餐飲機器人戰(zhàn)場：有點亂

餐飲業(yè)的數(shù)字和智能變革正步入第二階段，即AI機器人與人工組合服務(wù)模式持續(xù)刺激降本增效。

和第一階段的智慧管理系統(tǒng)改革不同，送餐、回盤類機器人的應(yīng)用場景特點是高頻交互，需要直面消費者，同時由于其涉及AI、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，所以對服務(wù)供應(yīng)商有更高的要求。

前些日子冬奧會的智慧餐廳刷屏，其中的機器人配餐、送餐場景引發(fā)公眾熱議以及對未來餐飲的美好憧憬。但可以看出，這種綜合場景只有一整套非常完整且人性化的方案才可以勝任。

門檻不低，但餐飲商家端對機器人的剛需幾乎已經(jīng)明牌，一是源于越來越貴的人力成本壓力，另一層原因是部分場景下遠高于人力的工作效率。近年來海底撈、全聚德、外婆家等知名餐飲品牌已將餐配機器人規(guī)模應(yīng)用于實際服務(wù)場景。

而在餐配機器人，或者說服務(wù)機器人這條賽道上，以穿山甲、擎朗智能為代表的老牌機器人玩家，和以獵戶星空、普渡科技為代表的新AI玩家，交戰(zhàn)越發(fā)激烈，對這塊不斷增長的超級蛋糕虎視眈眈。

蛋糕有多大？

餐配機器人到底有多大的市場規(guī)模？36kr此前發(fā)布的《2020年餐飲配送機器人行業(yè)研究報告》曾給出估算數(shù)據(jù)，以86.4萬家目標商戶為基數(shù)，平均使用2臺為準，設(shè)定單臺機器人售價5到8萬，國內(nèi)餐配機器人的市場規(guī)模大概是1123億。

實際需求規(guī)?？赡芤h超這一估算數(shù)據(jù)，因為餐配機器人的應(yīng)用場景并不局限于餐飲門店，醫(yī)療機構(gòu)、酒店、辦公、景區(qū)等場景也存在餐配需求。

以酒店為例，索菲特、威斯汀、希爾頓、亞朵等知名連鎖酒店品牌均已引入此類配送機器人，以強化對應(yīng)場景的智慧能力。

而《2021年中國酒店業(yè)發(fā)展報告》顯示，截止2020年底，我國住宿設(shè)施總數(shù)達44.7萬家，共計1620.4萬間客房。如此規(guī)模的住宿設(shè)施和客房可容納相當規(guī)模的餐配類機器人。

值得注意的是，餐配機器人在酒店場景的應(yīng)用條件更低，因為酒店空間布局規(guī)則，可以規(guī)劃固定路線，比餐飲業(yè)的高峰傳菜場景更為簡單。

這個賽道的誘惑不止于此，單論餐飲業(yè)，除了餐配機器人外，回盤機器人、炒菜機器人都有天然的需求場景。

海底撈2021年中報就曾提到，已在超70家門店應(yīng)用智能化配鍋機。普渡科技此前也曾推出過專用于回盤的機器人產(chǎn)品，可用于快速收盤，提高翻臺率。碧桂園旗下的千璽機器人甚至推出了多款全流程菜品制作機器人，比如漢堡機器人、煲仔飯機器人等。

所以長遠來看，因為餐飲等行業(yè)的智能化升級推動，餐飲配送類機器人的市場空間可能會成長為一個萬億級市場。

多方混戰(zhàn)

一個充滿想象的賽道，必然會招致大量玩家入場。伴隨著餐配機器人應(yīng)用走向成熟期，賽道內(nèi)的玩家已經(jīng)越來越多，變成一場大混戰(zhàn)。

一派是以普渡科技、獵戶星空、優(yōu)地科技等為代表的AI創(chuàng)企，它們的優(yōu)勢多在于算法和軟件層面，比如普渡科技的核心技術(shù)是低速自動駕駛，獵戶星空的核心技術(shù)是語音交互、圖像識別等在內(nèi)的全鏈條AI技術(shù)。

第二個陣營是以穿山甲為代表的傳統(tǒng)制造型玩家，它們的優(yōu)勢多在于工業(yè)制造能力，具備大規(guī)模量產(chǎn)能力。像穿山甲最早是從液壓設(shè)備起家，而后才向服務(wù)機器人制造轉(zhuǎn)型。

第三個陣營是以九號機器人、擎朗智能為代表的新興工業(yè)玩家，它們的優(yōu)勢主要是軟硬件結(jié)合的解決方案，比如2010年成立的擎朗智能最早其實專注于教育機器人，2014年才發(fā)布首代軌道餐配機器人產(chǎn)品，而九號機器人最早作為小米生態(tài)鏈企業(yè)專注于平衡車類產(chǎn)品，其最近頻繁亮相的方糖配送機器人發(fā)布于2019年。

第四個陣營是美團、餓了么為代表的物流端平臺玩家，它們的優(yōu)勢是大廠的技術(shù)團隊、豐富的供應(yīng)鏈資源和應(yīng)用場景。

除此之外，還有碧桂園這樣的地產(chǎn)玩家，其旗下的千璽機器人于2019年成立，但目前已經(jīng)擁有非常豐富的服務(wù)機器人產(chǎn)品矩陣。

從各家成立時間和產(chǎn)品發(fā)布的頻率來看，餐配機器人賽道已經(jīng)步入研發(fā)快速轉(zhuǎn)化期，更多的產(chǎn)品在玩家們前期的研發(fā)投入試產(chǎn)下進入到實際的應(yīng)用場景中，開始產(chǎn)生商業(yè)效益。

目前來看，這場大混戰(zhàn)可能還會加劇，其一是因為更多的AI算法玩家有布局終端的戰(zhàn)略，不再滿足于只提供軟件服務(wù)，而是要做軟硬件一體化的綜合服務(wù)，其二是因為不少專注于消費級領(lǐng)域的頭部機器人公司儲備大量相關(guān)技術(shù)，入局餐配機器人賽道可能只是時間問題。

決勝焦點

處于混戰(zhàn)階段的餐配機器人賽道，顯然還要歷經(jīng)多輪淘汰賽，這一過程中，玩家要持續(xù)晉級，必定要經(jīng)過技術(shù)、服務(wù)、產(chǎn)能、創(chuàng)新等多方面的考驗。

以現(xiàn)階段為起點，餐配機器人最近的一個決勝點應(yīng)當在于商業(yè)化應(yīng)用的可持續(xù)性，這里有兩個核心問題，一個是能否圈住現(xiàn)有客戶，特別是頭部餐飲用戶，吃掉它們剩下的門店配備需求，另一個是能否拓展一些新客戶和新場景，提前鎖定未來的業(yè)務(wù)增量。

更直接地說，這個商業(yè)化應(yīng)用可持續(xù)性的維持，有一個核心的衡量準則，那就是這些機器人有沒有真正為餐飲、酒店商家省錢并提高了效率。

相關(guān)報道顯示，獵戶星空“招財豹”日工作量相當于2到3名人工服務(wù)員，且整機購買使用成本只有人工的20%；擎朗智能的“Peanut”機器人每月可為對應(yīng)門店減少1.5個人的人工成本；普渡科技“歡樂送”機器人據(jù)稱投資回收期在6到8個月左右。

依照上述數(shù)據(jù)，機器人節(jié)約成本的效果，將最終決定商家應(yīng)用機器人服務(wù)的意愿和時間。以此為準繩，玩家之間的競爭就要落到機器人價格和成本的競爭上來。

越是具備量產(chǎn)能力，且全產(chǎn)業(yè)鏈資源配置能力的玩家，明顯優(yōu)勢會更大，因為可以基于更低的成本掌握更多的價格周旋空間。

當然機器人產(chǎn)品本身的體驗是一個大前提，如果機器人體驗很差，比如售后不到位、維護成本高、實際使用效果差別大等，則難言競爭力和突圍了。

而產(chǎn)品力也是一個技術(shù)問題，越是往后發(fā)展，玩家之間的毫厘之爭就取決于算法能力和硬件設(shè)計了。

因此整體來說，餐配機器人本就是一個綜合軟硬件高科技產(chǎn)品，其未來的進化方向一定是更加智能，更加能干，更加人性，所以決勝點是全局能力，而非突出的單點能力。

進化提速

過去幾年賽道內(nèi)的餐配機器人產(chǎn)品迭代很快，而且不少玩家都推出了多款差異化機器人產(chǎn)品，以適應(yīng)不同的使用場景，滿足商家的不同需求。

比如擎朗智能的餐配機器人有飛魚、T1、T2、T5、T6五個型號，穿山甲則有餐寶、艾米、飛毛腿三個系列，普渡科技有葫蘆、歡樂送、貝拉、好啦四個系列的餐配機器人，這些產(chǎn)品的區(qū)別多在于配送容量、機械素質(zhì)等方面。

未來餐配機器人的發(fā)展，從產(chǎn)品端來看，可能會延伸出更多的細分品類，因為要適用于不同的場景和布局，加上商家也可能存在定制需求。

從業(yè)務(wù)布局來看，目前的主流玩家?guī)缀醵伎缭搅藘蓚€或以上的細分場景，在餐飲場景外，醫(yī)院、酒店是目前頭部玩家比較重視的業(yè)務(wù)場景，未來這些場景會成為新的戰(zhàn)略重點。

而從技術(shù)發(fā)展看，云計算、大數(shù)據(jù)在餐配機器人身上的應(yīng)用深度會繼續(xù)強化，未來餐配機器人承擔的功能可能不單單是送餐，或者說餐配機器人的功能可能會向比較綜合的方向演化。

從普渡科技、優(yōu)地科技等玩家的融資規(guī)模和速度來看，餐配機器人賽道沒有那么燒錢，產(chǎn)品似乎也沒有難產(chǎn)，這可能和餐配機器人的技術(shù)含量和功能定位有關(guān)，但不排除下一階段可能出現(xiàn)的技術(shù)革命和功能演變，讓餐配機器人變得更加高精尖。

可以肯定，目前更多玩家的進場，以及更多新品的推出，會加速推動餐配機器人在產(chǎn)品和服務(wù)層面的進化速度，讓整個賽道跑得更快。

生成海報

免責聲明：此文內(nèi)容為第三方自媒體作者發(fā)布的觀察或評論性文章，所有文字和圖片版權(quán)歸作者所有，且僅代表作者個人觀點，與極客網(wǎng)無關(guān)。文章僅供讀者參考，并請自行核實相關(guān)內(nèi)容。投訴郵箱：editor@fromgeek.com。

免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。