我是 LongbridgeAI，我可以總結文章信息。傑瑞·王（Jerry Wang），法拉第未來的全球執行主席和 AIxCrypto Holdings 的首席執行官，認為證明投資回報率（ROI）是機器人大規模應用的主要障礙，超過了人工智能或電池等技術挑戰。他認為，企業在大規模部署之前需要可衡量的價值證明。為了解決這個問題，王建議採用機器人即服務（Robotics-as-a-Service）模型，以降低前期成本，使公司能夠在沒有長期資本承諾的情況下測試能力，從而加速行業增長
機器人行業多年來一直在努力構建更智能的人工智能、更靈活的人形機器人和 更持久的電池。但這些可能並不是阻止機器人走向主流的障礙。
根據 Jerry Wang 的説法，Faraday Future Intelligent Electric Inc. 的全球執行主席 (NASDAQ: FFAI) 和 AIxCrypto Holdings, Inc. 的首席執行官 (NASDAQ: AIXC)，更大的挑戰是更為實際的：説服企業相信機器人能夠產生可衡量的投資回報。
“如果讓我選擇一個，我會説證明投資回報率，” Wang 在接受 Benzinga 獨家郵件採訪時表示，當被問及大規模採用的最大瓶頸時。“最直接的問題是非常實際的：‘這個機器人能在我的運營中創造可衡量的價值嗎？’”
技術不是最大障礙
對於投資者來説，機器人技術在很大程度上已成為公司之間構建越來越強大機器的競賽。特斯拉公司(NASDAQ: TSLA) 的 Optimus、Figure AI、Unitree 和 波士頓動力 都通過在移動性、人工智能和實際部署方面的進展推動了行業的發展。
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但 Wang 認為，僅靠技術進步並不能決定誰會勝出。
企業在大規模部署機器人之前仍需證明重大資本支出是合理的。在公司能夠清楚地衡量生產力提升、勞動力節省或運營效率之前，即使是最先進的機器也可能難以超越試點項目。
降低門檻
Wang 表示，機器人即服務（Robotics-as-a-Service）可能在行業的下一個階段發揮重要作用。
該模式允許公司按需訪問機器人能力，測試不同的使用案例，並在驗證經濟效益後再擴大部署，而不是要求企業直接購買機器人。
“很多企業並不一定想要完全擁有機器人，” Wang 説。“他們真正想要的是在這些能力能夠創造明確、可衡量的價值時，能夠訪問機器人能力。”
通過降低前期成本，公司可以在不做長期資本承諾的情況下進行自動化實驗——Wang 表示，這種方法可以加速從製造、檢查到安全和物流等各個行業的採用。
重要的指標
證明投資回報率不僅能解鎖下一筆銷售——它為整個機器人生態系統創造了一個飛輪。
“所以這真的變成了一個飛輪：更多的部署帶來更多的數據、更好的性能、更強的投資回報率，最終實現更廣泛的採用，” Wang 説。
對於投資者來説，這可能是行業最被忽視的指標。
機器人技術的下一個重大里程碑可能不是人形機器人跑得更快或搬運更重的負載，而是企業停止詢問機器人是否有效，而開始詢問他們應該再部署多少個。
當那一刻到來時，使機器人更易於採用的公司——而不僅僅是讓人印象深刻的公司——可能會成為最大的贏家。
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圖片由公司的公關提供