很惨？

因为技术创新和商业价值，根本就是两回事。技术解决的是 "能不能做出来" 的问题，商业解决的是 "有没有人愿意买、能不能持续卖" 的问题。这中间隔着一条巨大的鸿沟，掉进去的技术产品，不计其数。

技术创新和商业价值之间的

四道鸿沟关卡

用里斯品类创新的视角拆解，这条鸿沟的四道关卡：

第一层：伪品类的陷阱

最常见的失败，不是技术不行，而是品类根本不存在。

里斯的逻辑很简单：商业竞争的终极战场是用户心智，而心智按品类分类。大脑像一排抽屉——买东西先拉开哪个抽屉（品类），再从里面挑哪个牌子（品牌）。很多技术创新死就死在：技术很牛，但心智里根本没有这个抽屉。这个抽屉是否存在就取决于你能否讲清楚“这是什么？”——它和老品类最大的不同是什么，用户为什么有必要买。Google Glass的AR显示、语音控制、第一视角拍摄，技术很酷。2013 年2月 Google发布官方宣传片，内容是过山车、荡秋千、滑雪、花样滑冰—— 全是第一视角的刺激体验。但他始终没有说清楚“这是什么？”、"为什么不直接用 GoPro（只要两三百美元）？"，“有什么是我的手机或者Go Pro做不到的？”

小鹏汽车怎么找到真品类？

2024 年的新能源车已是红海——卷续航、卷价格、卷配置，本质上都是在"新能源车"这个老格子里争"更好"。里斯做的第一件事：不帮小鹏"做得更好"，而是帮它跳出来找一个未来潜力巨大的新格子。通过品类趋势研判发现：行业正从"智能化"进入"智驾化"。用户心智中，下一代汽车是以AI技术驱动、以AI智驾为基础的"AI汽车"，这个格子正在形成——但还没人占。于是小鹏战略聚焦：不做"更好、更智能的新能源车"，做"AI汽车""——将智驾下放至10-20万市场，并全系标配高阶AI 智驾、不订阅"——和其他"选配智驾"的新能源车彻底区隔。随着mona、P7+、GX等车型的逐步向上，小鹏在销量和品牌势能上重回第一梯队。

第二层：时间窗口未到

有些技术创新，是品类方向是对的，但时代还没准备好。

就是整个行业的基础配称都还没成熟 —— 技术成本、基础设施、用户认知、供应链，都还没准备好。

最经典的案例是通用魔术（General Magic）。90年代初，这家公司就做出了智能手机的原型——触摸屏、App、移动邮件、电子商务，几乎是 iPhone 的原型。技术方向完全正确，团队成员后来成了 iPod、安卓、eBay 的核心人物。不是智能手机这个品类不对，是时机不对——它早了 20 年。那时候没有移动互联网，没有触摸屏供应链，没有 App 生态，电池技术也不行。

再比如1999年IPO的Webvan，是生鲜电商的鼻祖，全自动仓储、当日送达，模式和现在的叮咚买菜几乎一模一样。结果2001年就破产了，成了互联网泡沫最经典的失败案例。不是生鲜电商这个品类不对，是时机不对——那时候互联网渗透率极低，没有移动支付，没有冷链物流，用户也没有线上买菜的习惯。二十年后，Amazon Fresh同样的模式跑通了。不是后来的人更聪明，是时代准备好了。

怎么判断时机到没到？看四个基础条件：

技术成本：核心技术的成本降到大众可接受的范围了吗？ 基础设施：支撑这个品类运行的底层设施存在吗？ 用户认知：用户对这个品类所解决的痛点认同吗？ 供应链：有成熟的供应链支持大规模量产吗？

四个条件大部分都不具备，就是时机太早，那就先活下来等风来。

卫龙魔芋爽怎么踩准时间窗口？

里斯认为品类创新很多时候不是完全从无到有 "创造" 一个新品类，而是 "发现" 一个正在打开的时间窗口，然后跳进去，成为第一。

里斯服务卫龙时，卫龙面临的问题是：辣条品类增长见顶，第二曲线在哪？

里斯没有让卫龙 "在辣条里卷创新、卷定位"，而是先做了一件事：判断时机即将到来的大趋势——零食健康化。这不是一个虚无缥缈的假设，是正在发生的真实数据：

低卡零食、低脂零食成交额同比增速超过200%； 5 亿人控糖，"低卡"" 零糖 " 成了消费刚需； 69% 的消费者买饮料先翻配料表； 2025 年中国轻食市场规模突破1200亿元，年复合增长率 29.3%。

在这个大趋势下，里斯锁定了一个品类：魔芋。

有意思的是，魔芋不是什么新东西 —— 中国有上千年的食用历史，80年代就开始规模化种植了。那为什么以前没火？因为时机没到：

用户认知没到：魔芋仅仅被当作 "火锅菜"，不知道它是 "低卡健康零食"； 加工工艺没到：生魔芋有毒，去毒工序复杂，以前做不出好吃的零食形态； 健康意识没到：那时候大家还在追求 "好吃"，还没开始追求 "健康地吃"。

但到了2023年前后，三个条件同时成熟：工艺过关了（魔芋爽、素毛肚），产业八年翻了六倍，魔芋零食增速领跑休闲食品所有类目。时间窗口，正好打开。

里斯帮卫龙把魔芋爽重新定位为 "热量低了爽多了"，从辣条附属品升级为独立健康零食品类。结果：2024 年魔芋爽贡献卫龙六成营收增长，利润增长四五倍。

第三层：关键配称缺失——产品有了，但体验没闭环

品类是真的，时机也到了，但很多产品还是死了，很大概率是因为配称没跟上。

什么是配称？里斯 4N 模型里的最后一个N—— 新配称：围绕品类定位，完善地构建产品、渠道、技术、生态、组织、营销，让用户真实感受到品类的价值。

对于前沿科技行业，很多技术出身的团队有一个误区：以为产品好就够了。 但用户买的不是产品，是 "产品 + 生态" 的完整体验。产品配称及格，生态配称不及格，整体体验就是不及格。

比如微软的Zune。

Zune的硬件做工、音质其实都不差，有些功能还比iPod强。但它就是打不过 iPod。

为什么？因为 iPod背后是iTunes + 音乐版权的完整生态 —— 你买了iPod，就能方便地买到、管理、同步海量音乐。而Zune只是一个硬件播放器，音乐生态一塌糊涂。用户买的不是MP3播放器，是 "随时听到任何音乐" 的体验。硬件只是体验的一部分，生态才是体验的全部。

技术很牛，但败给了生态和商业模式 —— 本质上就是关键配称缺失。

第四层：系统性地依赖老路径

最可惜的一种失败是：技术有了，品类有了，时机也对了，但整个组织被老品类系统性地绑架了。

柯达就是最经典的例子。世界上第一台数码相机是柯达 1975 年发明的，技术领先全世界。但最后柯达破产了。因为柯达的整个系统都是围绕胶卷设计的：

心智上：柯达 = 胶卷，做数码相机，用户觉得 "不专业"； 业务上：胶卷贡献 70% 的利润，数码相机又贵又不赚钱，谁重视； 渠道上：冲印店是核心渠道，数码相机不需要冲印，渠道当然抵制； 客户上：核心客户是摄影爱好者和冲印店，他们要的是胶卷，不是数码； 能力上：最强的团队是化学胶片团队，数码团队是边缘部门； 文化上："胶片才是真正的摄影"，数码就是玩具。

你想打破任何一层，其他五层都会把你拉回来。

这就是克里斯坦森说的 "创新者窘境"—— 大公司不是看不到创新，而是它们太理性了，理性地选择了保护老业务、牺牲新品类。

系统性路径依赖怎么破？里斯的答案是：新品类必须用新品牌，独立运作。

长城汽车与里斯合作 15 年，被誉为"中国定位实践第一案例"，核心就一条：新品类用新品牌。长城起家于皮卡。若在皮卡基础上延伸出"长城 SUV"，用户心智中长城 = 皮卡，做 SUV 会被认为不专业。里斯建议：经济型 SUV 独立品牌——哈弗，独立品牌、团队、渠道，老品牌的成功不成为新品类的包袱。哈弗 H6 成为国民神车，连续多年 SUV 销量第一，长城从 80 亿跃升至千亿级。方盒子越野趋势到来前，长城再次推出新品类——潮玩越野，没有叫"哈弗越野系列"，而是独立品牌坦克。

每一个新品类都是一个新品牌，独立运作，老品牌的路径依赖传不到新品类。15 年，长城从 80 亿做到 1500 亿，成为中国盈利能力最强的车企之一。

总结一下，技术创新要转化为商业价值，要过四道死亡谷：

层级

关卡

核心问题

失败表现

一

伪品类陷阱

心智中有没有这个格子？

用户不知道你是什么

二

时间窗口未到

行业基础配套成熟了吗？

生不逢时，先驱变先烈

三

关键配称缺失

你的产品有完善的生态吗？

叫好不叫座，输给生态

四

战略路径依赖

组织系统支持新品类吗？

模式桎梏，好牌打烂

当下最火的人形机器人，卡在了第几层？

第一层：伪品类风险

现状：品类定义还非常模糊，伪品类风险尚未排除。

Google Glass同样的剧本，正在当下的人形机器人行业重演。机器人会组队踢球、会自由搏击、会街舞啦啦操，技术也很酷，但是它的商业价值是什么？客户是谁，到底是解决了什么问题，这些问题的答案始终非常模糊。谁能结合产品和技术充分定义清楚，才能够避免落入伪品类的陷阱。

第二层：时间窗口未到

现状：很多基础条件全不具备，大规模商业化时机未到。

例如：

技术成本：一台人形机器人几十万到上百万，比雇一个工人贵得多。企业用不划算，个人更买不起。 基础设施：没有通用的 AI 大脑，运动控制算法还很初级，没有标准化的操作系统和应用生态。 用户认知：大家知道人形机器人很酷，但不知道它能帮自己干什么，也没有购买欲望。 供应链：核心零部件（减速器、伺服电机、力传感器）都还不成熟，成本高、产能低、寿命短、良率差。 大模型：AI尚无法准确理解和预测物理世界的运行规律，机器人在非结构化环境中容易出错，难以应对真实场景的复杂性和不确定性。

第三层：配称竞争

现状： 未来的决战在生态，不在硬件。

谁先做出通用的 AI 大脑？谁先建立开发者生态，让第三方给机器人写 "技能"？谁先积累最多的场景数据，形成飞轮效应？

现在所有人都在卷硬件 —— 自由度、负载、续航。但历史告诉我们：硬件会越来越同质化，真正的护城河是生态配称。

第四层：路径依赖 —— 谁会被自己的成功锁死？

现状：还没到这一层，但可以预判哪些公司最危险。

最危险的，也许恰恰是现在最有优势的公司：汽车公司具备强大的供应链优势、有制造能力，但人形机器人需要的是软件迭代、生态运营、AI自研的能力。科技巨头有AI能力，但它们的主业是互联网和软件，硬件供应链和实体世界的经验不足。

-End-

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