文｜潘瀟雨
編輯｜彭孝秋
創業第三年瀕臨破產，第五年遇到疫情，去年直面資本寒冬，這是移動機器人明星公司斯坦德的心酸歷程。
背後也是整個行業從瘋狂到沉寂的縮影——最瘋狂的時候，風投女王徐新和美團王興一度攜巨資入場；而最沉寂的時候，行業沒有一家公司完成融資。
幸運的是，斯坦德機器人（Standard Robots）在今年初完成了由小米產投領投、中信建投跟投的數億元C輪融資。斯坦德是36氪持續在跟蹤的機器人公司。其推出的AMR、複合機器人、無人叉車等產品，已覆蓋日本、美國等十餘個國家和地區，並打入豐田、蔚來、小米、中立異航、愛旭、華天等企業。
資本回頭，是否意味著今年牌桌上的玩家又重拾起了to B的決心信念？儘管這類AGV/AMR形態的機器人，真正進入到工業製造業中，也不過短短几年。但經歷了一波三折的移動機器人行業，也不再是從前靠炫酷科技就能輕易取勝的市場，而是到了需要真槍肉搏搶山頭的時代。
畢竟在行業內看來，移動機器人的產品硬體已高度趨同。不外，產品同質化在斯坦德看來卻仍是一個值得商榷的問題。在今天，我們與斯坦德CEO王永錕聊了聊，透過斯坦德的發展，以及技術迭代的路徑，管窺一個關於機器人的未來暢想。
斯坦德產品
出海，再出海時隔半年，當我們再次坐回到王永錕面前，他的狀態明顯鬆弛了很多。
2022年機器人行業的陰霾正在散去，隨著新一筆融資引入，斯坦德也迎來了轉機。一方面是下游應用行業如新能源、汽車等，在逐漸開啟場景、釋放訂單；另一方面是疫情過後，機器人同樣迎來了出海機會，不單是海外倉儲、酒店服務等，工業領域的市場應用也在同步擴充套件。
雖然早在疫情之前，斯坦德就曾定下跨國界的設想，畢竟在拓展新的場景與行業中，換個地理環境似乎仍是最輕鬆的模式。2019年，斯坦德嘗試出海日本和美國市場，併成功拿下了松下電子、日本東芝等公司。
在出海向好的趨勢下，斯坦德也招好了海外銷售、佈置好了展會，但很快就是熟悉的情節——2020年突如其來的新冠肺炎疫情打亂了全球經濟節奏，斯坦德的出海之路不得不放緩節奏。
不外，據王永錕介紹，斯坦德早在大力出海之前就已經推進了其規劃的另一大方向——拓行業。在他看來，跨國界是相對容易的方式，而跨行業的核心就需要找到與3C類似的場景，因為移動機器人在離散型製造業本身就是通用型需求。
不論是搬運需求仍是作業場景，半導體的封測環節與汽車電子，就是這個最理想的場景。確定了半導體與汽車電子後，沿著類3C的邏輯，斯坦德又向上遊延伸到半導體封測、晶圓、新能源鋰電等場景。
能夠遷移的細分行業相對有限，但每個行業的入局規則各不相同，所需掌握的行業know-how也繁複多樣。更何況，市場上的產品，不論是外觀仍是功能看似都已高度趨同。行業競爭點來到了肉眼可見的“搶山頭”階段。
另一層原因也在於，只有拿下更多標杆客戶、“佔山為王”，構建細分行業壁壘，才能緩解融資的緊迫性。融資的緊迫氣息在去年尤為明顯，隨著2022年外部環境大降溫，宏觀局勢變化莫測，資本市場也陷入一片寒冬，投資人大面積“躺平”已成為行業常態。
事實上，去年機器人行業的融資困境早已有跡可循。2020年資本熱錢迅速湧入行業，一個明顯的資料是2020年僅移動機器人行業就發生20餘起投融資事件，且億元級融資數達17件。而這些公司背後不乏紅杉、高瓴、原始碼等明星機構身影。
但這筆熱錢，卻讓機器人公司在狂熱的催化下埋頭猛衝。隨後，不論是擴產品仍是擴場景，大幅擴張、研發投入、疫情停工等，每一筆都給各家賬本上平添一抹陰霾。卻不想一朝泡沫破裂，行業普遍陷入融資困局。
對於還不具備造血能力的機器人公司來說，資本市場的風向在此刻更加重要。大量資金湧向實業製造業，也意味著投資邏輯已經發生根本變化，不再是靠講故事就能融到一輪接一輪的金額，只有擺在賬面上的真實銷售資料，才能持續贏得資本的垂青。
也因此，機器人行業內的預設融資規則就成了：只有拿到足夠多的訂單數量並完成實質性交付，才能證明自身實力。
行業內卷由此開始，本就有限的行業應用裡擠入多家公司，為了搶到客戶訂單，價格戰已經成為大家心照不宣的事實。“這家剛平進平出算好帳，那家就已經用客戶預算三分之一金額搶到訂單。”有行業內人士曾透露。
王永錕不認可同質化賽道擁擠、產品雷同，移動機器人的下一站似乎不可避免地來到價格戰階段。
但對於產品同質化，王永錕卻有著自己的看法：“在探討產品同質化之前，應該先界定現在所說的同質化是指什麼層面，是外觀設計、產品功能仍是使用者體驗。”
儘管對於這樣一個具備移動能力的機器人來說，能夠實現的功能與應用場景已沒有較多區別，但真正的差異點仍體現在使用者體驗環節。
一方面是在工業應用中，極致的穩定性將成為拉開行業距離的第二次機會。
舉例來看，在硬體層面各家產品看似趨同，但最本質的差別實則藏在細微之處——硬體裝置是自研仍是採買、工控機的選擇、用商業級仍是工業級的晶片等；
在軟體層面，想要實現極致的穩定性，一方面取決於系統，另一方面也取決於演算法。
首先自研系統仍是開原始碼，直接影響著機器人最終的穩定性表現。沿著哈工大攔截導彈的課題研究思路，斯坦德最終選擇了自研系統。“沒有用ROS開源，一是ROS的底層沒有全部開放，二是它的通訊邏輯和安全邏輯，在早期都是為機械臂打造的。”王永錕表示。
儘管自研系統意味著走了一條遠路，但在系統的更新迭代上，也更具備自主性。比如為了應對早期測試時頻繁宕機，斯坦德開發了一套備份系統，能在宕機時瞬間重啟。
在演算法層面，同無人駕駛類似，一個更優質的演算法一定需要大量優質且有效的資料餵養，這也是實驗室產品進入工廠之後頻頻遇阻的核心。“只有實際進到工廠，才能掌握工廠的資料，這就需要我們自己構建資料架構，再嘗試最佳化演算法。”
工廠裡的機器人
另一方面則體現在行業理解上，行業之間的場景與細節各不相同，意味著他們面向的核心使用者群也存在差異化。
以半導體行業為例，即便在封測環節，對搬運也有更為嚴苛的要求。首先是震動等級，就要求晶圓盒搬運機器人在作業時，不亂運輸狀態振動均值遠小於 0.1G。
其次是潔淨度，需要移動機器人公司必須有無塵生產車間。得益於此前在華為產線的打磨，斯坦德在潔淨度與震動等級測試都快速透過。類似的行業know-how，還包括在晶圓製造的白光區和黃光區需求不同、工藝裝置的高精度對接等。
不同行業間的know-how尚且如斯細節，在極端分散的下游廠商中，非標需求更是尤為明顯。定製化要求源源不斷，這也給移動機器人們想要走出規模化的路上，平添一道關隘。
顯然，在工業領域完全標準化依然是一個想象。只不過在標準與非標之間，行業中的玩家已經在實踐中，探索出了一條可行路徑——模組化。
模組化的一個模範行業就是汽車。汽車公司透過將整車拆解成多個標準模組，以實現快速且低成本交付。模組化在汽車行業被廣泛應用，實則是背後產業鏈的標準化，也是行業長期迭代出的成果。但要在移動機器人裡實現模組化，就不止提出概念這麼簡單。
首先要面臨的就是應用場景不同，抽取模組的需求也不同；其次是在抽取之後，如何達成更經濟有效的組合方式。“大家對模組化的思路大體類似，但是如何拆出更好的模組、拆得恰如其分，是更考驗行業認知與場景積累的內容。”王永錕說。
事實上，AMR搬運物料的流程大多類似：從倉庫將物料運送至產線，放下物料，再搬起旁邊的空料箱運回倉庫，這個完整的運輸流程就可以固化成一個模組。
與之類似，機器人本體上也需要拆出模組，除了電機、減速器、鐳射雷達基礎硬體外，還涉及機械臂的API介面、通訊方式，以及加裝的輥筒、阻擋模組等元件。
而標準化的另一個迫切性在於成本問題，“用最低成本完成一項工作，是現在機器人的進化方向。真正能夠替代人工的裝置，要麼是區域性低成本，要麼是整個社會層面上的降本增效。”王永錕認為。
那麼什麼才是成本優勢？他認為成本優勢不是體現在機器人的價格有多便宜，而是體現在公司內部為交付產品所付出的代價。事實上，一個機器人從製造、設計到生產、除錯，再到交付，整個鏈條都在均攤成本。
所以當實現落地多個場景所需的成本比一個場景還要低，且交付更快，就實現了真正的成本優勢，也就是更接近標準化的方式。
機器人的終局猜想儘管人們對於機器人的終局充滿了想象與渴望，但在場景尚未完全開啟之前，目前的破局方式仍繞不開尋找移動機器人的第二增長點。
但新的機會點還能在哪？
一種想象是更接近人類形態的複合機器人，從替代的角度來看這是能夠最大限度模擬人工作業的形態，也因此複合機器人一度被看做機器人的終局形態之一。
不外由於機械臂與底盤分屬兩種不同的機械製造領域，且電池、通訊、視覺各不相同，這也意味著複合機器人從設計到製造都需要一套標準規則。單是一個抓取動作，就涉及了從哪抓、抓取後動作、換料仍是存放、物料儲存條件、對接制具尺寸等。
“複合機器人完成一個動作，會面臨大量選擇，各個模組就會有數量龐大的組合方式。”然而能夠組合起來只是第一步，第二步卻是找到最適合、最經濟的組合方式。而目前複合機器人並未被被完全推廣，其中最大的制約原因就是成本問題。
此外，對於新機會的另一種想法是超脫於機器人本體的軟體層面，不少看過移動機器人的投資人告訴36氪，工業軟體層面或許會成為移動機器人公司的下一個競爭階段。
拆分機器人的軟體系統，可以簡單分為叢集排程系統與業務軟體。儘管各家會格外強調自身的排程能力，但是“單純比拼排程系統，做到上百臺比較容易，而做到上千臺，在真正的工業場景中，沒有太多實際意義。”某種程度來看，這更像是一場提升自我競爭力的軍備競賽。
而業務軟體需要與工廠的業務高度繫結，包括對接工廠內的自動化裝置、打通倉儲的控制系統，再到集中收集資料，將任務分給排程系統執行等。這也格外考驗機器人公司對場景know-how的積累。
作為能夠連線工廠所有產線乃至裝置的環節，物流無疑是最容易掌握全產線資料的方式。也因此，作為承載物流功能的移動機器人公司，其自身的軟體系統就具備了平臺化能力，也就是這些年頻頻提及的——RIOT。
RIOT
想象在一個工廠內，一定存在成百上千臺自動化裝置，但是不同裝置之間的協議、介面都互不相通。而真正的智慧製造，需要資訊與資料在各個裝置之間流轉。“也就是車同軌、書同文，從中間物流層面，向下接入各個裝置，向上接入整個公司的管理系統。”因此，一個能打通不同裝置，並統一管理、排程、執行的平臺，在未來就更具有價值空間。
事實上，對於RIOT的探索，也源於智慧製造的升級與想象。在王永錕看來，智慧製造的階段，一定是先從工人機械化開始，即由大量機器人或自動化裝置，替代人的區域性或全部功能；再次是管理軟體化，由軟體系統來替代人的管理功能；再到工廠數字化——人只需要在電腦前即可管控所有工廠；最後才是製造智慧化，智慧化的前提是全部數字化，也只有那個階段製造業才能真正為之變革，並大規模提效。
機器人公司想要做智慧製造的管理平臺，一方面是順應制造業變革，另一方面也可看作是對自身上限的探索。機器人的IoT無疑是一個漫長的過程，但是誰能率先入局、完成積累，誰便能更早迎來屬於這個賽道的“iPhone 時刻”。
不論如何，機器人的未來都充滿了魔幻與朋克色彩的想象力，只不過在到達終點前，更多的卻是大浪淘沙。摒棄高科技與未來暢想，一頭扎進並不性感的製造業。在資本泡沫吹破之前，現階段的機器人公司仍需要在工業製造這個漫長的週期中，反覆證明自身價值，也始終滿懷希望。
文｜潘瀟雨
編輯｜彭孝秋
創業第三年瀕臨破產，第五年遇到疫情，去年直面資本寒冬，這是移動機器人明星公司斯坦德的心酸歷程。
背後也是整個行業從瘋狂到沉寂的縮影——最瘋狂的時候，風投女王徐新和美團王興一度攜巨資入場；而最沉寂的時候，行業沒有一家公司完成融資。
幸運的是，斯坦德機器人（Standard Robots）在今年初完成了由小米產投領投、中信建投跟投的數億元C輪融資。斯坦德是36氪持續在跟蹤的機器人公司。其推出的AMR、複合機器人、無人叉車等產品，已覆蓋日本、美國等十餘個國家和地區，並打入豐田、蔚來、小米、中立異航、愛旭、華天等企業。
資本回頭，是否意味著今年牌桌上的玩家又重拾起了to B的決心信念？儘管這類AGV/AMR形態的機器人，真正進入到工業製造業中，也不過短短几年。但經歷了一波三折的移動機器人行業，也不再是從前靠炫酷科技就能輕易取勝的市場，而是到了需要真槍肉搏搶山頭的時代。
畢竟在行業內看來，移動機器人的產品硬體已高度趨同。不外，產品同質化在斯坦德看來卻仍是一個值得商榷的問題。在今天，我們與斯坦德CEO王永錕聊了聊，透過斯坦德的發展，以及技術迭代的路徑，管窺一個關於機器人的未來暢想。
斯坦德產品
出海，再出海時隔半年，當我們再次坐回到王永錕面前，他的狀態明顯鬆弛了很多。
2022年機器人行業的陰霾正在散去，隨著新一筆融資引入，斯坦德也迎來了轉機。一方面是下游應用行業如新能源、汽車等，在逐漸開啟場景、釋放訂單；另一方面是疫情過後，機器人同樣迎來了出海機會，不單是海外倉儲、酒店服務等，工業領域的市場應用也在同步擴充套件。
雖然早在疫情之前，斯坦德就曾定下跨國界的設想，畢竟在拓展新的場景與行業中，換個地理環境似乎仍是最輕鬆的模式。2019年，斯坦德嘗試出海日本和美國市場，併成功拿下了松下電子、日本東芝等公司。
在出海向好的趨勢下，斯坦德也招好了海外銷售、佈置好了展會，但很快就是熟悉的情節——2020年突如其來的新冠肺炎疫情打亂了全球經濟節奏，斯坦德的出海之路不得不放緩節奏。
不外，據王永錕介紹，斯坦德早在大力出海之前就已經推進了其規劃的另一大方向——拓行業。在他看來，跨國界是相對容易的方式，而跨行業的核心就需要找到與3C類似的場景，因為移動機器人在離散型製造業本身就是通用型需求。
不論是搬運需求仍是作業場景，半導體的封測環節與汽車電子，就是這個最理想的場景。確定了半導體與汽車電子後，沿著類3C的邏輯，斯坦德又向上遊延伸到半導體封測、晶圓、新能源鋰電等場景。
能夠遷移的細分行業相對有限，但每個行業的入局規則各不相同，所需掌握的行業know-how也繁複多樣。更何況，市場上的產品，不論是外觀仍是功能看似都已高度趨同。行業競爭點來到了肉眼可見的“搶山頭”階段。
另一層原因也在於，只有拿下更多標杆客戶、“佔山為王”，構建細分行業壁壘，才能緩解融資的緊迫性。融資的緊迫氣息在去年尤為明顯，隨著2022年外部環境大降溫，宏觀局勢變化莫測，資本市場也陷入一片寒冬，投資人大面積“躺平”已成為行業常態。
事實上，去年機器人行業的融資困境早已有跡可循。2020年資本熱錢迅速湧入行業，一個明顯的資料是2020年僅移動機器人行業就發生20餘起投融資事件，且億元級融資數達17件。而這些公司背後不乏紅杉、高瓴、原始碼等明星機構身影。
但這筆熱錢，卻讓機器人公司在狂熱的催化下埋頭猛衝。隨後，不論是擴產品仍是擴場景，大幅擴張、研發投入、疫情停工等，每一筆都給各家賬本上平添一抹陰霾。卻不想一朝泡沫破裂，行業普遍陷入融資困局。
對於還不具備造血能力的機器人公司來說，資本市場的風向在此刻更加重要。大量資金湧向實業製造業，也意味著投資邏輯已經發生根本變化，不再是靠講故事就能融到一輪接一輪的金額，只有擺在賬面上的真實銷售資料，才能持續贏得資本的垂青。
也因此，機器人行業內的預設融資規則就成了：只有拿到足夠多的訂單數量並完成實質性交付，才能證明自身實力。
行業內卷由此開始，本就有限的行業應用裡擠入多家公司，為了搶到客戶訂單，價格戰已經成為大家心照不宣的事實。“這家剛平進平出算好帳，那家就已經用客戶預算三分之一金額搶到訂單。”有行業內人士曾透露。
王永錕不認可同質化賽道擁擠、產品雷同，移動機器人的下一站似乎不可避免地來到價格戰階段。
但對於產品同質化，王永錕卻有著自己的看法：“在探討產品同質化之前，應該先界定現在所說的同質化是指什麼層面，是外觀設計、產品功能仍是使用者體驗。”
儘管對於這樣一個具備移動能力的機器人來說，能夠實現的功能與應用場景已沒有較多區別，但真正的差異點仍體現在使用者體驗環節。
一方面是在工業應用中，極致的穩定性將成為拉開行業距離的第二次機會。
舉例來看，在硬體層面各家產品看似趨同，但最本質的差別實則藏在細微之處——硬體裝置是自研仍是採買、工控機的選擇、用商業級仍是工業級的晶片等；
在軟體層面，想要實現極致的穩定性，一方面取決於系統，另一方面也取決於演算法。
首先自研系統仍是開原始碼，直接影響著機器人最終的穩定性表現。沿著哈工大攔截導彈的課題研究思路，斯坦德最終選擇了自研系統。“沒有用ROS開源，一是ROS的底層沒有全部開放，二是它的通訊邏輯和安全邏輯，在早期都是為機械臂打造的。”王永錕表示。
儘管自研系統意味著走了一條遠路，但在系統的更新迭代上，也更具備自主性。比如為了應對早期測試時頻繁宕機，斯坦德開發了一套備份系統，能在宕機時瞬間重啟。
在演算法層面，同無人駕駛類似，一個更優質的演算法一定需要大量優質且有效的資料餵養，這也是實驗室產品進入工廠之後頻頻遇阻的核心。“只有實際進到工廠，才能掌握工廠的資料，這就需要我們自己構建資料架構，再嘗試最佳化演算法。”
文｜潘瀟雨
編輯｜彭孝秋
創業第三年瀕臨破產，第五年遇到疫情，去年直面資本寒冬，這是移動機器人明星公司斯坦德的心酸歷程。
背後也是整個行業從瘋狂到沉寂的縮影——最瘋狂的時候，風投女王徐新和美團王興一度攜巨資入場；而最沉寂的時候，行業沒有一家公司完成融資。
幸運的是，斯坦德機器人（Standard Robots）在今年初完成了由小米產投領投、中信建投跟投的數億元C輪融資。斯坦德是36氪持續在跟蹤的機器人公司。其推出的AMR、複合機器人、無人叉車等產品，已覆蓋日本、美國等十餘個國家和地區，並打入豐田、蔚來、小米、中立異航、愛旭、華天等企業。
資本回頭，是否意味著今年牌桌上的玩家又重拾起了to B的決心信念？儘管這類AGV/AMR形態的機器人，真正進入到工業製造業中，也不過短短几年。但經歷了一波三折的移動機器人行業，也不再是從前靠炫酷科技就能輕易取勝的市場，而是到了需要真槍肉搏搶山頭的時代。
畢竟在行業內看來，移動機器人的產品硬體已高度趨同。不外，產品同質化在斯坦德看來卻仍是一個值得商榷的問題。在今天，我們與斯坦德CEO王永錕聊了聊，透過斯坦德的發展，以及技術迭代的路徑，管窺一個關於機器人的未來暢想。
斯坦德產品
出海，再出海時隔半年，當我們再次坐回到王永錕面前，他的狀態明顯鬆弛了很多。
2022年機器人行業的陰霾正在散去，隨著新一筆融資引入，斯坦德也迎來了轉機。一方面是下游應用行業如新能源、汽車等，在逐漸開啟場景、釋放訂單；另一方面是疫情過後，機器人同樣迎來了出海機會，不單是海外倉儲、酒店服務等，工業領域的市場應用也在同步擴充套件。
雖然早在疫情之前，斯坦德就曾定下跨國界的設想，畢竟在拓展新的場景與行業中，換個地理環境似乎仍是最輕鬆的模式。2019年，斯坦德嘗試出海日本和美國市場，併成功拿下了松下電子、日本東芝等公司。
在出海向好的趨勢下，斯坦德也招好了海外銷售、佈置好了展會，但很快就是熟悉的情節——2020年突如其來的新冠肺炎疫情打亂了全球經濟節奏，斯坦德的出海之路不得不放緩節奏。
不外，據王永錕介紹，斯坦德早在大力出海之前就已經推進了其規劃的另一大方向——拓行業。在他看來，跨國界是相對容易的方式，而跨行業的核心就需要找到與3C類似的場景，因為移動機器人在離散型製造業本身就是通用型需求。
不論是搬運需求仍是作業場景，半導體的封測環節與汽車電子，就是這個最理想的場景。確定了半導體與汽車電子後，沿著類3C的邏輯，斯坦德又向上遊延伸到半導體封測、晶圓、新能源鋰電等場景。
能夠遷移的細分行業相對有限，但每個行業的入局規則各不相同，所需掌握的行業know-how也繁複多樣。更何況，市場上的產品，不論是外觀仍是功能看似都已高度趨同。行業競爭點來到了肉眼可見的“搶山頭”階段。
另一層原因也在於，只有拿下更多標杆客戶、“佔山為王”，構建細分行業壁壘，才能緩解融資的緊迫性。融資的緊迫氣息在去年尤為明顯，隨著2022年外部環境大降溫，宏觀局勢變化莫測，資本市場也陷入一片寒冬，投資人大面積“躺平”已成為行業常態。
事實上，去年機器人行業的融資困境早已有跡可循。2020年資本熱錢迅速湧入行業，一個明顯的資料是2020年僅移動機器人行業就發生20餘起投融資事件，且億元級融資數達17件。而這些公司背後不乏紅杉、高瓴、原始碼等明星機構身影。
但這筆熱錢，卻讓機器人公司在狂熱的催化下埋頭猛衝。隨後，不論是擴產品仍是擴場景，大幅擴張、研發投入、疫情停工等，每一筆都給各家賬本上平添一抹陰霾。卻不想一朝泡沫破裂，行業普遍陷入融資困局。
對於還不具備造血能力的機器人公司來說，資本市場的風向在此刻更加重要。大量資金湧向實業製造業，也意味著投資邏輯已經發生根本變化，不再是靠講故事就能融到一輪接一輪的金額，只有擺在賬面上的真實銷售資料，才能持續贏得資本的垂青。
也因此，機器人行業內的預設融資規則就成了：只有拿到足夠多的訂單數量並完成實質性交付，才能證明自身實力。
行業內卷由此開始，本就有限的行業應用裡擠入多家公司，為了搶到客戶訂單，價格戰已經成為大家心照不宣的事實。“這家剛平進平出算好帳，那家就已經用客戶預算三分之一金額搶到訂單。”有行業內人士曾透露。
王永錕不認可同質化賽道擁擠、產品雷同，移動機器人的下一站似乎不可避免地來到價格戰階段。
但對於產品同質化，王永錕卻有著自己的看法：“在探討產品同質化之前，應該先界定現在所說的同質化是指什麼層面，是外觀設計、產品功能仍是使用者體驗。”
儘管對於這樣一個具備移動能力的機器人來說，能夠實現的功能與應用場景已沒有較多區別，但真正的差異點仍體現在使用者體驗環節。
一方面是在工業應用中，極致的穩定性將成為拉開行業距離的第二次機會。
舉例來看，在硬體層面各家產品看似趨同，但最本質的差別實則藏在細微之處——硬體裝置是自研仍是採買、工控機的選擇、用商業級仍是工業級的晶片等；
在軟體層面，想要實現極致的穩定性，一方面取決於系統，另一方面也取決於演算法。
首先自研系統仍是開原始碼，直接影響著機器人最終的穩定性表現。沿著哈工大攔截導彈的課題研究思路，斯坦德最終選擇了自研系統。“沒有用ROS開源，一是ROS的底層沒有全部開放，二是它的通訊邏輯和安全邏輯，在早期都是為機械臂打造的。”王永錕表示。
儘管自研系統意味著走了一條遠路，但在系統的更新迭代上，也更具備自主性。比如為了應對早期測試時頻繁宕機，斯坦德開發了一套備份系統，能在宕機時瞬間重啟。
在演算法層面，同無人駕駛類似，一個更優質的演算法一定需要大量優質且有效的資料餵養，這也是實驗室產品進入工廠之後頻頻遇阻的核心。“只有實際進到工廠，才能掌握工廠的資料，這就需要我們自己構建資料架構，再嘗試最佳化演算法。”
