4工業機器人和埃斯頓的明天

上一期我們談到看埃斯頓的未來不得不考慮的至少三個問題，第一個研發團隊實力方面是較樂觀的。第二個財務及估值方面，隱患不小。但其實如果埃斯頓能把握住行業發展的趨勢並面向未來做出正確的決策，這些隱患自然會隨時間迎刃而解，這就是第三個問題，也就是今天的主題——工業機器人和埃斯頓的明天。

一說是明天的事情，就帶有預測的性質了，所以會摻雜一些我們自己的猜想。這個先和大家說一聲，這一期的主觀判斷的成分比前幾期都要多，因為是講的未來的可能，猜想是不可避免的。所以希望你在聽這一期的時候更加的理性和清醒，我們的猜想是供你參考，能夠激發你自己的更多自主的思考才是更有意義的事情。

今天的內容：

1、我先和你探討下未來工業機器人行業的發展趨勢。

2、然後，談談隨著行業的演變發展，埃斯頓未來在行業中會具有哪些優勢，又會面臨哪些挑戰，其未來要獲得更大發展的關鍵在哪裡。

一、工業機器人行業的發展趨勢

1. 智能製造方向下：雲互聯和智能化

未來的工廠都將是數字化、智能化的，智能製造是製造業演變的大趨勢，是全球經濟的一個大風口。因此咱們國家把智能製造視為一個非常重要的戰略，智能製造是《中國製造 2025》戰略的主攻方向。智能製造是一個大的生態系統，工業機器人是其中不可或缺的重要一環，那在智能製造這個大方向下，工業機器人需要具備哪些能力才能與其他要素一起構成一個智能的製造系統呢？

答案是雲互聯和智能化。

其中雲互聯是基於大的工業機器人作業體系而言，要求機器人與機器人、機器人與人、機器人與其它設備之間實現互聯。實現雲互聯主要依靠兩個關鍵環節：物聯網和雲平台。雲平台是工業機器人云互聯繫統的中樞，不同機器人之間、機器人與工人之間的交互會產生大量的原始數據，而雲計算對這些原始大數據進行歸類、分析、整理、挖掘能力，進而產生決策，藉由物聯網技術作為傳輸和反饋媒介，將結果返回到人機協作的實時過程之中，從而迅速優化生產製造流程，為實現智能製造、個性化製造提供有力的技術支撐。

而智能化這裡是針對工業機器人個體來說的。對於工業機器人個體來說，隨著感測技術和人工智慧技術的發展，機器人可以越來越智能，工業機器人的進化方向是可以與人共處的人機協作機器人。人工智慧的發展是推動機器人智能化的關鍵。

（這裡插一句，每天都聽前哨的朋友應該知道，人工智慧自身的技術壁壘目前已難以建立，當前正在迅速工具化、大眾化，只有和具體行業、具體應用結合才能讓相關企業建立相應的壁壘，而可以廣泛應用於製造業各領域的工業機器人就是一個人工智慧與具體應用可以深度融合的載體。）

在工業機器人領域，人工智慧主要的應用是機器視覺和深度學習。

在工業機器人的使用中，最廣泛、最容易與人工智慧結合的方面就是機器視覺，機器視覺是現有的機器人從自動化設備轉變為智能機器的一個關鍵因素。機器視覺要解決的問題主要是抓取和避讓：機器人有了眼睛和感知以後，就不需要把它放在一個固定的位置，而是放在一個大概的位置上，它可以自己憑眼睛識別來抓取物件，這樣就可以省很多外圍設備，降低使用成本；而當有人靠近時，機器人可以靠眼睛識別，停下動作，保證安全性，這是人機協作的必要前提。另外，工業機器人在高端精密控制方面也需要機器視覺的輔助。所以，對於工業機器人領域來說，對於人工智慧的運用，首先凸顯的就是機器視覺的價值，因此當前各個本體製造企業都在積極進行機器視覺方面的研發投入和收購。當然也會出現身懷機器視覺技術的公司切入到工業機器人領域。比如海康威視就是利用自身在機器視覺方面的積累，推出「阡陌」快遞分揀機器人、自動泊車機器人等直接佔據行業龍頭位置。

而深度學習可以使機器人像人一樣通過學習掌握新的技能，適應未知的工作環境，從而提高對於新任務的工作效率，擺脫預編程序的束縛，真正走向智能化。

當前，所有的機器人企業都面臨著與人工智慧、雲計算、物聯網等新技術深度融合，提供智能工業機器人和智能製造系統服務——這樣一種前所未有的挑戰和機遇，甚至可以說這是對行業影響最為深遠的一次變革。而誰能夠把握住這個機會，誰就更有可能佔據未來行業的制高點，引領下一個時代的發展。

2.運動控制成為硬需求

之前大家的發展更多是在精細化、大負載、提高效率等方面，也就是重質重量。當前，隨著技術和應用的不斷發展，對機器人的運動能力要求進一步提升。比如具有多軸的工業機器人，對它進行整體運動控制、讓各個關節協同運作就需要更高端的運動控制技術；另外，尤其是人工智慧帶來的這種機器人的廣泛適應性，更加突出了對機器人本身動作的控制和對其整體運動的控制。比如我們說人機協作是未來方向，那麼機器人就要具有很強的交互性和柔性，不能傷到人，這除了要有機器視覺外，還要有更高的力控制能力。所以，擁有更高端的運動控制技術，有助於工業機器人建立適應性更強、能夠更加便於智能控制的生產線。運動控制技術的重要意義已經成為行業的共識，這一點可以從國內埃斯頓、埃夫特、新松等企業的布局明顯觀察到。因此，對運動控制技術的轉化利用也將極大影響行業的下一步發展。

3，市場快速發展變化，系統集成商作用凸顯

機器人本體在具體的行業應用中是需要相應的調教的，各個不同類型的應用，不同生產要求的流水線對機器人本體的要求也不同。而系統集成服務就是針對具體的工廠要求，對機器人本體、周圍配套設備、及控制系統進行組合調試，直接提供最終的解決方案和裝配，面對終端應用。隨著當前下游各類工廠對機器人的迫切需求進一步加大，下游的系統集成商們就迎來了快速發展。有朋友聽我說要分析埃斯頓，跟我說拓斯達收入利潤漲幅更大，股價漲的也更好，應該主要就是這個原因，因為目前它主要就是做下游系統集成的。

結合前面講的智能製造這個大趨勢，未來各行各業的具體解決方案需要運用到雲互聯、人工智慧等技術進行更複雜的生態系統的設計和軟硬體裝配。在這樣的情形下，相比傳統建造工廠的方式，新的形勢下，下游的系統集成服務的綜合能力對客戶就尤其重要，其價值更加凸顯。基於此，我們甚至設想過，未來行業的制高點會不會向下轉移，系統集成商由於把握著客戶需求而可以向上游的機器人零部件及本體製造公司討價環節，進而變成掌握行業利潤制高點的環節。如果是這樣，那麼埃斯頓的前景就晦暗很多了。但了解了更多下遊行業的實際情況以後，我們暫時打消了這種設想。

系統集成商的工作有一個特點，就是不能標準化產出。每一家工廠的條件，要求都不同，只能逐個研究，不便於大規模推廣複製，因而一定意義上就成為勞動密集型工作。比如說一個億的產值需要1000個人的團隊，那要將產值擴大到10個億，人員規模也要相應地增加10倍到10000人才能做成。這就使整體效率難以較大提升，因此每家系統集成商都面臨著較低的收入規模天花板。這就導致了，系統集成行業企業眾多，很難出現規模超大的壟斷企業，也就不能有強大的議價能力掣肘上游。但目前國內這個行業過於分散，接下來還是會出現整合，比如說以應用的行業領域為劃分，一個行業只剩下幾家大的系統集成商這種情形還是有可能出現的。未來，對埃斯頓這樣的公司來說，需要值得警惕的是，在系統集成領域做的成功的企業有沒有成功向上游開拓的可能。

從國外的機器人公司發展來看，從上游核心零部件到機器人本體到下游系統集成進行全產業鏈布局的公司，其收入規模和市值更大。因此，作為機器人核心零部件和本體製造商不能不涉及下游應用業務，尤其是面對目前加碼了雲計算、人工智慧後的智能製造，工業大數據的價值意義非凡，就更不能不涉及下游業務。不過基於下游業務天花板較低、很難形成規模效應的特點，也不能過度投入。所以，各家工業機器人公司在系統集成業務方面的的選擇和決策也會影響行業格局的下一步演變。

二、埃斯頓在此種行業格局下的優劣勢

企業發展只有布局未來需要，才能立於不敗之地。面對行業出現的發展和變化，埃斯頓又做出了怎樣的應對呢？把握住了埃斯頓下一步的布局，我們就能夠更加客觀地對埃斯頓的未來發展做出分析和判斷。

優勢：

1、產業深度全面布局，突破本體供應商限制

咱們在第二講「埃斯頓的啟航之路」里介紹過的它近兩年的投資布局，埃斯頓已經突破原有作為核心零部件提供商和本體供應商的範圍，進行了一系列的收購整合，進行了全產業鏈布局。更加貼近下遊客戶需要，拓展服務內容，在智能製造整體解決方案方面進行了有益嘗試。結合具體應用行業，在醫療、電子等領域進行了積極探索。正在轉變成為一家全產業鏈布局的綜合服務提供者，給未來業績和成長增添了更多想像空間。

2、引領行業技術潮流，不斷增強技術領先程度

在下一步行業發展重點的雲互聯、機器視覺、以及運動控制技術方面上，以技術立家的埃斯頓可以說是沒有錯過這些重要技術的布局。2015年收購具有機器人3D視覺技術義大利Euclid Labs SRL；2017年2月，收購具有高精運動控制技術的英國TRIO；2017年4月，收購BARRETT進軍人機協作智能機器人；在今年工博會上展出的雲平台更體現了它在智能製造方面的布局。（有沒有發現，在這一期了解了關乎行業未來演變的重要技術和方向後，對之前埃斯頓的收購才算真正get到了其要義）

3、在伺服系統和本體供應「老本行」上持續精研

作為其安身立命的根本，埃斯頓在其起家的伺服系統和本體供應上功力不減，近兩年進行深入研發，不斷縮小了與國際先進水平的差距，基本功更加紮實，面對競爭也會更加從容。

劣勢：

同時，我們也觀察到了一些行業內正在持續變化但是埃斯頓做的還不夠好的地方，主要體現在以下兩個方面：

1、面對人工智慧潮流反應還稍顯遲鈍

人工智慧作為機器人行業面臨的最大衝擊也是最大機遇，實際上這個行業內的所有企業都是處在同一起跑線的位置。歷來技術變革都是後起企業彎道超車的好機會，積極擁抱和適應新變化，從而完成對前人的反超，所以這次人工智慧浪潮對於中國機器人企業來說，是一次絕佳的機會。不同於商業機器人領域的進展迅速，在工業機器人領域，國內企業總體應對還是比較缺乏。前面我們講了人工智慧在工業機器人領域的應用主要是機器視覺和深度學習，機器視覺剛講過埃斯頓已經布局了，而深度學習方面還沒看到它相關的布局。而我在工博會上看到發那科已經有相應的產品展出，在人工智慧時代，工業機器人國際巨頭的優勢地位會不會進一步確立呢？也是值得留意的。

2、在系統集成方面進展不大。

其實目前我們也還不是很清楚這一點應該算優勢還是劣勢，暫且放在這裡來講吧。

上文我們說到過，當前國內對工業機器人的使用潮流催生了一批系統集成商，雖然系統集成方面存在較低的天花板，但是可以具體了解一線具體應用企業的反饋，快速掌握市場動態進行調整。而我了解到目前埃斯頓的經營策略是抓大放小，面對目前下游應用的主流，及局部生產線而非整體工廠的改造，埃斯頓選擇交給它自己的下游代理商和合作的系統集成商來做，自己只接做整體智能製造系統解決方案的業務，而這種需求目前還不是主流，需求數量不是很多。把業務交給下游代理商和系統集成商來做會出現什麼問題呢？因為系統集成商可以選擇多家上游公司的產品，目前還是國外機器人的產品更受歡迎，還有很多購買了國外先進零部件組裝的國內本體製造商的競爭，所以，下游的合作夥伴在解決客戶具體需求時未必會採用埃斯頓的產品甚至完全不採用，對埃斯頓來說這部分目前佔主流的市場不可控。

那埃斯頓為什麼還是主動選擇放棄這部分業務呢？難道是管理層昏庸？以它近兩年的收購行為來看，這種可能性不大。我們猜想，正是因為前面講到的兩點：智能化工廠是未來，而且系統集成業務複雜、效率低。所以這可能是埃斯頓經過權衡而選擇的經營策略，即下游業務只抓面向未來的提供整體智能製造解決方案的業務類型，雖然目前這部分需求還不大；而放棄當前還是需求主流的局部自動化改造業務，即便這樣會導致喪失一些收入來源，當然，這部分或許根據行業，埃斯頓可能也會有不同的應對態度，這還並不是很了解。

三、埃斯頓未來發展的關鍵

上面，關於下游的合作夥伴在解決客戶具體需求時未必會採用埃斯頓的產品甚至完全不採用，從這一點中我們引申思考出了埃斯頓未來發展的關鍵的其中一點（第1點）：

1，不斷增強核心零部件及本體的競爭實力

我們說下游的業務不能缺失，但天花板又比較低，所以上游的業務一定要不斷提高競爭力。雖然，今天下游系統集成商在選擇零部件和本體時還主要考慮國外廠商，但只要埃斯頓的機器人核心零部件和本體有一天能證明自己已經和國外產品技術實力和壽命相當，那埃斯頓就還面臨著巨大的成長空間。因為目前國內機器人領域還是四大家族主導，但國產替代比率正在一年年上升，這個勢頭若不變，埃斯頓又是國內龍頭，其前景自然不錯。所以，這方面，我們要重點關注它的伺服系統、控制器、本體的技術精進情況。

2，智能製造方面的進展

看埃斯頓未來的關鍵,另外一點，我們認為，就是它在智能製造方面的進展了。這一點，需要持續關注它的公告等動態信息。它這兩年收購的相關公司，對這些技術的消化和轉化還需要時間，這都需要持續的關注。以及關注它在雲互聯和人工智慧方面有沒有更多的動作，比如說收購或者引進相關人才自己研發出相關技術或產品。

到這裡，埃斯頓系列結束了，最後，給你提一個引申思考：

引申思考：

埃斯頓的成長史、其機器人業務近兩年的爆發、以及對於其未來實力的猜想，一定會讓你考慮其中的投資機會。這也是我們想和大家一起思考的公司投資擇時問題：看到了一家公司的成長潛力，那麼怎麼選擇投資時點呢？二級市場的股價波動還受到大盤、國家政策等複雜因素的影響，過早介入可能降低資金投資效率，還可能因為公司未來還不夠明確而遭受損失；而一切都明朗起來的時候，好的投資時點又可能錯過了。你覺得在公司表現出什麼樣的特徵時是好的投資時點呢？還要有其它什麼因素的配合嗎？你還在其它什麼公司身上遇到過擇時的困惑？