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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

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 里斯品类创新战略咨询
2026-08-22
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导读:技术创新和商业价值之间的四道鸿沟关卡。


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
伪品类陷阱
心智中有没有这个格子?
用户不知道你是什么
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
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
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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