Usa la lógica de construir robots para rehacer el negocio acuático｜AI100

（来源：AGI接口）

En la pista que se quedó atrás con respecto a los automóviles durante 20 años, hacer “Waves Water Li”

Producción｜Grupo de Tecnología de Huxiu

Autores｜Chen Yifan, Li Yifei

Editor｜Miao Zhengqing

Imagen principal｜Generada por IA

“AI Hardware 100” presenta las empresas de hardware de IA más prometedoras, este es el artículo número “05” de esta serie.

La orgullosa cadena de suministro de hardware de China ha construido, casi en cada pista de fabricación, ventajas difíciles de sacudir, pero solo en una industria, esas ventajas no se pueden reutilizar, y esa es la industria naval.

En 2018, Oka acababa de salir del laboratorio, Zhu Jiannan y su equipo tenían en sus manos un prototipo de un barco autónomo, buscando por todas partes una cadena de suministro, querían convertirlo en un producto que realmente pudiera venderse. Se acercaron a numerosos comerciantes de Taobao y astilleros tradicionales, y las respuestas que obtuvieron fueron desalentadoras: el rendimiento del producto era inestable, la calidad de las piezas era desigual, y todo el ecosistema “ni siquiera tenía conciencia de control industrial”. La cadena de suministro naval es completamente diferente de la cadena de suministro de electrónica de consumo y robótica; es una industria que nunca ha experimentado un entrenamiento sistemático a gran escala, donde el pensamiento personalizado permea cada etapa, y los estándares de estabilidad están muy por debajo de los requisitos básicos de control industrial. “Huaqiangbei puede hacer un AGV en un día, pero no puede construir un barco autónomo,” dice Zhu Jiannan, CEO de Oka Robotics.

Foto de Zhu Jiannan. Imagen proporcionada por Oka Robotics.

El punto de inflexión llegó en una competencia de robótica. Zhu Jiannan estaba en el escenario, y uno de los jueces en la audiencia era Li Zexiang, conocido en la industria como el “padrino” del emprendimiento en hardware, rodeado de empresas que han reescrito el patrón de la industria como DJI, Yidong, Li Qun Automation, y Yunji. Miró a Oka y dijo: “En mi sistema tengo drones, tengo coches autónomos, pero no tengo barcos autónomos. Vengan a Songshan Lake a ver.” Esa frase llevó a Oka al núcleo del ecosistema de emprendedores en hardware robótico del área de la Gran Bahía. Allí, Zhu Jiannan se encontró con numerosos emprendedores de hardware, y en las interacciones, se ayudaron mutuamente a “evitar trampas”. En los dos meses siguientes, se instalaron en Dongguan, conectando uno a uno las piezas, los procesos y la fabricación, construyendo la cadena de suministro de barcos autónomos desde cero.

Siete años después, Oka Intelligent Shipping completó una ronda de financiamiento B+ por cerca de 200 millones de yuanes, liderada por Huxue Capital y Yuanhe Zhongyuan, con participación de Nanshan Zhanxin Investment, Xizhou International, y el Instituto de Investigación de Innovación Tecnológica del Yangtze, estableciendo un récord en el país por la mayor cantidad de financiamiento en el campo civil de la navegación autónoma. El uso de este dinero es claro y específico: lanzar un ataque frontal al mercado de Europa y América, creando “el Waves Water Li”, y ofreciendo yates inteligentes a consumidores finales en Europa y América.

La alineación de financiamiento de Oka Robotics es impresionante, no solo incluye a Yao Qizhi, sino también a líderes de la industria como Li Zexiang y Gao Bingqiang.

Esta empresa, que comenzó su camino hacia la comercialización en 2019, ha superado ya el umbral de ingresos de mil millones de yuanes y ha logrado rentabilidad. Incluso las empresas de conducción autónoma en tierra encuentran difícil alcanzar este objetivo.

Zhu Jiannan tiene su licenciatura y doctorado en la Escuela de Navegación de la Universidad de la Industria del Noroeste, centrando su investigación doctoral en la percepción y reconocimiento de objetivos en la superficie del agua para embarcaciones autónomas. Lo que realmente le permitió ver con claridad el camino de “la tecnología se convierte en producto” fue una experiencia de intercambio en el Instituto Tecnológico de Israel y en los Países Bajos, donde por la mañana escribía algoritmos y por la tarde realizaba pruebas en vehículos reales; el módulo que desarrolló su tutor fue posteriormente adquirido por una empresa que salió a bolsa en EE.UU., y Zhu Jiannan fue testigo del proceso completo, desde la teoría hasta la práctica de ingeniería y luego a la comercialización. Después de regresar a su país, solo quería hacer una cosa, en lugar de seguir escribiendo tesis.

La elección de la pista de la superficie del agua, además de ser por su especialización, se basa también en su juicio sobre la industria. El mercado global de barcos es enorme, dividido en yates, embarcaciones de trabajo y buques mercantes: hay más de 30 millones de yates, cerca de un millón de embarcaciones de trabajo, y el mercado de buques mercantes también alcanza un billón de yuanes; sin embargo, en comparación con el 90% que se concentra en automóviles de pasajeros, la percepción del consumidor en el sector naval es poco profunda, y el hecho de que “parezca un nicho” es precisamente lo que le interesa. En ese momento, el sector de drones y automóviles autónomos ya estaba dominado por muchos competidores, mientras que la superficie del agua casi no tenía atención.

Pero la conducción autónoma en la superficie del agua es más difícil que en la carretera; la metodología de conducción autónoma que funciona en la tierra falla completamente en el agua. Más importante aún, el nivel tecnológico y la madurez de la cadena industrial de los barcos están 20 años por detrás en comparación con los automóviles.

La arquitectura tecnológica de la conducción autónoma, en cualquier lugar, se divide en tres capas: control, percepción y decisión, con lógicas subyacentes comunes, pero la dificultad en el agua se amplifica en ambos extremos. Además de la superficie del agua, hay que considerar diferentes tamaños de olas y viento, así como los reflejos del agua, las sombras y la niebla, lo que hace que toda la lógica de diseño del sistema de percepción sea completamente diferente a la de los automóviles.

Zhu Jiannan dice que Oka ha acumulado cinco años de investigación y desarrollo, con un millón de líneas de código, desarrollando su propio controlador de anticipación y radar de onda milimétrica, logrando que la precisión de posicionamiento y control se reduzca a menos de 0.1 metros.

Actualmente, mil barcos autónomos han acumulado un millón de kilómetros de distancia sin supervisión, recopilando más de 50 millones de muestras de datos, y han lanzado el primer conjunto de datos de navegación autónoma de superficie del agua en el mundo, creando una barrera de datos.

Sin embargo, el verdadero punto de partida de este potencial unicornio provino de un escenario insignificante: la limpieza de superficies de agua.

Al mencionar barcos autónomos, la primera reacción de muchos es hacer yates: mercado C, barreras relativamente bajas, fácil de encontrar un punto de entrada. Pero el juicio de Zhu Jiannan es exactamente lo contrario: las aguas internas del país están estrictamente controladas, las políticas relacionadas aún no se han liberalizado, y el mercado puramente C casi no existe en el país; incluso si se da el giro hacia el extranjero, los yates pertenecen a productos de gran consumo de más de 8 metros, y los grandes productos de consumo con atributos C, además de que no hay una base fundamental en el país que los respalde, no son algo que una startup con solo unos pocos millones de fondos iniciales pueda asumir.

El primer producto elegido fue un barco de limpieza, porque la limpieza es una de las tareas más frecuentes y con demanda más rígida en las operaciones en la superficie del agua, operando de manera continua de 8 a 10 horas al día, generando la mayor cantidad de datos entre todos los escenarios; la basura flotante en la superficie del agua tiene una gran movilidad, a menudo se acerca a la orilla, lo que exige una precisión de algoritmo extremadamente alta; los obstáculos en los canales son los más complejos, lo que pone a prueba la estabilidad del sistema de forma rigurosa, pero también exige un coste extremo; además, la comercialización de la tecnología de conducción autónoma tiene una regla casi universal de trayectoria, desde baja velocidad a alta velocidad, desde local a global, desde áreas seguras a entornos complejos. El barco de limpieza se ajusta perfectamente en la posición de inicio de esta trayectoria: navegación a baja velocidad, operaciones en cuerpos de agua locales, incluso si hay defectos en el algoritmo, no pondrá en peligro vidas.

Para una startup con recursos limitados y que apenas comienza, esta es una ruta ejecutable que equilibra las restricciones de la realidad y la tolerancia a errores de seguridad.

Para comprender realmente cómo opera el escenario de limpieza, Zhu Jiannan y el CTO pasaron toda una semana en Ningbo, levantándose a las cinco de la mañana para acompañar a los trabajadores de limpieza en un barco de trabajo con un olor desagradable, recorriendo todo el proceso de limpieza de la superficie del agua de principio a fin.

Oka se ha etiquetado a sí misma, pasando de “barco autónomo” a “robot de superficie”.

Le pregunté a Zhu Jiannan si esto era necesario para la narrativa de financiamiento. Dijo que hay una parte de eso, pero no es completamente así. Lo que realmente quiere hacer es aplicar la filosofía de construir robots para construir barcos.

En resumen, se trata de estandarización, “la estandarización no es un concepto estrecho; para cualquier industria, reducir costos y aumentar la eficiencia es un consenso, solo que nadie ha hecho este trabajo de integración.” No tomó a los drones como referencia, sino que se volvió hacia AGV y AMR industriales, que ya habían pasado por una explosión de escalabilidad, trasladando toda la lógica base de construir robots.

Esta es también la razón por la que Oka insiste en llamarse “empresa de robots de superficie” en lugar de “empresa de barcos”.

“Si me considerara una empresa de barcos, ni siquiera sabría a quién comparar para pensar en los próximos cinco años,” dice Zhu Jiannan.

Bajo este marco estratégico, Oka ha formado dos líneas principales paralelas: el negocio de robots de superficie y el sistema de conducción inteligente de barcos, impulsados por dos ruedas.

El punto de entrada de Oka es el sistema de conducción inteligente de barcos de IA, que es la parte más técnica de los componentes del barco y también es la que se ve más directamente impulsada por la ola de sustitución nacional. Él llama a esta ruta “adelantarse en la curva”: no subir gradualmente desde la fabricación de bajo nivel, sino entrar directamente desde la inteligencia, insertando los componentes de mayor densidad técnica en la cadena industrial y redistribuyendo las ganancias. Él cree que, a medida que la sustitución nacional continúe avanzando, los sistemas de energía, control de máquinas y varios accesorios de barcos se irán logrando gradualmente en el país; el sistema de conducción inteligente de Oka es solo el primer paso en este camino.

Esta lógica también es un reflejo específico de la salida de hardware de China en la pista de la superficie del agua. El mismo sistema de conducción inteligente tiene un precio en barcos comerciales de 300,000 a 600,000 dólares en Europa y América, mientras que la cotización de Oka es un 50% más baja; el precio de los yates completos es un 30% inferior al de los competidores.

Este es el camino que han recorrido BYD y DJI, convirtiendo la ventaja de la cadena industrial local en competitividad de precios en el mercado global. Oka planea recorrer nuevamente este camino en la superficie del agua.

¿Por qué la superficie del agua, por qué ahora?

Huxiu: ¿Por qué centrarse en la superficie del agua y no en otras direcciones?

Zhu Jiannan: En ese momento, ya había muchas empresas representativas en el campo de drones y automóviles autónomos, pero la superficie del agua estaba prácticamente vacía. Dividimos los barcos en tres categorías: embarcaciones de trabajo, cerca de un millón en todo el mundo; yates, más de 30 millones en total; y grandes buques mercantes, con un mercado de billones. La cantidad de barcos no es menor que la de automóviles; simplemente, el 90% de los automóviles se concentra en el mercado C de vehículos de pasajeros, que está más cerca de las personas y parece más común.

Lo más crucial es que la tecnología y la cadena industrial de los barcos tienen una diferencia de 20 años en comparación con los automóviles. Además, es una pista de océano azul, no hay tantos jugadores principales, y, sumado a mi formación profesional, es un campo que merece ser explorado.

Huxiu: ¿Cuáles son las diferencias fundamentales en la tecnología entre la conducción autónoma en la superficie del agua y en la carretera?

Zhu Jiannan: La conducción autónoma se divide en control, percepción y decisión; la lógica subyacente es la misma. Pero la superficie del agua es más difícil que la carretera, y eso se refleja en ambos extremos.

En el extremo de control, la carretera es bidimensional, solo tiene los ejes X e Y; el agua es tridimensional y tiene un eje Z, por ejemplo, olas de nivel tres y cuatro, que requieren algoritmos para resistir viento y olas. El modelo de dinámica de un barco es diferente al de un coche; el barco es de diferencia vectorial, mientras que el coche puede ser de tracción delantera, trasera o total. Hemos acumulado cinco años de investigación, con un millón de líneas de código, desarrollando nuestro propio controlador de anticipación, equipado con dos GPU de NVIDIA para hacer cálculos en el borde, logrando una precisión de posicionamiento y control de menos de 0.1 metros.

En el extremo de percepción, la superficie del agua se enfrenta a reflejos, sombras y niebla, lo que hace que sea más fácil tener falsas alarmas y errores de juicio que en la carretera. Por ello, hemos desarrollado un radar de onda milimétrica, con una distancia de percepción de nivel automotriz de 50 metros; en el agua, tenemos que lograr 1 milla náutica. Según el convenio internacional de navegación, las reglas de evasión de barcos dicen que hay que empezar a actuar a 50 metros, que es mucho más lejos que los 10 a 15 metros de los coches, así que todo el sistema de percepción necesita ser rediseñado completamente.

Hemos hecho investigación completa desde los datos básicos, los algoritmos intermedios hasta la plataforma de hardware superior. Al mismo tiempo, hemos obtenido la única certificación de CCS, que es como la “licencia de circulación” para la conducción autónoma; sin esta certificación, no se puede salir al mercado.

Huxiu: ¿La conducción autónoma en la superficie del agua ha pasado por un proceso similar al de la carretera, de “apuntar a L4 y luego retroceder a L2”?

Zhu Jiannan: No empezamos desde L1 o L2, comenzamos directamente de L2.5 a L3, y luego avanzamos hacia L4. El barco de limpieza fue nuestro primer producto, que en sí mismo es un alto nivel de conducción autónoma: un modo de operación completamente autónomo y colaborativo, por lo que ya comenzamos puliendo en un nivel de automatización relativamente alto.

Huxiu: ¿Por qué al principio elegir TO B y TO G, en lugar de yates que son un enfoque TO C?

Zhu Jiannan: En la industria naval, TO C tiene barreras más altas por dos razones.

Primero, en el país no hay un mercado puramente TO C para la superficie del agua, el agua está estrictamente controlada. Si vas a Shanghái, no importa cuánto dinero tengas, no puedes poner tu barco en el río Suzhou, eso está regulado por el estado. En Europa y América, puedes modificar y operar tu barco como quieras, y si hay un problema, es asunto de la compañía de seguros. La política de “nueve dragones controlando el agua” en el país no ha sido superada, así que no hay mercado puramente C, y eso no es algo que Oka pueda manejar; solo grandes empresas como JD tienen que negociar con la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma, y una vez que se acuerde, nosotros podemos seguir rápidamente.

En segundo lugar, los yates son grandes productos de consumo. No son un teléfono o un banco de energía, son productos de más de 8 metros. Los grandes productos de consumo que también son C y que no tienen mercado interno son similares a lo que BYD enfrenta al salir al extranjero; no es algo que una startup pueda hacer desde el principio, y unos pocos millones de fondos iniciales no son suficientes para sostenerlo.

En cambio, desde la viabilidad técnica, los yates TO C son escenarios de alta velocidad, en el mar, exigen productos absolutamente estables, y si hay un problema, la marca se verá perjudicada. La barrera en el lado C no es un recurso, sino el requisito de estabilidad técnica, lo que hace que al principio sea más peligroso.

Huxiu: ¿Por qué al principio elegir el escenario de limpieza, en lugar de otros escenarios de trabajo?

Zhu Jiannan: Desde un punto de vista claro, la limpieza es el escenario de operación más necesario y frecuente para los robots de superficie; pero desde un punto de vista oculto, es una consideración integral de viabilidad técnica y recursos. La comercialización de la conducción autónoma tiene una regla de trayectoria, desde baja velocidad a alta velocidad, desde local a global, desde áreas seguras a entornos complejos. El escenario de limpieza se ajusta perfectamente a estos tres estándares: opera de 8 a 10 horas al día, puede proporcionarnos una gran cantidad de datos de prueba; navega a baja velocidad en cuerpos de agua locales; incluso si el algoritmo es inestable, no causará muertes.

Los barcos de limpieza tienen otra característica: “difíciles pero correctos”. Su entorno es el más exigente de todos los escenarios: primero, el tiempo de trabajo diario es más largo que en cualquier otro escenario; segundo, la basura es móvil, lo que exige un algoritmo de proximidad y una alta precisión de localización; tercero, los obstáculos en los canales son los más complejos, lo que exige la máxima estabilidad de los robots; cuarto, se deben procesar simultáneamente basura física y química, lo que plantea complejidades integrales de mecatrónica. Si logramos esto, naturalmente podremos abordar otros escenarios; esto es un ataque dimensional.

El barco autónomo de limpieza de Oka opera en el distrito de Gusu, Suzhou. Imagen proporcionada por Oka Robotics.

Además, hay una realidad: el barco de limpieza debe competir en costo con los trabajadores de limpieza, lo que nos obliga a mantener el precio lo más bajo posible: el barco pequeño debe estar por debajo de 200,000 yuanes y recuperar la inversión en 15 meses, y el barco grande debe estar por debajo de 500,000 yuanes y reemplazar a 5 personas. Esta presión de precios ha impulsado nuestra capacidad de desarrollo.

Huxiu: ¿Cómo se toman las decisiones en los nodos de expansión de limpieza a embarcaciones autónomas oceánicas y barcos turísticos?

Zhu Jiannan: La ruta técnica, desde ríos interiores hasta alta mar, se ha estado impulsando desde el primer día, avanzando todo el tiempo, sin nodos de decisión intermedios. Hoy en día ya hemos alcanzado niveles de alta mar, obteniendo cuatro certificados en uno, y podemos realizar modificaciones inteligentes desde los barcos más pequeños hasta los de 10,000 toneladas. Queremos hacer un sistema completo y completo de navegación autónoma en la superficie del agua y en barcos. El término completo significa desde embarcaciones pequeñas hasta grandes. En la clasificación de nuestra industria, las embarcaciones de menos de 5 metros se llaman robots, y no pertenecen a la categoría de barcos. Las de 5 a 20 metros se llaman embarcaciones. Las de más de 20 metros se llaman barcos. Por lo tanto, el público, en términos no técnicos, a menudo mezclará barcos y embarcaciones. Sin embargo, en la definición de la sociedad de clasificación de barcos, esto se define así. Y así, esta es la clasificación de los barcos. En cuanto a la clasificación de océanos y aguas, en realidad dividimos en ríos interiores, lagos interiores, vías navegables de primer y segundo nivel, así como zonas costeras, hasta la primera cadena de islas y aguas profundas.

En cuanto a la expansión de productos, el turismo cultural se realizó después de la pandemia. Durante la pandemia, juzgamos que las finanzas del gobierno se contraerían, pero después de la pandemia, la demanda al aire libre explotaría. En 2022, lanzamos un barco turístico inteligente, y eso coincidió con el ritmo adecuado. Las embarcaciones autónomas oceánicas comenzaron el año pasado, porque nuestra base de clientes se ha extendido desde la limpieza de ríos interiores hasta clubes náuticos, muelles y puertos, aprovechando la oportunidad.

En realidad, más que eso, la selección de productos se realiza desde una perspectiva impulsada por el mercado. En segundo lugar, las embarcaciones autónomas oceánicas son algo que hemos comenzado a desarrollar desde el año pasado. Porque hemos realizado un análisis general, hemos descubierto que nuestra base de clientes se ha extendido desde la limpieza de aguas interiores hasta muchas marinas, puertos y limpieza portuaria, y también se nos pide que realicemos inspecciones oceánicas. Además, en el decimoquinto plan, el océano es un tema bastante amplio. También mencioné la economía oceánica, por lo que, en realidad, estamos orientados a los clientes y a la demanda, y también debemos considerar.

“Si me considero como una empresa de barcos, no sé a quién comparar en los próximos cinco años.”

Huxiu: En el emprendimiento en hardware, desde el demo hasta el producto, y desde el producto hasta la producción en masa, ¿cuál es el mayor desafío?

Zhu Jiannan: Lo veo en tres etapas: tecnología, producto, mercancía; cada transición tiene su propio abismo. De 0 a 1, lo más difícil son dos cosas. La primera es la cadena de suministro; al principio no teníamos idea, buscamos muchas tiendas de Taobao, los productos eran inestables, gastamos mucho tiempo en validaciones y ni siquiera teníamos conciencia de control industrial, y luego estuvimos en Dongguan durante dos meses para establecer un entendimiento. La segunda es la definición del producto; recuerdo que llevé al CTO y a los colegas de investigación a Ningbo, nos levantamos a las 5 de la mañana y nos subimos a un barco muy sucio junto a los trabajadores de limpieza, recorriendo todo el proceso de limpieza. Si no te conectas con la realidad, el producto no podrá crear valor en la industria.

De 1 a 100, hay que considerar a los agentes y el sistema de precios. En productos TO B y TO G, no siempre es mejor tener un precio más bajo; hay que dejar suficiente margen para que los agentes puedan impulsar el mercado; además, hay que tener un sistema de postventa y capacitación; después de distribuir el producto, si no se puede usar, es peor que no haberlo distribuido.

Huxiu: ¿Cuánto tiempo requiere acumular experiencia de escenario para un producto comercializable?

Zhu Jiannan: Generalmente, necesitamos más de 10,000 horas. Los datos son completamente recopilados por las máquinas; actualmente tenemos cerca de 1,000 barcos autónomos en operación cada día. Deberíamos tener el conjunto de datos de navegación autónoma en superficie más grande del mundo, que incluye mapas de alta definición de la superficie del agua y muestras de imágenes de la superficie, y este conjunto de datos es una de nuestras barreras más fundamentales, además de los algoritmos y hardware.

Huxiu: ¿Cuánto tiempo tomó educar a los clientes B? ¿Te dieron alguna percepción inesperada?

Zhu Jiannan: De 0 a 1, tomó aproximadamente un año, y hemos estado trabajando constantemente con ellos. La educación es más difícil porque esta categoría simplemente no existía, estamos estableciendo conciencia. Los clientes TO B y TO G son los grupos más conservadores, y nadie quiere ser el primero en probar algo nuevo.

Pero también nos han proporcionado muchos detalles. Por ejemplo, al trabajar con limpieza, descubrimos que el 70% de la basura está cerca de la orilla, así que desarrollamos un algoritmo para ello; también necesitamos un algoritmo para pasar puentes, para manejar cómo verter la basura en el último tramo, y todo esto lo aprendimos mientras corríamos en el escenario con los clientes. En el área de navegación inteligente, la programación del tiempo y la precisión son muy importantes. En cada escenario, siempre optimizamos nuestros algoritmos y productos para adaptarse.

Huxiu: ¿Cómo llegaste al primer cliente de referencia real?

Zhu Jiannan: Hubo dos etapas de ruptura. La primera fue con una empresa de medio ambiente en Wuxi, conseguimos confianza a través de una referencia de antiguos alumnos de la Universidad de Ingeniería de Xi’an, trabajando en limpieza de superficies y detección de algas, y los resultados fueron buenos, expandiéndose lentamente en las regiones de Suzhou, Wuxi y Changzhou. La verdadera ruptura en volumen fue en el distrito de Gusu en Suzhou, donde en la zona de Pingjiang, toda la zona reemplazó por primera vez su área principal con nuestros barcos autónomos, desplegando de golpe más de 20 robots. Suzhou es conocida como la “Venecia del Oriente”, y una vez que se estableció esa zona de demostración, las oficinas de gestión del agua de todo el país, incluida la de Shanghái, vinieron a visitar; no para aprender de nosotros, sino para aprender cómo Gusu gestiona el agua, pero el resultado fue que trajo muchos clientes.

Ahora, en el sector de robots de limpieza de superficie, cualquier cliente que necesite consultar, al menos vendrá a preguntar, y la cuota de mercado es de aproximadamente el 70%.

Huxiu: ¿La evolución de “barco autónomo” a “Oka Robotics”, es por necesidades de financiamiento o es una lógica de negocio real?

Zhu Jiannan: Es un cambio en la lógica de negocio. La industria de las embarcaciones autónomas es muy diferente de la de AGV en que su cadena de suministro no está estandarizada, y hay muy pocas opciones para sistemas eléctricos que estén en el agua las 24 horas; además, la industria está llena de pensamiento personalizado y los precios son muy bajos, lo que impide el desarrollo de esta industria.

No nos hemos comparado con la industria de drones, sino que hemos aprendido de AGV y AMR industriales que ya han estallado, cómo estandarizar productos que sean replicables y escalables. Estamos aplicando la filosofía de construir robots a la construcción de barcos, y luego dejando que la industria naval reduzca costos y aumente la eficiencia; esa es la razón fundamental, no se trata de seguir la tendencia.

Huxiu: ¿Hasta qué punto puede la cadena de suministro nacional en la industria naval alcanzar? ¿Por qué quieren hacer tanto el sistema completo como el sistema de conducción inteligente? Se parece un poco a lo que ahora hacen “Waves Water Li”.

Zhu Jiannan: Robots de superficie y conducción inteligente de superficie, dos ruedas impulsando.

Los robots de superficie son el sistema completo TO B y TO C que hacemos. En el área TO B, limpieza de superficie y embarcaciones autónomas oceánicas, son los escenarios de necesidad más frecuente; en el área TO C, en el extranjero estamos haciendo yates inteligentes en Europa y América, y en el país estamos haciendo barcos turísticos inteligentes en atracciones, con un mercado de barcos de pato y barcos de pintura de 500,000 unidades en total, los nacidos después de los 2000 y los nacidos después de los 95 no van a jugar con estos, definitivamente serán reemplazados. Solo hacemos escenarios de alta frecuencia de hasta 10 metros.

La conducción inteligente de superficie es para empoderar toda la cadena de la industria naval. China construye el 55% de los barcos en el mundo, pero la tasa de ganancia es solo del 5% al 10%, y la razón principal es que solo se dedican a la manufactura de bajo nivel. Empresas como Yamaha, Garmin y Raymarine en Europa, América y Japón se llevan los componentes clave, con tasas de ganancia del 50%. Estamos haciendo un adelantamiento en la curva centrados en el sistema de conducción inteligente, que es la oportunidad para la sustitución nacional de los componentes clave en la industria naval. Actualmente, la tasa de sustitución nacional aún no alcanza el 30%.

Huxiu: ¿Cómo se planifica la estrategia de salida al extranjero? ¿Cuál es la prioridad entre Europa y América, Medio Oriente y el sudeste asiático?

Zhu Jiannan: Se divide en dos partes. La salida TO C se centra en Europa, haciendo yates inteligentes; en Europa y América, cada tres familias de clase media compran un pequeño barco, el mercado es real, queremos hacer “el Waves Water Li” en la superficie. En términos de precios, el yate es un 30% más barato que la competencia, y el sistema de conducción inteligente es la mitad del precio de productos similares en Europa y América (30,000 a 60,000 dólares). La salida TO B se centra en Medio Oriente y el sudeste asiático, haciendo sistemas de conducción inteligente y embarcaciones autónomas oceánicas, donde hay una fuerte demanda en comercio militar y seguridad marítima, buscando agentes para la distribución. Para ello, construiremos un equipo independiente en Shenzhen, y también estamos considerando separar el negocio de yates en una empresa independiente para financiarla por separado, con Oka como accionista principal.

¿Cómo logró un barco autónomo generar ingresos de más de mil millones y pasar de pérdidas a ganancias?

Huxiu: En términos de ritmo de financiamiento, Oka ha estado levantando rondas de financiamiento cada uno o dos años, ¿por qué acelerar ahora?

Zhu Jiannan: En el pasado, la frecuencia era baja por dos razones: primero, controlar el ritmo, poniendo tiempo en mejorar nuestra base; segundo, en ese momento, la temperatura de la pista no era tan alta como ahora, y, siendo honestos, no era tan fácil conseguir financiamiento.

El año pasado, también logramos girar de pérdidas a ganancias, superando los mil millones de ingresos; en el sector de empresas de conducción autónoma y robótica, ser rentable es una excepción.

Huxiu: ¿Cuándo te diste cuenta de que tu valoración empezaba a crecer rápidamente y que no tendrías problemas de financiamiento?

Zhu Jiannan: Si seguimos la lógica de las empresas de robótica, estaríamos subestimados, pero nuestra industria tradicional tiene sus particularidades, no podemos utilizar el múltiplo P/S de robots humanoides para evaluarnos.

El aumento de la valoración se debe a dos factores: primero, el macro mercado; el año pasado, el auge de los robots y el central que comenzó a hablar de inteligencia artificial, el 2 de julio del año pasado, el tema de la economía oceánica se llevó a la reunión del Politburó por primera vez. En segundo lugar, la gente acepta esta historia; siempre que crean que el futuro de la industria naval va hacia la inteligencia, y nosotros somos los primeros, no necesitamos explicar demasiado.

Huxiu: ¿Tienes miedo de una guerra de precios? En el país son muy buenos en eso.

Zhu Jiannan: Tener un poco más de jugadores no es algo malo. Las buenas startups siempre deben centrarse en respetar a los clientes y en el valor de la industria; nunca es por ser eliminados por los competidores.

Huxiu: En los próximos cinco años, ¿cuál es el mayor desafío?

Zhu Jiannan: La industria no se puede cambiar solo porque tú lo digas. El desafío sigue siendo: el ritmo de estandarización en la cadena de la industria naval, el grado de aceptación de los clientes de la industria hacia la inteligencia, y si están realmente dispuestos a pagar y si pueden crear un ROI. Esta lógica es la misma que la que enfrentan los robots humanoides.

Pero la diferencia con los robots humanoides es que ya hemos obtenido un valor real en la industria local y hemos sido rentables. La burbuja no es tan alta, estamos en contacto con la realidad. Debes estar en la mesa de juego y continuar creando valor en la industria; si haces esto, puedes atravesar ciclos.