核心内容の要約
このインタビューでは、臻效智能（Zhenxiao Intelligence）のCEOである孫鵬飛（Sun Pengfei）の第一線での観察を通じて、現在のロボット業界（特にエンボディドインテリジェンスやヒューマノイドロボット分野）の商業化の「真実」が明らかにされています。多くの注文は「偽の需要」であり、業界の後退の兆候は資金調達の断絶ではなく、顧客側のリピート購入や拡散能力の欠如にあるとされています。Bサイドの顧客が求めているのは技術概念ではなく「経営結果」であり、汎用ロボットの「脳」を提供する企業の将来性は限られており、ソフトウェアとハードウェアを統合した業界ソリューションこそが収益を生む鍵となります。ロボットが実際に顧客のコスト計算書や検収書に記載されることで、本当に市場に定着したと言えるのです。
1. 12年前の失敗：順序が間違っていた——まず技術を開発し、その後で需要を探す
孫鵬飛は2013年に子供向けの同伴ロボットを開発しましたが、典型的な間違いを犯しました。まず競合他社（優必選など）を参考にして技術を開発し、その後で需要を探しました。第一世代の製品は3000元でしたが、子供たちは30分も遊んだ後に飽きてしまいました。第二世代にはビデオ通話機能を追加し（国内で初めての試みでしたが）、4000～5000元で販売しましたが、家庭では受け入れられませんでした。その後、商用サービスロボットに転向しましたが、顧客が継続的にお金を支払うポイントを見つけることができず、最終的に会社は倒産しました。
彼の教訓は非常にシンプルです：「他人が何をしているかを真似るのではなく、まず「顧客に本当に必要か？お金を払う意志があるか？」を問うべきだ。若い頃は何とか製品を作り出すことに夢中でしたが、今では「作れるかどうか」よりも「価値があるかどうか」の方が重要だと理解しています。
2. 業界の後退の兆候：資金調達の断絶は結果に過ぎず、問題の本当の始まりは顧客側にある
多くの人は資金調達が止まると業界が後退すると考えていますが、孫鵬飛は一つのサイクルを経験した後にこう述べています：後退は顧客側から始まる。その順序は以下の通りです：
1. 顧客側で問題が発生する：小規模なテスト（POC）後にリピート購入がない；ベンチマークとなる顧客を他の顧客に拡大できない；ロボットを現場に設置しても、稼働時間が非常に短い。
2. 会社が「話を変える：同じ技術を異なるシナリオに適用し（例えば飲食業から医療、教育まで）、新しい注文を探そうとする。
3. 資金調達が断絶する：投資家は商業化に進展がないと判断し、投資を止める；メディアは新しい話題に移る；人材やサプライチェーンが離れる。
つまり、発表会が盛り上がっている間にも、商業化はすでに冷え込んでいる可能性があるのです——注文が拡散できるかどうかが業界の生死を分ける線だ。
3. Bサイドの「偽のPMF」：注文は本物だが、市場の需要は偽り
現在、業界では毎日「数千台の注文」や「億元規模の契約」がありますが、孫鵬飛によると多くは「偽のPMF」（製品と市場の需要が本当にマッチしていない）です。どう判断するか？以下の4つの重要な質問をしてみてください：
1. 注文はどこから来たのか？ 初回の注文は創業者の人脈や投資家のリソースによるもので、見知らぬ顧客が自発的に購入したものとは異なります——人脈は1件を引き出せても10件は引き出せません。
2. 誰がお金を払っているのか？ 政府の特別予算や企業のイノベーション予算（他人のお金を使う）と、ビジネス部門が自分たちの予算で購入するものは異なります——後者こそが本当の需要です。
3. 検収は厳格か？ 本当にお金を払う顧客は「問題が発生したら誰が責任を取るのか？効率は基準を満たしているのか？何人のスタッフが必要か？」と尋ねます。検収が形式的なものであれば、誰も本当の結果に責任を持っていないということです。
4. 連続した注文に拡大できるか？ 1台のロボットが1つの作業ステーションに導入されるだけでは、本当の市場にはなりません——同じ製品が複数の顧客で使えることが本当の市場です。
また、Bサイドの顧客の考え方には「会社が長期にわたって存続することが信用の証拠だ」というものがあります——もし会社のキャッシュフローが厳しく、チームが不安定であれば、顧客は長期的な協力を恐れます。
4. 汎用ロボットの「脳」を提供する企業：数社しか残らないかもしれないが、収益は業界ソリューションにある
今年、「世界モデル」（ロボットの「脳」）が注目を集めていますが、孫鵬飛は独立した「脳」を提供する企業の将来性について慎重です：
1. 汎用モデルのハードルが高い：すべてのシナリオを解決するためのモデルを考えるのは難しく、データもさらに難しい——すべてのシナリオのデータを集めることは不可能だ。
2. 製造業のリーダーは自社で開発を好む：例えば携帯電話や自動車メーカーは規模が大きくなると重要なソフトウェアを自社で開発する。ロボット本体を製造する企業も同じ道を歩むだろう。
将来は2層構造になるでしょう：少数の汎用脳を提供する企業が基本的な機能を提供し、多くの業界企業がソフトウェアとハードウェアを統合したソリューションを開発する。収益は後者にある——なぜなら汎用脳を提供する企業はすべての工場に業界に精通した人材を配置することはできず、Bサイドの収入はシナリオの開発、提供、運用などのサービスから得られるからです。これが「ソフトウェアだけでは収益が出ない」ということです。純粋なソフトウェアは高価ではなく、ソフトウェアをハードウェアやサービスに組み込んで収益を得る必要があります。
5. 工業顧客は「インテリジェンス」を買うのではなく、「確実な経営結果」を買う
孫鵬飛はBサイドの顧客との経験から次のことを学びました：工場がロボットを購入するのは「エンボディドインテリジェンス」が魅力的だからではなく、具体的な問題を解決するためです——例えば生産効率（OEE）を92％から94％に向上させるためです。彼らは次のようなことを考えます：ボトルネックはどの作業ステーションにあるのか？停止の原因は何か？改造にどれくらいの時間がかかるのか？ロボットは手段に過ぎず、目的ではありません。
工業現場にはもう一つ厳しい現実があります：ロボットで最も遅い作業ステーションを最適化しても無意味です（例えば、最も遅い作業ステーションが10分かかる場合、他の作業ステーションがどれだけ速くてもその遅さを待たなければなりません）。したがって、エンボディドインテリジェンスを提供する企業が「ロボットがどのような動作をするか」を説明しても、工場は「どれだけの確実な利益をもたらすか」を尋ねます——技術をお金に変える能力が欠けています。
工業界の「インテリジェンス」に対する要求も実際的です：100時間運用するごとに、人間が何回か介入する必要があるか？作業時間はどれくらいか？異常は追跡できるか？
これらの点から、業界の現状と将来の方向性が明らかになります。