2025-11-19 用户不语，只管挠头：机器人坏了怎么办？

作者： 余柯   出品：机器人产业应用

9月，全国首个专为人形机器人商业化应用设计的保险产品“机智保”在宁波正式发布，贯通“产、销、租、用”全链条的风险保障。高昂的维修成本与周期，加重产品使用者体验及开发进程，市场需求呼唤维保后市场的到来。在具身智能时代，真正的长期价值将不再通过初次的硬件销售来捕获，而是蕴藏于由维修、保险和软件驱动服务构成的、复杂的、基于经常性收入的后市场生态系统中。

数据显示，2024年，硬件销售占据了市场近三分之二的份额，但软件和服务收入的增长速度预计将远超市场整体增速。市场的快速增长正在吸引大量新竞争者涌入，尤其是在拥有巨大制造规模的中国，这加剧了价格竞争，导致机器人硬件的商品化趋势愈发明显 。这种环境迫使企业必须将商业模式从一次性销售转向构建利润率更高、可持续的经常性收入流，而这些收入流几乎完全存在于后市场之中。

当前具身智能机器人量产规模尚不足以支撑企业构建线下4S店（复制汽车4S店模式）标准化服务体系与多城市落地，但未来，随着量产规模化交付，维保4S店将成为机器人维修保养的有力保障，提升售后保障，加速产业轮转。

核心要点

•‌ 后市场即主战场

•‌服务即产品，数据即价值

•‌生态即护城河，订阅即未来

01

维护新范式：从被动维修到预测性正常运行时间保障

机器人维护服务正在向由数据驱动的预测性、主动式服务模式演进。现代机器人配备了先进的传感器和网络连接功能，为主动式维护奠定了基础。这一新范式包含三大支柱：远程诊断，允许技术人员在到达现场前就了解问题所在；模块化设计，简化了组件更换流程 ；以及人工智能驱动的预测性维护，通过算法分析运行数据，在故障发生前预警，将服务目标从“修复故障”转变为“保障业务连续性”。

OEM的策略：构建服务生态系统

原始设备制造商（OEM）正积极利用技术优势，构建专有且高利润的服务生态系统，以锁定客户并创造持续的收入流。

案例分析：ABB的互联服务

ABB的IRC5控制器是这一战略的典范。该系统内置了服务信息系统（Service Information System），利用先进算法预测机器人的服务需求。同时，其远程服务（Remote Service）功能可在机器人需要维护时自动向ABB服务中心发出警报，实现快速响应和支持 。通过提供高级别的服务等级协议（SLA），ABB不仅巩固了客户关系，更将高利润的维护服务牢牢掌握在自己手中。

第三方服务商的崛起：开放市场的反击

一个由独立服务提供商（ISP）组成的、充满活力的开放市场正在崛起，对OEM的主导地位构成挑战。这些独立服务商的核心价值主张在于成本、灵活性和多品牌服务能力，例如维修老旧型号的机器人、提供翻新备件，以及为拥有多个品牌机器人的工厂提供统一的支持服务 。

案例分析：Robots.com与Bell and Howell

Robots.com通过提供专业翻新的机器人和庞大的备件库存，声称能为客户节省大量OEM费用。而Bell and Howell则凭借其遍布北美的技术人员网络和备件仓库，利用远程监控和预测性分析技术，直接与OEM的服务产品展开竞争 。

监管变量：“维修权”运动的影响

新兴的“维修权”（Right to Repair）立法可能从根本上重塑维护市场的竞争格局。这项运动的核心诉求是，要求OEM以“公平合理的条款”，向独立维修商和设备所有者提供维修所需的备件、工具、诊断软件和维修手册 。目前，相关法案已在美国全部50个州被提出，并在欧盟获得积极进展。对于机器人后市场而言，这项立法一旦全面铺开，将可能打破OEM在服务领域的垄断，为独立服务商赋能，从而创造一个竞争更充分、更开放的市场。

02

为自主性承保：为学习型机器评估风险

随着机器人自主性的提升，传统的保险模式面临前所未有的挑战。为能够自主学习和决策的机器人提供保险，需要保险业在风险评估、责任界定和产品设计上进行根本性的创新。

责任难题：谁应负责？

对于能够自主学习的机器人而言，责任的归属变得异常模糊。当一台自主操作的机器人造成事故时，责任方究竟是所有者、制造商、软件开发者，还是人工智能模型本身？这种不确定性，加上缺乏可供精算分析的历史事故数据，使得传统的风险评估方法几乎失效 。

为了系统性地分析风险，可将机器人面临的风险归为四个层面：

1.行为风险（Behavioural Risk）：源于人工智能在特定情境下做出的决策。

2.内部风险（Internal Risk）：指硬件或软件的故障或失灵。

3.连接风险（Connectivity Risk）：网络中断或延迟可能导致机器人性能下降或失控。

4.网络安全风险（Cyber Risk）：恶意攻击可能渗透系统，造成数据泄露或物理破坏 。

人工智能驱动的风险评估：以数据解难题

保险行业正利用人工智能技术来解决由人工智能带来的难题。保险公司开始运用人工智能和机器学习算法，分析来自机器人的海量实时数据流——包括操作日志、传感器数据和视频画面——来构建动态的、预测性的风险画像。AI代理能够自动执行从承保、动态定价到理赔处理和欺诈检测的整个保险价值链，使得为机器人队伍量身定制实时、动态的保险产品成为可能 。

案例研究：为机器人劳动力设计的先锋保单

受控环境下的保险实践：在工厂、仓库等结构化环境中，风险相对可控。例如，能源巨头通用电气（GE）从AIG为其工厂机器人购买了价值200万美元的保险。同样，英国在线零售商Ocado也从伦敦劳合社为其自动化仓库系统投保了价值1000万英镑的保单。

人形机器人的前沿挑战：随着特斯拉和Figure AI等公司推出通用人形机器人，保险业面临着更大的挑战。特斯拉为其车辆推出自有保险业务的举动，为行业提供了重要参考。通过利用车辆的实时驾驶数据来为保单定价，特斯拉开创了一种全新的保险模式，这极有可能成为其未来为Optimus人形机器人提供保险的蓝图 。

03

所有权的终结？RaaS经济下的新销售模式

随着企业寻求更高的运营灵活性和财务效率，机器人采购模式正经历从资本性支出（CapEx）向运营性支出（OpEx）的根本性转变。“机器人即服务”（Robot as a Service, RaaS）模式应运而生，并迅速成为市场主流。

从CapEx到OpEx的巨大转变

RaaS模式允许企业通过订阅或按使用付费的方式来部署机器人，而无需承担高昂的前期采购成本。这一模式正经历爆炸性增长，多家市场研究机构预测其复合年增长率在17%至21%之间 。这种转变的驱动力源于客户对灵活性、可扩展性和成本效益的追求 。对于供应商而言，RaaS不仅能创造可预测的经常性收入，还能通过降低入门门槛将市场扩展到以往因价格过高而无法企及的中小企业 。

人形机器人的部署策略：RaaS作为战略武器

对于尖端的人形机器人开发者而言，RaaS不仅是一种商业模式，更是一种强大的战略工具，用于加速产品迭代和市场渗透。

案例分析：Figure AI与宝马——企业B2B的典范

Figure AI与宝马的合作是B2B RaaS模式的绝佳实践 。他们采用基于里程碑的部署方式，在宝马的真实生产环境中测试机器人 。这种合作方式使宝马能够以最小的前期风险来测试和扩展自动化，而Figure AI则能获得宝贵的实际运行数据、一个极具影响力的行业标杆客户，以及支持其持续研发的经常性收入。

案例分析：特斯拉Optimus——数据采集的战略布局

埃隆·马斯克已明确表示，Optimus机器人将首先以租赁形式提供 。这一决策的背后，更深层的战略意图是数据采集。通过在初期保留机器人队伍的所有权，特斯拉确保了对海量、连续的真实世界交互数据的控制权。这些数据对于训练其人形机器人版的“完全自动驾驶”（Full Self-Driving）系统至关重要。

04

软件层：通过智能和生态系统捕获价值

如果说RaaS重塑了机器人的商业模式，那么软件则定义了机器人的核心价值。在具身智能时代，软件不再是硬件的附属品，而是价值创造的中心。

OTA更新：持续价值的基础

空中下载（Over-the-Air, OTA）更新是现代机器人服务的基石。它将机器人从一件静态的硬件，转变为一个能够不断进化的平台。通过OTA，制造商可以在机器人部署后，远程推送错误修复、安全补丁、性能增强，甚至是全新的功能和技能 。特斯拉通过OTA为其车辆推送从电池管理优化到“完全自动驾驶”等一系列重大更新，为整个机器人行业树立了标杆 。

机器人“应用商店”：终极增值生态系统

机器人技能市场的出现，代表了软件价值创造的最高级形式。这些平台类似于智能手机的“应用商店”，允许第三方开发者创建、分享和销售模块化的软件“技能”，用户可以轻松下载并安装到兼容的机器人上 。

案例分析：Synthiam的机器人技能商店

Synthiam提供了一个纯软件平台和技能市场，其设计初衷是与硬件无关。它的商业模式旨在连接机器人开发者、人工智能/机器学习专家和技术创造者，通过提供可重用的技能模块，减少重复开发工作，从而加速整个行业的创新 。

平台战略：构建可防御的护城河

硬件公司正通过培育软件生态系统来构建强大的竞争壁垒。

案例分析：波士顿动力的Spot机器人

波士顿动力早已超越了单纯销售Spot机器人的阶段，而是围绕它构建了一个完整的平台生态系统。他们为开发者提供了功能强大的软件开发工具包（SDK），用于创建定制化的行为和集成 。同时，他们推出了Orbit软件，用于企业级的机器人队伍管理和数据分析 。通过向第三方创新开放平台，波士顿动力创造了强大的网络效应：为Spot开发的第三方应用越多，Spot平台对客户的价值就越大。

05

后市场即主战场

全文共同指向一个明确的结论：价值和利润正在从一次性的硬件销售，迁移到与客户建立的、持续的、基于服务的关系中。在具身智能时代，产品与服务之间的界限将逐渐消弭。机器人本身就是服务。它的价值由其得到保障的正常运行时间、动态调整的保险覆盖、通过OTA不断进化的能力，以及接入丰富技能生态系统的潜力共同定义。机器人产业的未来，将取决于对数据、软件生态系统和经常性收入商业模式的掌控能力。