近日，真格基金在深圳举办了「真格精酿·工业圆桌派」闭门交流活动，与创业者一同交流工业领域的发展的新趋势与思考。

  “工业 4.0 是我们从始至终看好的赛道，我们在工业机器人、物流自动化、软件协同等各个工业数字化升级节点都做了布局。今年观察到全球大环境变化下，中国供应链面临着更多挑战，我们的被投企业在这样的环境下坚持创新驱动、技术驱动、产品驱动，有着不俗的表现。我们会持续陪伴这一些企业成长，并持续关注工业互联网赛道。”

  很多工厂的产线已经暂停开工，为什么我们还在推进自动化？因为需求是有周期性的，我们要看到需求波动之后能再次旺盛的原因，从而抓住这轮需求。观察现在的局势，已经能够深刻地感受到劳动力在大幅流失，泛工业流出的劳动力最多，所以无人化变革的需求最迫切。因此，现代制造业将期待放在了智能工厂技术上，在高效高质量需求、大批量定制需求等各种需求未能充分满足的情况下，智能工厂改造仍然处于黄金时期。而下一次产能爆发前，就是我们帮助客户推动智能产业化的窗口期。所以咱们不可以只看需求的波动性，更要看整个大趋势怎么走、哪些需求有确定性，才能更好理解我们要做的事。

  我们常提到的智能工厂，分为三步走：第一步是打通物质流，通过一些自动化的手段进行点击、驱动、控制，打通物理连接；第二步是打通数据流，用数据的方式打通物理连接；第三步是用AI打通决策，近年来尤为火热。事实上，中国绝大多数企业在打通物质流上就存在一定认知偏差，在物质流上就没完全打通，但又想做数据流、决策流，这样一个时间段其实是缺乏数据基础的。基于这个发现，我们花了很多时间精力帮企业走好第一步——打通物质流。

  站在智能工厂要定制、高质量、高效的需求角度，我们提出了柔性工业物流的解决方案，通过移动机器人来串联各机台设备，打破离散设备的信息孤岛，完成生产全周期数据闭环，帮企业实现稳定、连续、高效生产。

  我们目前面临的重点是如何在工业移动机器人进入洗牌期的关键阶段实现突围。我很喜欢戚继光的一句诗：“一年三百六十日，多是横戈马上行。”这和我们过去几年的状态很像，移动机器人发展至今已形成激烈的竞争格局，也推动着我们去思考更好的突破点。

  转变思维方法是制胜的关键，最开始大家都把移动机器人当成生产工具，但我们把移动机器人当成人，它本身代表了先进生产力。我们想做移动机器人，就必须走到它作为生产力的角色中，去真正深耕一个行业，所以我们最终选择深度聚焦精密电子制造业的厂内物流环节，以软硬件一体化的解决方案，打造业务流的闭环。

  从本质上看，我们想搭建一个真正全球化的组织机构，我们不再觉得自身是在做出海，而是认为服务全球客户群体的最领先的技术在我这里、在中国这里。做时代级产品、世界级产品，我们在前行。

  工业自动化领域的方案设计目前主要是依靠方案工程师的经验科学，工程师从供应商的海量产品中凭经验选取需要的元件去搭建一个生产线，往往标准化工业机器人的用量只占整个生产线% 的非标零部件，甚至需要等待更长周期的机加件；虽然生产线上是同一种产品，但成本、节拍、常规使用的寿命会有天差地别，非标自动化生产线对每个最终客户、每个自动化公司来讲都是一个“遗憾工程”，下一个设计可能会更好！

  但有多少个自动化公司还有下一次机会呢？人类的工作经验是线性递增的，而精力随着岁数的增加是递减的，如何将人类的生产线设计经验提炼成人工智能，从而帮助工程师们去搭建更新颖可靠的生产线，这并不是“天方夜谭”，不同的行业已经实现 AI 定义，例如在电子设计行业，有 EDA 软件（Electronic Design Automation）；例如在家装自动化行业，有酷家乐；机器人自动化领域其实也应该有一款这样的软件。

  “抛砖引玉”，我们做了款以工业机器人为基础模块的 Assembly Line Design Automation 软件, 将传统的工业机器人技术映射颗粒度更小的乐高形态机器人，机器人在工业大脑的指挥下排列组合，形成矩阵工厂（Matrix factory）；AI 定义软件，软件来驱动这些乐高硬件。

  这是集中控制器分化为大脑、小脑后的结果，大脑即生产线规划软件，做“方案快速搭建“、“机器人轨迹规划”、“方案设计缺陷规避”、“低代码程序生成”、小脑做“机器人群控”、“模型分布式存储”、“实时信号交互”、“实时力矩控制”，从本质上合理化硬件投入、提升产线节拍、增加使用寿命。

  2019 年企业成立时，我们想将这套 ALDA（Assembly Line Design Automation）软件给几个头部集成商使用，但这个改变产业链方式的行为被大厂质疑，他们要我们自己去寻找最终客户试用来解答他们的疑问：“软件是否带来自动化生产线从设计到实施到生产的高效？”

  我们找了一个行业：泵与电机行业， 这是一个附加值并不高的行业， 但工序相对标准：“叶轮装配”、“电机装配”、“壳体装配”、“检验测试变频器”、“包装物流”，其中“叶轮装配”是人工最多的地方，6 个人 6 天的工作量如果按传统方案工程师的经验线 平米的厂房空间、然而一天只能生产 900 件；然而采用 ALDA 系统按频率自动生成的矩阵生产线 平米的厂房空间、一天生产 4800 件不停机，突然间单工位的产能提升，带来的是“电机装配”、“壳体装配”、“检验测试变频器”、“包装物流”其他全工位的自动化改造提升，我们几乎做完了整个“深井泵工厂”，最终能做到降低65% 的成本，提高 433% 的效率，节约 55% 的空间，成立 1 年的小公司芯控智能同时是三家泵业上市公司的自动化线体供应商。

  当然我们并没忘记软件赋能硬件，让集成商在自动化领域更简单，当设备稳定生产后，我们邀请了 3C、光伏、锂电、新能源汽车的自动化设备集成商来现场参观，他们现在都已经是我们软件的铁杆客户，利用我们软件在各自领域的项目实践上已经呈现了较为突出的优势。

  很多时候大家讲弯道超车，其实做的是国产替代的事情。我们并不是一家纯粹的工业软件公司，我们在产品经理层面大量招聘了互联网、游戏方面的人才，希望把软件的易用性向游戏软件靠齐，互联性向社交 APP 靠齐，这些都是国外的工业软件公司没有的思考模式。这样做有啥好处呢？易用性可以把行业门槛降级，从方案工程师到初出茅庐的销售经理，都能完成一个线体自动化项目的搭建。互联性使你们可以在不同空间线上修改方案、通过低代码实施即成为可能，同时我们还采用互联网 APP 的价格，这才是弯道超车，把工业软件互联网化。

  真格基金合伙人 Emma 早期投我们的时候，我们呈现的是一个小盒子做一堆机器人的群控、协同生产；目前我们也按当年描述的计划，将小盒子分成了大脑和小脑，大脑是生产线规划软件，小脑是边缘群控乐高机器人；随着 AI 技术的全面引入、知识图谱专家库的发展成熟，芯控智能的工业大脑不会只局限于小盒子，云化后依靠软件来驱动更多模块化的硬件，让组合更多变，让自动化慢慢的变简单。

  工业数字化是企业不落伍的基本盘，先进组织模式是企业脱颖而出变得伟大的内核

  相信大家都知道一部叫《2012》的灾难片，我大三的时候看了这一部优秀的电影，思考了一些问题：当时全球有 60 亿人，为什么举全球之力，只建造了 4 艘方舟？全球的人力物力已经充分的利用了吗？如果没有充分的利用，是怎么回事没有？如果有充分的利用，是否有更高的利用效率？从那时开始，我就在想怎么样才能更好地改变世界，我选择了怎么提高改变世界的效率作为切入点。

  从哈工大机械工程专业本科毕业后，我在清华大学继续攻读本专业的研究生，方向是做图形相关的算法。我的第一份工作是在航天五院，因为航天器的复杂性，所以在工作中有幸能涉及到工业软件领域的所有大环节，比如 PLM（Product Lifecycle Management，产品生命周期管理）、MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统)。期间我花了很多时间去做工业数字化的历史和行业研究，调研了当时市面上几乎所有环节的主流工业软件图谱，深刻认识到工作数字化对于提升公司效率的重要程度。

  但是，这期间也发现：运用了工业软件的企业并不一定都能提升工作效率，甚至会常常会出现 PLM（Product Lifecycle Management，产品生命周期管理）、MES（Manufacturing Execution System，制造执行系统）落地失败的案例。无数先进制造企业都在走工业数字化的道路，却鲜有企业是因为数字化工具而伟大，那这一些企业因为什么而伟大？我进一步考究了制造企业的历史，我发现：我们记得福特是因为它的生产线改变了整个汽车行业，大家都在借鉴大规模流水线来提高生产效率；我们记得 IBM（International Business Machines Corporation，国际商业机器公司）是因为它的集成产品研究开发，它的市值因此增长了 10 倍。所以一些复杂的功能软件，它往往是企业内在某种先进组织模式的承载体，影响企业产能的不只是数字化工具，更是先进组织模式。

  我进一步思考，先进组织模式或许不可复制，但跨领域先进组织的实践理念是不是能够借鉴？在航天领域的最佳实践是系统工程，在开源领域的最佳实践是 Git(分布式版本控制管理系统)，在互联网领域的最佳实践是信息驱动，这些实践是不是能够帮助更多先进制造企业提升工业效率？

  机械工程师很多时候要画图、做图纸设计，于是我从自己最熟悉的工作出发，开始做图纸流转过程中文件管理和多人协作的数字化工具。从产品形态上，它介于 CAX(Computer-aided Technologies，计算机辅助设计软件，比如 CAD、CAE 等)和 PLM(Product Lifecycle Management，产品生命周期管理)之间，也是工程师日常涉及最多的阶段。

  但我们想做的不只是一个工具，我们想打造的是先进实践的承载体，希望能把这些先进实践通过这一个工具来落地和传承，所以我们定义自己为工业软件新物种，因为它是一个新的环节。它的核心是软件里的 Git 工作流，会在过程管理、多人协作、设计决策这三个层面有所体现。具体而言，我们会思考怎么保持工程师的“心流”状态，避免在另存为、打包、找文件上花费大量时间；会思考怎么多人同步进行文件修订，而不是错误地在别人的旧版本上重复设计；会思考怎么提升决策速度，打破意见反馈冗长、难闭环的困境。

  我们通过数字化工具替代重复性工作的背后，其实是帮助团队专注于有效输出、提高人效的价值主张。我们愿成为加入先进制造的追光者，与大家共勉。