南方财经全媒体记者 石恩泽 深圳报道
一间会议室隔壁的户外吸烟区里，挤满了吞吐着烟圈的年轻创业者。
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这其中，一群身穿POLO衫的人群中，坐着一个西装笔挺的外国男人。这个肤色与周边略为不同的男人此刻指尖夹了一根点燃的烟。他是高通全球副总裁Dev Singh。
上周，Dev刚结束了越南的出差，这周便马不停蹄地赶往深圳办公室，召集中国机器人领域的优秀创业者，开一场产业生态研讨会。
对于机器人这个逐步走向成熟的移动终端，高通寄予了无限厚望，尤其是对在中国市场的发展。为此高通特意将全球机器人芯片研发部门设在了深圳——这座曾诞生出大疆的城市。
不久前，与吸烟区一墙之隔的会议室里，Dev向台下的中国机器人公司代表发表了一场激情四射的演讲。他提到，“AI将在未来比人类更快更便宜.......现阶段我们期望将AI开发工具放在你们创业者的手上，看看你们能做出些什么。”
毫无疑问，AI是高通想向中国创业者播下的火种，期待今后在中国机器人里可以燎原。
台下坐满了机器人创业公司代表。然而，不同于Dev信心满满地状态，一位参会的头部机器人公司销售代表称，国内机器人赛道增速正在放缓，市场正在变得拥挤，价格战让人心力交瘁。他们正在找寻新的增长点，说罢他抬手挠了挠自己愁出不少白发的头顶。
这把AI的虚火好像沙漠里的一场海市蜃楼，每个人都声称见到了，但走近一看，又好像什么都还没有。
在手机厂商以月为单位，勇猛发新机的年代，高通是所有手机厂商争相竞逐的对象。
但在手机出货量日益“消瘦”下，眼瞅着隔壁英伟达靠卖AI算力芯片跻身“万亿市值俱乐部”，昔日手机芯片霸主高通，急需开垦一片新良田——机器人。
而之所以不过多打汽车的主意，则在于汽车市场已很“卷”。Dev分析称，世界上主要的汽车厂商都想自己做，实际上能够清楚的看到天花板在哪儿，但IoT里的应用层出不穷，增长潜力将更加可观。
“我们现在不仅要借助mobile（手机）芯片组撬动IoT（物联网）市场，还要以此定义出属于高通自己的IoT芯片组。”高通全球机器人产品管理负责人何彦说。
要知道IoT这片田地，作为移动互联网的延续，在2015年之前还不成气候。那时的IoT以“连接（Connectivity)”著长，又被称为CIoT。
随着AI这把火越烧越旺，高通创投中国区董事总经理、高通全球副总裁沈劲表示，现阶段IoT的逻辑已经转变为以“AI”为核心的AIoT。据创业邦旗下睿兽分析数据，2022年，AIoT市场份额基本已与CIoT持平。
这其中的关键就在最前面的“A”字上。“我们觉得在IoT公司里，如果它的人工智能含量越高，则它的价值就越高。”沈劲在现场给出了一个结论。
目前在AIoT领域里，沈劲称，业界看好两大爆发性趋势，一个是机器人，另一个是机器视觉。其中，过去1年机器人赛道的募资数据约是机器视觉的3倍。
而在中国机器人市场里，又将细分出3个板块——工业级、服务级和医疗级，并且每个细分市场都至少是百亿级规模。
目前来看，中国工业机器人无论是从整体创业公司数量上，还是独角兽公司含量上，都略占上风。
不难理解，中国作为全球工业制造门类最齐全的国家，尤其是离散型的电子制造，催生出了一批“果链”上市公司。中国在电子制造端的场景丰富度，使机器人初创公司在一个又一个实战中快速迭代。
近年来，协作机器人和物流机器人，作为中国工业机器人里异军突起的代表，已先后经历了好几轮价格战，在部分硬件端已经走向了标品化。这意味着市场成熟度已走向了可大规模化稳定量产的阶段。
一位今年参加德国汉诺威工博会的机器人公司市场部负责人表示，在中国千变万化工业场景里厮杀胜出的机器人，无论是在出货量还是性价比上，都远胜海外同类公司。
此外，除了高通，上述负责人表示，去年英特尔也找他们聊过，希望能够建立密切合作，携手共创新生态。可见，国际芯片巨头不约而同将“锄头”对准了中国工业机器人市场。
“我相信今天的研讨会只是一个开始，未来我们将和在座的各位保持进一步的交流。”在会议结束时，高通深圳事业部BD一边忙着让在场创业者加入微信群，一边用这句话为高通在机器人赛道上的“野心”，暂时打上了一个逗号。
与芯片公司站在统一战线的，还有给AloT开发“卖铲子”的软件工具平台。
这些软件生态平台，一定程度上决定了芯片的价值。正如英伟达之所以能够在AI时代初期赚到“第一桶金”，关键在于其AI芯片生态体系搭建的最完善。这无疑为后续开发者降低了准入门槛，从而在推广上达到了“一呼百应”的效果。
高通中国也在暗自布局自己的势力范围。目前高通中国在投资了80家企业，孵化了11家独角兽。
本次高通生态会也邀请了不少合作伙伴到场。在会议室门口一块围起来的空地上，一台巡检机器人的屏幕亮着光，欢快地绕着圈打转。
这台机器人是由阿加犀智能带来的，作为高通创投孵化的企业、高通芯片在SDK（软件开发工具包）上的生态伙伴，阿加犀智能在AI时代看到了无限商机。
“在整个物联网时代，我们发现即将迎来一个非常碎片化、异构化的市场。”阿加犀首席运营官史硕大手一挥如此描述道。
单从应用场景来说，边缘计算、机器人、车载等场景就将分化出非常多个碎片化需求。好比说，从1个万亿级市场，分化出另外1万个碎片化的亿级市场。
然而，这将给开发者带来很沉重的选择压力，在他们还没开始就先迷失在操作系统、计算单元、适配AI框架等一堆错综复杂的工具包里。
机器人作为各行各业顶尖技术和不同应用场景下碰撞出的产物，讲求组合式创新。放到飞跃式迭代的AI时代，企业尤为需要摸索出一套快速融入场景的方法。而为企业提供一个开箱即用的软件服务工具包，成为阿加犀所看到的机会。
值得注意的是，无论是芯片厂商还是软件平台，他们都在极力描摹关于AI的美好未来。
但对于更加追求当下收益的芯片集成商而言，即便他们对AI时代的新叙事，将信将疑。一方面他们害怕错过这轮风口，另一方面他们清楚地看到，市场对于高算力产品的需求量还没起来。
“我们手里有一些AI芯片的囤货，但是还没有开始大规模向客户做推广，可能下半年吧。”一位前来参加高通研讨会的芯片集成商代理如此说道。这位芯片代理在会议进行到一半之际，就悄悄离场——回去发货了。
无论未来市场有多么诱人，当下能抓住的生意才是他们更为关注的事情。
与上游“卖铲人”的乐观不同，AI这束希望之火并不如想象中那般，灿烂而热烈地“燎”到工业机器人公司身上。
如果说直面消费者的场景是海平面，则工业中离消费者越远的场景，越是封闭在幽暗的海平面之下。
目前擅长3C电子柔性制造的中国工业机器人，以“多批次、少批量、定制化”为特色在全球市场中找到安身立命之本。而这种“非标中找标准化”的能力，是在中国比西方更为细碎、灵敏的工业场景中日复一日打磨出来的。
这意味着中国的工业链条更长，AI渗透进每个工业场景所需花费的时间更久。
就拿科幻片里机器人与机器人对话的场景来说，放在当下中国就很难实现。因为不同厂家、不同型号的设备太多了，并且机器人所产生的“语言种类”比人类的还要多。
“机器人相互聊一聊就配对成功的场景，在现实中压根不存在”，一位主打硬件平台数字化的公司创始人表示，若想要两个机器人配合协作完成一项工业作业，背后需要人类加班加点地做大量“对话翻译”工作。
如今中国数字化转型中，有不少通信技术公司正在从事“机器对话翻译”这块的市场，并且该市场规模大到已经催生出不少A股上市公司。
再往下延伸一层，若是机器无法直接对话，则生产数据也不直接相通，甚至都不直接掌握在工厂老板的手中。而脱离了数据的AI，则成了难为无米之炊的巧妇。
当然这里面也存在后来居上者。近年来伴随半导体和新能源产业的崛起而存在的工业机器人，在设备标准建设上，更成体系化，也就是说，这里面数据集中度更高。
如此一来，数据是有了，但越是高附加值的行业，越喜欢把数据“养在深闺”。
一位给半导体领域常年供货量保持前三的AGV（移动机器人）公司市场部负责人表示，绝大多数半导体工厂都禁止数据外传，即便再三保证有设防火墙，客户也是不买账。“在他们看来，只有把网线拔了，心里才最踏实。”
客户固守安全观念也让上述人士颇为焦虑和彷徨。他心里十分清楚，在工业机器人硬件趋同的发展下，即将迎来一轮又一轮的价格战。而在血战中杀出重围，要靠各家在软件上打出差异化。但若是不能将定位、建图、调度管理等数据上云，则未来给AI施展拳脚的空间将变得狭小。
此前上述AGV公司负责人也与华为云、联通云等业务代表联合尝试游说客户上云，但是最后一切计划都在客户的反对声中，不了了之。“制造业老板们对风险属于天生过敏，他们对创新的容错率极低。”
其原因是，AI大模型在工业客户眼里，相当于是一个黑盒。在这个黑盒下面，若是无法实现所有判断节点可追溯，所有操作过程百分之一百稳定，那么工业企业客户很难为了提升效率，而放弃目前已验证过无数次的方案。
这也怪不得他们。ChatGPT与人在对话中“信口开河”或能可解释为一种“可爱”的行为，但在工业机器人移动过程中，超过0.5G的震动等级，将造成一盒价值几十万元的晶圆裂片。
“兴许这一切还需要时间”，说到这里该市场部人士不由得叹了一口气。“你知道吗？这么多年，我学会了一个道理，在工业里稳定比创新更重要”。
说罢，他眼神望向会客室外的空地，一台AGV在研发人员的调试下缓慢但平稳地移动着。
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