Usando a lógica de construir robôs, refaça o negócio aquático｜AI100

（Fonte: Interface AGI）

Na pista que ficou 20 anos atrás dos automóveis, fazer “Waves of Weilai”

Produzido por｜Equipa de Tecnologia Hu Xiu

Autores｜Chen Yifan, Li Yifei

Editor｜Miao Zhengqing

Imagem de cabeçalho｜Gerado por IA

“AI Hardware 100” apresenta as empresas de hardware de IA com maior potencial de crescimento, este é o quinto artigo desta série.

A cadeia de fornecimento de hardware da China, da qual se orgulha, construiu uma vantagem inabalável na maioria dos setores de manufatura, exceto em um, onde a vantagem não pode ser reutilizada: a indústria naval.

Em 2018, a Oka acabara de sair do laboratório, e Zhu Jiannan e a sua equipa tinham nas mãos um protótipo de um barco autónomo aquático, à procura de uma cadeia de fornecimento para transformá-lo num produto verdadeiramente vendável. Eles contactaram numerosos comerciantes do Taobao e estaleiros navais tradicionais, e as respostas que obtiveram foram desanimadoras: o desempenho do produto era instável, a qualidade das peças variava, e todo o ecossistema “não tinha nem consciência de controle industrial”. A cadeia de fornecimento naval é completamente diferente das cadeias de fornecimento de eletrónica de consumo e robótica; é um setor que nunca passou por uma industrialização em grande escala, onde o pensamento personalizado permeia cada etapa, e os padrões de estabilidade estão muito aquém dos requisitos básicos de controle industrial. “Huaqiangbei pode produzir um AGV em um dia, mas não pode construir um barco autónomo”, disse Zhu Jiannan, CEO da Oka Robotics.

Foto de Zhu Jiannan Imagem fornecida pela Oka Robotics

A reviravolta aconteceu em uma competição de robôs. Zhu Jiannan estava no palco e, entre os juízes na plateia, estava Li Zexiang - essa figura, conhecida na indústria como o “pai do empreendedorismo em hardware”, tem por trás empresas que já mudaram o panorama da indústria, como DJI, Yidong, Li Qun Automation, e Yunzheng. Ele olhou para a Oka e disse uma frase: “No meu sistema tenho drones e carros autónomos, mas não tenho barcos autónomos. Venham ver o Lago Songshan.” Essa frase levou a Oka ao núcleo do ecossistema de empreendedorismo em hardware robótico da Grande Baía. Aqui, Zhu Jiannan teve contato com muitos empreendedores de hardware, e durante as interações, ajudaram-se mutuamente a “evitar armadilhas”; nos dois meses seguintes, eles se fixaram em Dongguan, conectando um a um os componentes, processos e etapas de fabricação, construindo a cadeia de fornecimento do barco autónomo do zero.

Sete anos depois, a Oka Intelligent Shipping completou uma rodada de financiamento da série B+, no valor de quase 200 milhões de RMB, liderada pela Houshan Capital e Yuanhe Zhongyuan, com co-investimentos da Nanshan Venture Capital, Xizhou International e do Instituto de Pesquisa de Inovação Tecnológica do Yangtze, estabelecendo um novo recorde de financiamento único na área de navegação autónoma civil na China. O uso deste capital é claro e direto: iniciar um ataque frontal no mercado europeu e americano, criar “o Weilai das águas”, e lançar iates inteligentes voltados para consumidores finais na Europa e América.

O alinhamento de financiamento da Oka Robotics é impressionante, incluindo personalidades como Yao Qizhi, Li Zexiang e Gao Bingqiang, grandes nomes da indústria.

Esta empresa, que iniciou seu caminho de comercialização em 2019, já viu sua receita anual ultrapassar 100 milhões de RMB e alcançou lucro. Mesmo as empresas de condução autónoma terrestres têm dificuldade em atingir esse objetivo.

Zhu Jiannan fez sua graduação e doutorado na Universidade de Engenharia de Noroeste, na Faculdade de Navegação, onde seu doutorado se concentrou na percepção e reconhecimento de alvos na superfície da água para barcos autónomos. O que realmente lhe permitiu ver claramente o caminho de “transformar tecnologia em produto” foi uma experiência de intercâmbio no Instituto de Tecnologia de Israel e na Holanda, onde de manhã escrevia algoritmos e à tarde fazia testes em veículos reais. O módulo desenvolvido por seu orientador foi posteriormente adquirido por uma empresa listada nos EUA, e Zhu Jiannan testemunhou pessoalmente todo o processo, desde a teoria até a prática de engenharia e comercialização. Após retornar ao país, ele só queria fazer isso, em vez de continuar escrevendo artigos.

Escolher a pista aquática, além de ser uma questão profissional, também envolve um julgamento sobre a indústria; o mercado global de embarcações é enorme, dividido em iates, barcos de trabalho e navios mercantes: a quantidade de iates excede 30 milhões, há cerca de um milhão de barcos de trabalho, e o mercado de navios mercantes também alcança trilhões de RMB. No entanto, em comparação com os 90% que se concentram nos automóveis de passageiros, a percepção do consumidor final em relação aos barcos é muito superficial, e “parecer um nicho” é exatamente o que ele deseja - na época, os setores de drones e automóveis autónomos já estavam saturados, enquanto a superfície aquática era quase deserta.

Mas a condução autónoma na água é ainda mais difícil do que na terra; a metodologia de condução autónoma terrestre não se aplica na água. O mais crítico é que o nível tecnológico e a maturidade da cadeia industrial dos barcos estão 20 anos atrasados em relação aos automóveis.

A arquitetura tecnológica da condução autónoma, onde quer que seja, divide-se em três camadas: controle, percepção e decisão, com uma lógica básica comum, mas a dificuldade na água é ampliada em ambas as extremidades. Além da água, deve-se também considerar diferentes intensidades de vento e ondas, além de reflexos na água, sombras e neblina, o que torna toda a lógica de design do sistema de percepção completamente diferente da dos automóveis.

Zhu Jiannan afirmou que a Oka acumulou cinco anos de pesquisa e desenvolvimento, com milhões de linhas de código, desenvolvendo internamente controladores preditivos e radares de milímetros, reduzindo a precisão de localização e controle a menos de 0,1 metros.

Atualmente, mil barcos autónomos formaram mais de um milhão de quilômetros de navegação não supervisionada, acumulando mais de 50 milhões de amostras de dados e lançando o primeiro conjunto de dados de navegação autónoma na superfície do mundo, formando uma barreira de dados.

No entanto, o verdadeiro ponto de partida desta potencial unicórnio vem de um cenário aparentemente insignificante: a limpeza de superfícies aquáticas.

Quando se fala de barcos autónomos, a primeira reação de muitas pessoas é começar pelos iates: mercado C, barreira de entrada relativamente baixa, fácil de encontrar um ponto de corte. O julgamento de Zhu Jiannan, no entanto, é exatamente o oposto: as águas domésticas estão sob controle rigoroso, as políticas relacionadas ainda não foram flexibilizadas, e o mercado puramente C quase não existe; mesmo se optar por ir para o exterior, os iates são grandes bens de consumo, com mais de 8 metros, e a combinação de grandes bens e atributos C, além da falta de uma base de apoio doméstica, torna impossível para uma startup com apenas alguns milhões de capital inicial assumir tal peso.

O primeiro produto escolhido foi um barco de limpeza, pois a limpeza é o cenário de operação mais frequente e com a demanda mais rígida na superfície aquática, funcionando de forma contínua por 8 a 10 horas por dia, gerando uma quantidade de dados considerável em comparação com todos os outros cenários; o lixo flutuante na água tem alta mobilidade, frequentemente próximo à margem, exigindo precisão extrema do algoritmo; os obstáculos nos canais são os mais complexos, testando a estabilidade do sistema de forma severa, mas exigindo os menores custos; além disso, a comercialização da tecnologia de condução autónoma segue um padrão quase universal, que vai do baixo para o alto, do local para o global, da zona segura para ambientes complexos. O barco de limpeza se encaixa perfeitamente no início dessa trajetória: navegação a baixa velocidade, operação em áreas aquáticas locais, e mesmo que o algoritmo tenha falhas, não colocará vidas em risco.

Para uma startup com recursos limitados e apenas começando, esta é uma rota executável que leva em conta restrições da realidade e segurança.

Para realmente entender como o cenário de limpeza funciona, Zhu Jiannan e o CTO passaram uma semana em Ningbo, levantando-se todos os dias às cinco da manhã para acompanhar os trabalhadores de limpeza em um barco de trabalho de mau cheiro, passando por todo o processo de limpeza aquática do início ao fim.

A Oka se rotulou de “barco autónomo”, mas silenciosamente mudou para “robô aquático”.

Perguntei a Zhu Jiannan se isso era uma necessidade da narrativa de financiamento. Ele respondeu que parte sim, mas não completamente. O que ele realmente queria fazer era aplicar a filosofia de construção de robôs na construção de barcos.

Em resumo, trata-se de padronização; “padronização não é um conceito restrito; para qualquer setor, a redução de custos e aumento de eficiência é um consenso, apenas ninguém fez esse trabalho de integração.” Ele não usou drones como referência, mas se voltou para AGVs e AMRs industriais, que já passaram por uma explosão em larga escala, incorporando completamente a lógica de base de construção de robôs.

É por isso que a Oka insiste em se chamar “empresa de robôs aquáticos” em vez de “empresa de construção naval”.

“Se eu me considerar uma empresa de construção naval, eu nem sei a quem me comparar para pensar sobre os próximos cinco anos”, disse Zhu Jiannan.

Dentro desse quadro estratégico, a Oka formou duas linhas principais em paralelo: o negócio de robôs aquáticos e o sistema de condução inteligente de embarcações, impulsionando-se mutuamente.

O ponto de entrada da Oka é o sistema de condução inteligente de embarcações - esta é a parte de componentes navais com o maior conteúdo tecnológico, além de ser a mais diretamente impulsionada pela onda de substituição nacional. Ele chamou essa rota de “ultrapassagem na curva”: não escalar gradualmente a partir da fabricação de baixo nível, mas entrar diretamente pela inteligência, inserindo-se na cadeia industrial com os componentes de maior densidade tecnológica para redistribuir lucros. Ele acredita que, à medida que a substituição nacional avança, os sistemas de potência, controle e vários acessórios marinhos serão gradualmente localizados, e o sistema de condução inteligente da Oka é apenas o primeiro passo nesse caminho.

Essa lógica é também um reflexo específico da saída de hardware da China no setor aquático. O mesmo sistema de condução inteligente custa entre 300 mil e 600 mil dólares americanos em embarcações mercantes na Europa e EUA, enquanto o preço da Oka é pelo menos 50% mais baixo; o preço do barco completo é 30% inferior ao dos concorrentes.

Este é o caminho que a BYD e a DJI percorreram, transformando as vantagens da cadeia industrial local em competitividade de preço no mercado global. A Oka planeja trilhar esse caminho novamente nas águas.

Por que água, por que agora

Hu Xiu: Por que focar na água, em vez de em outras direções?

Zhu Jiannan: Naquela época, já havia muitas empresas representativas no setor de drones e automóveis autónomos, mas a água estava quase em branco. Dividimos os barcos em três grandes categorias: barcos de trabalho, com quase um milhão em todo o mundo; iates, totalizando mais de 30 milhões; e navios mercantes, com um mercado de trilhões. O número de barcos não é menor que o de automóveis, mas 90% dos automóveis estão concentrados no mercado C de passageiros, mais próximos das pessoas, parecendo mais populares.

O mais crítico é que a tecnologia e a cadeia industrial dos barcos estão 20 anos atrasadas em relação aos automóveis. Além disso, é um setor de mar azul, sem muitos jogadores principais, e, somado ao meu background profissional, é um setor que vale a pena explorar.

Hu Xiu: Quais são as diferenças essenciais entre a condução autónoma na água e na estrada em termos de tecnologia?

Zhu Jiannan: A condução autónoma divide-se em controle, percepção e decisão, com a lógica de base sendo a mesma. Mas a água é mais difícil do que a estrada, manifestando-se em ambas as extremidades.

No que diz respeito ao controle, a estrada é bidimensional, apenas com os eixos X e Y; a água é tridimensional, com um eixo Z; por exemplo, ondas de nível três e nível quatro exigem algoritmos de resistência ao vento e às ondas. O modelo dinâmico de um barco é diferente do de um carro; o barco utiliza diferenciação vetorial, enquanto o carro pode ser dianteiro, traseiro ou 4x4. Nós acumulamos cinco anos de desenvolvimento e milhões de linhas de código, desenvolvendo internamente controladores preditivos, equipados com duas GPUs Nvidia para computação de borda, alcançando precisão de localização e controle de até 0,1 metros.

Na percepção, a superfície da água enfrenta reflexos, sombras e neblina, tornando mais fácil a ocorrência de alarmes falsos e erros de julgamento em comparação com a estrada. Portanto, desenvolvemos internamente radares de milímetros, com um alcance de percepção de 50 metros em padrões automotivos, enquanto na água precisamos atingir 1 milha náutica. De acordo com a convenção internacional de navegação, as diretrizes de evasão de um barco exigem que se comece a agir a 50 metros de distância, muito mais longe do que os 10 a 15 metros exigidos para automóveis; todo o sistema de percepção precisa ser completamente redesenhado.

Estamos fazendo tudo isso, desde os dados de base, passando pelos algoritmos de nível médio até a plataforma de hardware de nível superior, tudo desenvolvido internamente. Também obtivemos a única certificação da CCS (Sociedade de Classificação de Navios), que é equivalente ao “direito de passagem” da condução autónoma; sem essa certificação, não se pode entrar no mercado.

Hu Xiu: A condução autónoma na água passou por um processo de “primeiro mirar no L4 e depois voltar para o L2”, como aconteceu na estrada?

Zhu Jiannan: Não começamos no L1 ou L2, mas sim direto do L2.5 para o L3, e depois avançamos para o L4. O barco de limpeza foi o nosso primeiro produto, que por si só já é uma operação autónoma de alta ordem - um modo de operação totalmente autónomo em colaboração homem-máquina, por isso desde o início estávamos refinando em um nível de automação relativamente alto.

Hu Xiu: Por que escolher inicialmente TO B e TO G, em vez de iates, que são uma direção TO C?

Zhu Jiannan: Na indústria naval, TO C tem barreiras mais altas por duas razões.

Primeiro, não há mercado de superfície puramente TO C na China, pois as águas são rigorosamente controladas. Se você for a Xangai, não importa quão rico você seja, não pode simplesmente colocar seu barco no rio Suzhou, pois isso é controlado pelo estado. Nos EUA e na Europa, você pode modificar e usar seu barco à vontade, e se algo der errado, é responsabilidade da seguradora. A política de “nove dragões controlando as águas” na China não foi superada, e não existe mercado puramente C, o que não é algo que a Oka possa resolver; apenas grandes empresas como a JD.com podem negociar com a Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma, e, se conseguirem um acordo, nós seguiremos rapidamente.

Segundo, os iates são grandes bens de consumo. Não é como um telefone ou um power bank, é um bem grande de mais de 8 metros. Grandes bens de consumo, que também são C-end, sem mercado doméstico, é semelhante ao que a BYD enfrenta ao expandir para o exterior - não é algo que uma startup com apenas alguns milhões de capital inicial possa fazer.

Pelo contrário, do ponto de vista da viabilidade técnica, os iates TO C são cenários de alta velocidade, no mar, exigindo um produto absolutamente estável, pois se houver um problema, a marca se arruína. A barreira de entrada no C não é um recurso, mas a exigência de estabilidade técnica, o que torna arriscado começar com isso.

Hu Xiu: Por que escolher inicialmente o cenário de limpeza, em vez de outros cenários de operação?

Zhu Jiannan: Na perspectiva óbvia, a limpeza é o cenário de operação mais frequente e com necessidade mais rígida para robôs aquáticos; mas, na perspectiva subjacente, é uma consideração de viabilidade técnica e recursos. A comercialização da condução autónoma segue uma regra: do baixo para o alto, do local para o global, da área segura para ambientes complexos. O cenário de limpeza se encaixa perfeitamente nesses três padrões: operação de 8 a 10 horas por dia, fornecendo uma grande quantidade de dados para testes; baixa velocidade, em áreas aquáticas locais; e mesmo que o algoritmo não seja estável, não causará lesões.

Os barcos de limpeza têm outra característica: “difíceis, mas corretos”. O ambiente deles é o mais severo entre todos os cenários: primeiro, as horas de trabalho são maiores do que em qualquer outro cenário; segundo, o lixo é móvel, e a precisão dos algoritmos para marginamento e posicionamento é extremamente alta; terceiro, os obstáculos nos canais são os mais complexos, exigindo a maior estabilidade dos robôs; e quarto, é necessário lidar com lixo físico e químico, o que requer uma complexidade imensa em termos de mecatrônica. Se conseguirmos isso, naturalmente conseguiremos lidar com outros cenários - é uma abordagem de ataque dimensional.

O barco de limpeza autónomo da Oka opera na área de Gusu, Suzhou Imagem fornecida pela Oka Robotics

Outra realidade é que o barco de limpeza precisa competir em relação ao custo com os trabalhadores de limpeza, obrigando-nos a manter os preços o mais baixos possível - barcos pequenos devem custar menos de 200 mil, com retorno em 15 meses, e barcos grandes devem custar menos de 500 mil para substituir 5 trabalhadores. Essa pressão de preços, na verdade, impulsionou nosso desenvolvimento de capacidades.

Hu Xiu: Como foram tomadas as decisões de expansão dos barcos de limpeza para barcos autónomos marítimos e barcos turísticos?

Zhu Jiannan: Em termos de caminho tecnológico, a transição de águas interiores para alto-mar tem sido o nosso foco desde o primeiro dia; sempre avançamos sem pontos de decisão intermediários. Hoje, já alcançamos o nível de alto-mar, obtivemos as quatro certificações, e podemos fazer modificações para a inteligência de navegação desde o menor barco até grandes embarcações de 10 mil toneladas. Esperamos fazer um sistema de navegação autónoma em toda a gama, desde pequenos barcos até grandes embarcações. A classificação que usamos na indústria é que barcos com menos de 5 metros são chamados de robôs, não pertencendo à categoria de embarcações. Barcos entre 5 e 20 metros são considerados embarcações, e os acima de 20 metros são chamados de navios. Portanto, na terminologia do público leigo, muitas vezes misturam barcos e embarcações. Mas, na verdade, a definição é assim nas normas de classificação naval, e, portanto, essa é a classificação de embarcações. Quanto à classificação entre mar e água, nós dividimos em águas interiores, lagos internos, canais de primeira e segunda classe, incluindo águas costeiras, até a primeira cadeia de ilhas e alto-mar.

Em termos de expansão de produtos, a entrada no turismo foi feita após a pandemia; durante a pandemia, julgamos que as finanças do governo iriam encolher, mas após a pandemia, a demanda por atividades ao ar livre explodiria. Em 2022, lançamos barcos turísticos inteligentes, acertando o timing. Os barcos autónomos marítimos começaram a ser desenvolvidos no ano passado, pois o nosso público-alvo já se estendeu para clubes de iates, marinas e portos, aproveitando essa tendência.

Na verdade, a escolha de desenvolver produtos é impulsionada pelo mercado. Quanto aos barcos autónomos marítimos, começamos a trabalhar nisso no ano passado. Descobrimos que nosso público-alvo já passa da limpeza de águas interiores e lagos internos para a limpeza de clubes de iates, marinas e portos, além de inspeções marítimas. E o país, no 15º plano, tem o mar como um tema bastante importante. Falei também sobre a economia marinha, então estamos realmente voltados para os clientes e as demandas do mercado.

“Se eu me considerar uma empresa de construção naval, não sei a quem me comparar nos próximos cinco anos.”

Hu Xiu: Quais são as maiores dificuldades no empreendedorismo de hardware, desde o demo até o produto, e deste até a produção em massa?

Zhu Jiannan: Eu vejo isso em três etapas: tecnologia, produto e mercadoria; cada transição tem um grande desafio. Do 0 ao 1, as maiores dificuldades são duas. A primeira é a cadeia de fornecimento; no começo, não tínhamos um conceito e procuramos muitos vendedores no Taobao, mas os produtos eram instáveis e gastamos muito tempo verificando, nem mesmo tinham noção de controle industrial. Depois de dois meses em Dongguan, estabelecemos nossa compreensão. A segunda é a definição do produto; lembro-me de levar o CTO e colegas de pesquisa para Ningbo, levantando às 5 da manhã para acompanhar trabalhadores de limpeza em um barco muito sujo, passando por todo o processo de limpeza. Se você não estiver em contato com a realidade, o produto não criará valor na indústria.

Do 1 ao 100, você deve considerar os agentes e a estrutura de preços. O preço de produtos TO B e TO G não deve ser o mais baixo possível; deve deixar margem suficiente para os agentes para impulsionar o mercado; além disso, há também a necessidade de um sistema de suporte e treinamento. Uma vez que o produto é lançado e não pode ser utilizado, é pior do que não ter sido lançado.

Hu Xiu: Quanto tempo leva para um produto comercializado acumular experiências práticas?

Zhu Jiannan: Geralmente, leva mais de 10 mil horas. Todos os dados são coletados por máquinas; atualmente, temos quase 1000 barcos autónomos operando diariamente. Devemos ter o maior conjunto de dados de navegação autónoma na superfície do mundo, incluindo mapas aquáticos de alta definição e amostras de imagens da superfície da água, que é uma das nossas barreiras principais, além de algoritmos e hardware.

Hu Xiu: Quanto tempo levaram para educar os clientes B? Eles lhe proporcionaram percepções inesperadas?

Zhu Jiannan: Do 0 ao 1, levou cerca de um ano; estivemos sempre em contato. A parte mais difícil da educação é que esta categoria não existe, estamos construindo uma compreensão. Os clientes TO B e TO G são os grupos mais conservadores, ninguém quer ser o primeiro a experimentar algo novo.

Mas eles também nos deram muitos detalhes. Por exemplo, ao trabalhar na limpeza, descobrimos que 70% do lixo está próximo à margem, então desenvolvemos um algoritmo de margem; também precisamos criar um algoritmo para lidar com a última milha na hora de despejar o lixo; tudo isso aprendemos ao correr o cenário com os clientes. Na área de navegação inteligente, o agendamento e a precisão do tempo são muito importantes. Para cada cenário, sempre otimizamos nossos algoritmos e produtos.

Hu Xiu: Como conseguiram o primeiro cliente de referência real?

Zhu Jiannan: Houve duas fases de avanço. A primeira foi uma empresa de proteção ambiental em Wuxi, que ganhou confiança através do endosse de alumni da Universidade de Engenharia de Noroeste, fazendo limpeza de superfície e detecção de algas azuis, com resultados satisfatórios, expandindo lentamente pela região de Suzhou, Wuxi e Changzhou. A verdadeira virada em termos de volume foi na área de Gusu em Suzhou - na área de Pingjiang, pela primeira vez, toda a região central trocou todos os barcos pelo nosso barco autónomo, implantando mais de 20 robôs de uma vez. Suzhou, conhecida como “Veneza Oriental”, após essa demonstração, diversas agências de água de todo o país, incluindo a de Xangai, foram visitar; não para aprender sobre nós, mas para estudar como a área de Gusu gerenciava suas águas, mas o resultado foi trazer muitos clientes.

Agora, no setor de robôs de limpeza de superfície, qualquer cliente que tenha demanda na China, pelo menos, nos consulta; nossa participação de mercado é de cerca de 70%.

Hu Xiu: A mudança de “barco autónomo” para “Oka Robotics”, é uma necessidade de financiamento ou uma lógica de negócio real?

Zhu Jiannan: É uma mudança na lógica de negócios. A maior diferença entre a indústria de barcos autónomos e a dos AGVs é que sua cadeia de fornecimento não é padronizada, e há poucas opções para sistemas de potência que ficam 24 horas na água; além disso, a indústria está cheia de um pensamento personalizado, e os preços ainda são muito baixos, o que impede o desenvolvimento do setor.

Não nos comparamos com a indústria de drones, mas aprendemos com os AGVs e AMRs industriais que já passaram por uma explosão em escala, sobre como eles fazem produtos padronizados, replicáveis e escaláveis. Usamos a filosofia de construção de robôs para construir barcos, e assim levar a indústria naval a reduzir custos e aumentar a eficiência, essa é a razão principal, não é apenas uma questão de seguir tendências.

Hu Xiu: Qual é o nível atual da cadeia de suprimentos nacional na indústria naval? Por que vocês desejam fazer tanto o barco completo quanto o sistema de condução inteligente? É algo semelhante ao que as atuais “Weilai” e “Xiaopeng” estão fazendo?

Zhu Jiannan: Robôs aquáticos e condução inteligente aquática, duas rodadas de impulso.

Os robôs aquáticos são nossos produtos TO B e TO C. No setor TO B, a limpeza de superfície e os barcos autónomos marítimos são os cenários de necessidade mais frequente; no setor TO C, fazemos iates inteligentes na Europa e barcos turísticos inteligentes no mercado doméstico, com um estoque de 500 mil barcos tipo “pato” e “barcos de pintura”, que os jovens nascidos após 2000 e 1995 não irão mais usar, e certamente serão substituídos. O barco completo é feito apenas para os cenários mais frequentes de menos de 10 metros.

A condução inteligente aquática é para capacitar toda a cadeia industrial de navios; a China representa 55% da construção naval global, mas a margem de lucro é apenas de 5% a 10%, sendo a razão central a concentração na fabricação de baixo nível. Empresas como Yamaha, Garmin e Raymarine, da Europa e Japão, levam os componentes principais, com margens de 50%. Estamos usando o sistema de condução inteligente como núcleo para uma ultrapassagem na curva, essa é a oportunidade de substituição dos principais componentes da construção naval. Atualmente, a taxa de substituição nacional ainda é inferior a 30%.

Hu Xiu: Como está planejando a estratégia de expansão internacional? Quais são as prioridades entre Europa, Oriente Médio e Sudeste Asiático?

Zhu Jiannan: Dividimos em duas partes. Para o TO C, a Europa é a prioridade, focando em iates inteligentes - a cada três famílias de classe média na Europa e EUA, uma compra um pequeno barco, o mercado é real, e queremos ser “o Weilai das águas”. Em termos de preços, os iates são 30% mais baratos que os concorrentes, e o sistema de condução inteligente é metade do preço dos similares na Europa e EUA (30 a 60 mil dólares). Para o TO B, a prioridade é o Oriente Médio e o Sudeste Asiático, focando em sistemas de condução inteligente e barcos autónomos marítimos, onde há uma forte demanda por comércio militar e segurança marítima, procurando agentes para expandir. Para isso, estamos planejando construir uma equipe independente em Shenzhen, e também estamos considerando separar o negócio de iates em uma empresa separada, com financiamento independente, onde a Oka será a acionista principal.

Como o barco autónomo conseguiu gerar receitas superiores a 100 milhões e se tornar lucrativo

Hu Xiu: Em termos de ritmo de financiamento, a Oka levou um ano e meio a dois anos para levantar uma rodada, por que agora quer acelerar?

Zhu Jiannan: No passado, a frequência baixa teve duas razões: primeiro, controlar o ritmo, dedicando tempo a aprimorar nossas capacidades internas; segundo, na época, o entusiasmo do setor não era tão alto quanto agora, para ser honesto, não era tão fácil atrair investimentos.

No ano passado, também conseguimos reverter prejuízos e alcançamos uma receita superior a 100 milhões - entre empresas de robótica e condução autónoma, somos uma das poucas que alcançaram lucro.

Hu Xiu: Quando perceberam que sua avaliação começou a crescer rapidamente, e que não precisavam se preocupar com o financiamento?

Zhu Jiannan: Seguindo a lógica de empresas de robótica, estamos subavaliados, mas nossa indústria tradicional tem suas particularidades, não podemos simplesmente aplicar o múltiplo P/S de robôs humanoides.

O aumento na avaliação deve-se, em primeiro lugar, ao cenário macroeconômico; no ano passado, o setor de robótica aqueceu e o governo central começou a promover a inteligência artificial, sendo que no dia 2 de julho do ano passado, a economia marinha foi pela primeira vez elevada à reunião do Politburo Central. Em segundo lugar, todos reconhecem essa história; desde que acreditem que o futuro da construção naval vai na direção da inteligência, e nós somos os primeiros, não precisamos explicar muito.

Hu Xiu: Você se preocupa com uma guerra de preços? O mercado chinês é muito propenso a isso.

Zhu Jiannan: Ter mais jogadores não é necessariamente algo ruim. As boas startups sempre devem focar no respeito ao cliente e ao valor da indústria, nunca sendo eliminadas pela concorrência.

Hu Xiu: Nos próximos cinco anos, quais são os maiores desafios?

Zhu Jiannan: A indústria não muda simplesmente porque você diz que deve mudar. O desafio continua sendo: o ritmo de padronização na cadeia industrial de construção naval, o grau de aceitação da inteligência pelos clientes da indústria, e se eles realmente estão dispostos a pagar e podem criar ROI. Essa lógica é semelhante à grande lógica enfrentada pelos robôs humanoides.

Mas a diferença em relação aos robôs humanoides é que já obtivemos valor real em partes da indústria e já estamos lucrando. A bolha não é tão alta, estamos com os pés firmemente no chão. Você deve estar na mesa de jogo e continuar a criar valor industrial; se fizer isso, poderá atravessar os ciclos.