最近海外人形机器人赛道有个很值得琢磨的案例,Agility Robotics这家公司,研发双足机器人很多年。早期很多同行都在拼命比拼机器人能不能跳舞、做各种花哨演示,吸引眼球拿融资。而这家团队选了一条很“无趣”的路:不去追求外形多像人,专门瞄准仓库搬运空周转箱这个最简单、重复度最高的岗位。 就这一件小事反复打磨,最后拿到亚马逊的订单,实现规模化落地,成为少有的能够真正产生营收的人形机器人公司。他们的核心理念是from lab to labor,翻译过来就是:从实验室走向真实劳动场景。 这一点恰恰是国内很多做AI、机器人创业的人容易踩的坑。不少创业者一上来就想做全能产品,把AI包装成万能工具,想一次性解决客户所有问题,视频演示效果惊艳,可一放到真实环境里,各种突发状况层出不穷,根本没法稳定交付。 西方很多科技创业者的思路,是先锁定一个极小、明确、高频的痛点,先把这一件事跑通,赚到第一笔钱,再慢慢叠加功能。硅谷很多初创公司,甚至允许早期产品只解决客户1个痛点,剩下的需求后续迭代,不追求一步到位。他们不怕产品“不完美”,最怕产品没有真实付费用户。这个思维,是我们完全可以拿过来用的。 还有一点值得学习:海外创业者对失败的包容心态。硅谷风投圈有个共识,不会因为创始人失败一次就直接否定这个人。很多投资人反而愿意投有过失败创业经历的团队,他们认为试错过程积累的经验,本身就是宝贵资产。当然,这不代表盲目烧钱冒险,而是鼓励小成本快速验证想法。 放到我们国内现实环境里,这个逻辑完全可以平移。就拿我们之前聊的银发经济、社区餐饮、上门服务来说,不用一上来就搭建完整体系,投入大额资金。可以先锁定一个细分小场景,小范围测试,看客户愿不愿意付费,确认需求真实存在,再扩大规模。 AI工具也是同理。现在很多人沉迷研究各种大模型,追求模型参数有多强,却忽略怎么用AI解决具体生意问题。海外不少中小企业的做法很务实:不自己研发大模型,直接调用成熟AI工具,用来压缩客服、文案、资料整理这类重复性工作的人力成本,提升效率。对普通创业者来说,AI不是用来做新赛道噱头,而是降低自身运营成本的工具。 当然,借鉴不等于照搬,国内外市场环境差异很大。欧美人力成本极高,所以仓储、工厂愿意花钱采购机器人替代人工;国内人力成本、客户习惯、政策环境完全不一样。国外可行的方案,直接照抄大概率会水土不服。 举个例子,海外养老机器人、上门助老设备卖得不错,但是直接把同款产品引进国内不一定好卖。国内老人更看重信任、贴身服务,单纯一台机器很难打动他们。所以我们学习的是“聚焦单一痛点落地”的思维,而不是照搬产品本身。 简单总结几点能直接落地的思路: 1. 不要追求产品大而全,找到一个细分痛点,先把单点跑通,拿到真实付费客户,再扩张。 2. AI优先当成降本工具,不要当成创业噱头。先用AI减少重复工作,提升效率,而不是盲目all in研发大模型。 3. 允许小成本试错,快速验证市场反应,发现行不通及时止损,不要等到投入大量资金之后才发现需求是假的。 4. 技术是手段,客户愿意花钱解决的问题,才是生意的根本。再酷炫的机器人、AI,不能帮用户解决麻烦,就没有商业价值。 放眼全球,AI和机器人浪潮确实是大趋势,但机会从来不是只属于掌握顶尖技术的大企业。对普通创业者而言,看懂海外这些公司做事的底层逻辑,结合我们国内本地的真实需求,小步快跑,才是更稳妥的创业路径。 #AI创业 #机器人 #海外科技 #创业思维 #商业思考
最近海外人形机器人赛道有个很值得琢磨的案例,Agility Robotics这家公司,研发双足机器人很多年。早期很多同行都在拼命比拼机器人能不能跳舞、做各种花哨演示,吸引眼球拿融资。而这家团队选了一条很“无趣”的路:不去追求外形多像人,专门瞄准仓库搬运空周转箱这个最简单、重复度最高的岗位。 就这一件小事反复打磨,最后拿到亚马逊的订单,实现规模化落地,成为少有的能够真正产生营收的人形机器人公司。他们的核心理念是from lab to labor,翻译过来就是:从实验室走向真实劳动场景。 这一点恰恰是国内很多做AI、机器人创业的人容易踩的坑。不少创业者一上来就想做全能产品,把AI包装成万能工具,想一次性解决客户所有问题,视频演示效果惊艳,可一放到真实环境里,各种突发状况层出不穷,根本没法稳定交付。 西方很多科技创业者的思路,是先锁定一个极小、明确、高频的痛点,先把这一件事跑通,赚到第一笔钱,再慢慢叠加功能。硅谷很多初创公司,甚至允许早期产品只解决客户1个痛点,剩下的需求后续迭代,不追求一步到位。他们不怕产品“不完美”,最怕产品没有真实付费用户。这个思维,是我们完全可以拿过来用的。 还有一点值得学习:海外创业者对失败的包容心态。硅谷风投圈有个共识,不会因为创始人失败一次就直接否定这个人。很多投资人反而愿意投有过失败创业经历的团队,他们认为试错过程积累的经验,本身就是宝贵资产。当然,这不代表盲目烧钱冒险,而是鼓励小成本快速验证想法。 放到我们国内现实环境里,这个逻辑完全可以平移。就拿我们之前聊的银发经济、社区餐饮、上门服务来说,不用一上来就搭建完整体系,投入大额资金。可以先锁定一个细分小场景,小范围测试,看客户愿不愿意付费,确认需求真实存在,再扩大规模。 AI工具也是同理。现在很多人沉迷研究各种大模型,追求模型参数有多强,却忽略怎么用AI解决具体生意问题。海外不少中小企业的做法很务实:不自己研发大模型,直接调用成熟AI工具,用来压缩客服、文案、资料整理这类重复性工作的人力成本,提升效率。对普通创业者来说,AI不是用来做新赛道噱头,而是降低自身运营成本的工具。 当然,借鉴不等于照搬,国内外市场环境差异很大。欧美人力成本极高,所以仓储、工厂愿意花钱采购机器人替代人工;国内人力成本、客户习惯、政策环境完全不一样。国外可行的方案,直接照抄大概率会水土不服。 举个例子,海外养老机器人、上门助老设备卖得不错,但是直接把同款产品引进国内不一定好卖。国内老人更看重信任、贴身服务,单纯一台机器很难打动他们。所以我们学习的是“聚焦单一痛点落地”的思维,而不是照搬产品本身。 简单总结几点能直接落地的思路: 1. 不要追求产品大而全,找到一个细分痛点,先把单点跑通,拿到真实付费客户,再扩张。 2. AI优先当成降本工具,不要当成创业噱头。先用AI减少重复工作,提升效率,而不是盲目all in研发大模型。 3. 允许小成本试错,快速验证市场反应,发现行不通及时止损,不要等到投入大量资金之后才发现需求是假的。 4. 技术是手段,客户愿意花钱解决的问题,才是生意的根本。再酷炫的机器人、AI,不能帮用户解决麻烦,就没有商业价值。 放眼全球,AI和机器人浪潮确实是大趋势,但机会从来不是只属于掌握顶尖技术的大企业。对普通创业者而言,看懂海外这些公司做事的底层逻辑,结合我们国内本地的真实需求,小步快跑,才是更稳妥的创业路径。 #AI创业 #机器人 #海外科技 #创业思维 #商业思考


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