木蚁机器人、海柔创新、凯乐士……智能设备凭什么能成为资本的宠儿？

智能设备这个赛道，有这样的表象，就是企业似乎都得一步做到应用行业、场景全覆盖，才能实现快速增长。

实际上，这是一个阶段性任务。盲目的“撒 ”，不问客户现阶段最需要什么，很容易最后资源搭进去一堆，却没溅起任何水花。像木蚁机器人、海柔创新这类玩家，就很好地证明了“指向性升级”的优势。

而目前，无论拆零拣选赛道还是搬运移动赛道，仍有明显的技术和模型问题待解决。我们期待更多玩家能快速、有效地完成迭代，给资本和市场一份满意的答卷。

4.1 智能拣选系统的“拣选面”难题，目前还没出现最优解

密集存储系统，提高空间利用率，尤其是垂直空间上的密集升级，坪效是明显增加了，但是拣选面变少了。额外的倒转操作，直接影响拣选效率。

再看相对热门的穿梭车系统，缩减巷道、二维变多维实现了拣选效率与坪效（水平+垂直）的同时提升。但落到电商场景中，机器人高速作业的频率远高于研发假设，而密集体系检修难度会高于单体机器人，停工风险上升。

所以，拆零拣选的拣选效率和空间利用率之间的矛盾，目前来看市场上还没有出现最优解，绝大多数电商订单处理还是以人工操作为主。

4.2 智能搬运运用场景的深度够了，宽度还不行

就市场渗透情况来看，国内工业端运用明显优于物流端，渗透行业也尚未形成真正意义上的广度。

1）客户对产品的“综合能力”考评升级，需要加大技术研发

一是客户在无人叉车替代人工叉车的基础要求上，更多地开始对其实时感应、智能决策、自动执行能力有了要求，但目前很多产品达不到。

2）经济模型清晰度降低，很难快速打开局面

功能延展相应地改变了产品的经济模型，ROI/ROA对客户业务能力依赖性变强：更大规模地使用产品，带来更大的货量规模，也更能发挥产品效能（例如木蚁机器人，客户货量充足情况下，成本最高能下降40%）；相反，客户业务不稳定，产品使用率不高，效能释放不出来。

我们认为，价值释放依赖客户运营能力的产品，适用于业务流量稳定、较头部的客户；模型独立、自成核算体系的产品，更适用于成长期、转型期的客户。现下搬运设备的模型变化趋势，与业务量稳定的头部基数小、成长型中小客户多的市场结构正好矛盾，很难快速打开局面。