文 | 吳睿

編輯 | 彭孝秋

上半年過去了，機器人的池塘裡沒濺起幾朵水花。

如果一直關注機器人不難感知到，過去兩年如火如荼的機器人投資熱正在熄火，尤其是之前被資本追捧的、以移動底盤和複合機器人為主業公司。36氪從多家科技FA處瞭解到，許多明星AMR（Autonomous Mobile Robot，自主導航移動機器人）公司近期都在開放融資，都進展不佳。

但有趣的是，移動機器人賽道中一個此前被認為枯燥、不被看好的細分，在一片冷淡裡反倒顯出了幾分如火如荼——無人叉車，在投資界近乎停擺的上半年已經宣佈了多筆融資：國內品牌包括未來機器人、捷象靈越、勱微機器人、木蟻機器人，接連完成億元級融資，最高一筆達到5億元；國外品牌則有Seegrid。據36氪瞭解，還有其他無人叉車公司已完成融資但尚未宣佈。

很多時候，同個賽道的選手都是一榮俱榮、一損俱損的。但同樣頂著“移動機器人”的名頭，在AMR的融資之路遭遇坎坷時，為什麼無人叉車會迎來小熱點？

叉車性感起來了？

叉車，一種在倉庫、工廠、機場等地用於裝卸、堆垛和短距離運輸以及重型搬運的工業車輛。之所以叫叉車，是因為車前往往有兩條叉腿，用來抬起裝在托盤上的貨物。無人叉車，即將AGV技術用於叉車，是對傳統叉車的智慧化。AMR等移動地盤所用到的自主導航、建圖演算法、多車輛排程系統等技術，在無人叉車中同樣有應用。

以無人倉儲為主題的投資至少進行了5年以上，但在這個主題下，無人叉車的熱度一直都遠弱於AGV和AMR。相比較後者的百花齊放，無人叉車賽道中的標的相當有限。雖然極智嘉、快倉等AGV公司也有無人叉車產品；杭叉、合力、林德中國等傳統叉車公司也在推出智慧化產品。但以叉車為主業、且仍處於一級市場中早期的公司，上述提到上半年融資幾乎已經涵蓋了所有標的。

AGV/AMR與無人叉車的冷熱不均，背後的原因或在於資本是從不同的邏輯觀察兩者。

多位移動機器人創業者和關注智慧製造的投資人曾向36氪表示，在倉儲和工廠產線搬運物流場景中，自主導航的移動底盤和複合機器人的推廣、應用，不過近5、6年才發生的事。此前這個場景是人工用小推車搬運，所以AMR的推廣存在著替人的邏輯，AMR公司要不斷向客戶證明「機器搬運的成本效率的確優於人類」。

在過去兩年資本的跑馬圈地之後，AMR公司要用大量、快速拿單來匹配自己的高估值，而讓客戶接受新產品本身是個快不起來的過程，這就是AMR公司此刻的困局所在。

無人叉車則不然。對工廠和倉庫來說，叉車是剛需，其應用幾乎持續了一整個製造業大發展時代，這一車輛形態是足夠熟悉的。同時，叉車的應用場景非常廣泛，無論是工廠、倉儲還是機場、碼頭，只要需要堆垛、裝卸動作的場景都需要叉車。應用行業本身再波動，叉車都是「東邊不亮西邊亮」。

本質上，無論是叉車的電動化還是無人化，都是對一個成熟環節進行升級的過程，客戶接受的心理門檻是低的。也因此，無人叉車的需求度漲跌是與傳統叉車同頻共振的。

而叉車本身正處於景氣週期中。從2009-2019的十年中，中國以快於全球的增速，已成為最大的叉車消費市場。以過去數十年的發展來看，叉車的銷售與製造業曲線類似，每出現一次探底，隨後就會迎來2-3年的景氣週期。浙商證券研究顯示，國內叉車的銷量在2019年出現新一次波谷，按規律發展，2020-2023將是持續放量的三年。

簡而言之，在目睹過AMR公司的自證困局後，資本希望在智慧製造工業車輛的領域尋找「替代」而非「創造需求」的標的，來提高確定性。

一個數字可以證明市場對無人叉車的需求。據中國移動機器人（AGV/AMR）產業聯盟資料，2021年中國叉式移動機器人銷量達8000臺。這個數字看似不大，但從2017年以來，叉車 AGV 銷售複合增長率達到78%。如果以上述替代叉車的邏輯來看，未來叉車 AGV 的佔比每提升 1%，將有數千至數萬臺的放量。如果能保持這樣的增長率，無人叉車的市場規模將快速擴張。

相比較AMR移動小車對搬運工的代替，無人叉車代替的叉車駕駛員是成本更高的工種。招聘網站顯示，叉車駕駛員的平均薪資在5300元左右，且上手前需要考到叉車駕駛證。無論從招工難還是人力成本的角度，客戶的需求都會更為迫切。

尚未開墾與尚未解決的

關注無人叉車的投資人，看起來都好像在AMR專案中受過一點「傷」。

他們向36氪提到，在AMR之後關注叉車，一部分原因在於無人叉車有更強的技術壁壘。如果說前者核心考驗的團隊能力在於工業車輛的智慧化，那麼後者在此基礎上還要具備對車體本身的深入理解。這並不是一個機器人大賽冠軍就能殺進來創業的領域。抬高一點門檻，就減少一點如AMR般同質化競爭、紅海肉搏的可能。

簡單來說，無人叉車比AMR的難度提升是全方位的。躍為資本孫嬌向36氪分析，無人叉車自重大，比如平衡重車型，加上載重要近似 10 噸，一輛轎車也不過1。5 噸左右；執行速度快，一旦出現撞人/撞裝置，後果要比AGV/AMR嚴重得多。

而無人叉車恰恰是不好控制的。從車體來說，和無人駕駛一樣，無人叉車的運動模型也可以抽象為腳踏車模型，這種模型的轉向系統屬於「大滯後系統」，不能隨時隨地原地自旋改變執行方向。因此在控制其轉向時，需要考慮車輛在不同曲線、速度狀態下的響應，這些都需要在軟體控制系統中做針對性的預測與補償。除去車體外，無人叉車還要對貨叉這個執行單元有精確控制。尤其在一些高位叉取的場景中，貨叉要同時保證定位精度和安全性。

就是說，無人叉車創業者既要懂硬體結構，也要把這些理解落實到軟體中，以滿足自主移動的AGV需求。

更高的智慧化、更好的控制，這也是資本對無人叉車的期待。

先說智慧化。這是無人叉車公司最本質的機會所在。世界上排名前十的人工叉車公司都是巨頭，有7家都在推出無人叉車產品。但他們的劣勢在於不具備智慧化研發能力，都要採用第三方方案，也就導致了二次開發、授權費高、場景不適配的問題。但目前的無人叉車專業化廠商，雖然在這方面有所優勢，但仍有很多內功需要修煉。

據36氪瞭解，在核心的定位導航演算法上，一些標的仍然使用第三方定位演算法；有的標的自我宣傳為視覺導航演算法，但實際落地仍然主要用上一代的二維碼導航方式。這些僅僅能被稱為改良的方案依然對環境有很強的依賴，相比較真正的鐳射雷達方案沒有優勢。

其次，叉車作為車間倉庫中廣泛應用的車輛，要對接的環節比移動小車要多得多，這些都對無人叉車的通訊能力提出了高要求。36氪曾在一個走訪的工廠中看到，10臺無人叉車要對接二十幾臺生產裝置、四個立庫和四個捲簾門。這就需要排程演算法本身對於路網、容錯機制的設計能過關。除了對演算法模型的最佳化，還要把對工廠的生產模式、生產節拍、生產流程的理解，結合到排程演算法裡去。

在機器工程方面，則有更多的問題等待在落地中解決。一位無人叉車創始人告訴36氪，有些主業並非叉車的公司之所以能快速推出叉車產品，方法是買傳統叉車來無人化，但傳統叉車和智慧化叉車是完全不同的邏輯。

傳統叉車高度依賴駕駛員的感知和決策能力，本體的運動控制精度是非常差的，只是加上定位導航組建的改動，根本沒法做到人一樣迅速智慧。同時，由於傳統叉車並不會為攝像頭預留全視野，因此在倒車、轉向時經常會產生感知盲區，這樣簡單粗暴的組合極有可能產生安全問題。

像移動AMR一樣，無人叉車的技術迭代和落地還有很長的路要走。但市場對這一看起來不性感的車型開始關注是個好開始：別拿叉車不當高科技。