昨晚参加了一个客户公司的管理层会议，在开放探讨环节，大家谈了一个话题：“搞机器人，需求和场景的关系怎么拆解？”
这个话题当然很大，我粗略聊聊，以供参考。
这两组概念确实容易被混淆，因为它们是紧密相连、相互交织的。这背后是一组矛盾，就是“需求的抽象性”和“技术落地的具象性”之间的矛盾。
怎么理解呢？通俗地说，机器人作为（理论上的）技术密集型产品，若脱离具体场景，即便其能力满足了宽泛的用户需求，仍可能无法真正创造价值，这与技术落地的底层规律有关系。
什么关系呢？你看，需求与场景的核心差异，在于“是否包含可落地的约束条件”——需求往往是用户对“结果”的模糊期待，比如“需要物流更便捷”、“希望生产更高效”，当然还有很多更具体的期待。这类表述通常仅仅指向某些目标，却没明确“在什么环境下、解决什么具体问题、需满足哪些限制”。而场景呢，是需求与环境的结合体，它天然包含三类关键约束：
1. 环境约束，如空间大小（仓库通道宽度等）、工况条件（车间温度 / 粉尘之类）；
2. 任务约束，如操作精度（焊接误差允许范围等）、效率要求（每小时分拣件数之类）；
3. 用户约束，如操作能力（最经典的例子就是老年用户是否会用触屏）、成本预算（比如是否适配现有设备）；
从技术研发的逻辑来看，缺乏约束条件的需求，容易导致研发方向的模糊。
当然了，在很多行业尤其是to B的领域里，很多项目都是从了解客户需求开始的，然后逐步解剖、越来越细，深入场景。但也有很多行业，尤其是一些to C的业务，由于没法听遍成千上万普通人的心声，就容易出现产品和需求、场景全部偏差的问题。
我们举个真实的例子，这是很多年以前事情。
当时，浙江有个哥们在做物流机器人，起初真的只是围绕“便捷物流”的需求在搞研发。这就出现了问题，因为实际上技术团队无法判断到底是优先突破自主导航还是货物抓取。若应用场景是电商仓库，根据货架高度和通道宽度，机器人需侧重“相对窄的通道导航 + 快速分拣”这种能力组合；若场景是港口码头，货物多为集装箱、重量好几吨甚至更重，那技术重点就应为“重型负载 + 抗干扰定位”。两种场景的技术路径完全不同，所以若脱离场景，研发只能陷入功能堆砌或蒙一把。
最后，这家公司的产品出现了朦胧状态：既想适配仓库之类的场景，又想兼容码头需求，最终导致所有功能都无法达到实用标准。当然，这是多年以前的一个机器人创业案例了，相信这么多年的积累过后，创业者们不会如此懵懂了。
不管怎么样吧，产品的确定，应该基于具体场景的约束，否则谈不上性能好坏，因为无法评价。不过最终，市场会做出评价。
好，我们现在再换一个视角：从底层逻辑来看，场景不仅是产品和技术研发的指挥棒，还是企业间规避同质化竞争、挖掘细分价值的抓手。
其实这很好理解，相信人人都懂一个大道理：从商业逻辑出发，若所有企业都聚焦某类宽泛需求（ 比如自动化生产，我们随便举个好理解的例子），最终必然陷入价格战和内卷。
实际上，内卷只适合那些财大气粗的大型组织，或是有特殊靠山的创业企业，对中小玩家而言则完全是灾难。
大部分玩家还是得找到属于自己的道路。这当然不好找，特色的东西都是不好找的。而场景化研发的价值之一，就是帮忙找到未被满足的约束条件，形成差异化壁垒。
以汽车制造领域为例，传统工业机器人多适用于标准化流水线，但新能源汽车的电池焊接场景，存在高精度、高安全需求的双重约束，部分企业针对这一特定场景，研发出更先进的焊接机器人，单价高但是市场真的需要。其核心竞争力并非只来自于更先进的技术水平，而是精准匹配了场景的特殊约束。这种约束正是从场景中挖掘出来的，而不是从宽泛需求中推导的。
当前机器人行业为什么面临落地难问题？原因之一就是场景理解深度不足，技术和场景适配脱节。这里还有很多复杂的维度，难以一样尽数，比如有的团队不是不懂场景导向，而是其老板的目的就是包装技术能力，以换取融资或其他好处，目的是捞一把，从来也没想真的服务于市场和客户。这类我们就先不多谈了。
再补充一点：“搞机器人，少谈需求、多谈场景”，不是要否定需求的价值，而是强调需求必须通过场景落地。
好了，最后再归拢一下啊：这背后的核心逻辑可总结为三层：
第一，场景为技术研发提供约束条件，避免方向模糊；
第二，场景为商业竞争提供差异化壁垒，规避价格战；
第三，场景为团队协作提供统一认知，减少内耗（这一点前文没谈，但相信大家很容易由前两点推导出来）；
如果把话说得再大一点：未来机器人行业的竞争，本质上是场景理解能力的竞争。谁能更精准地挖掘场景中的约束条件，谁就能让技术真正落地。
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