学术背景过于浓厚，理想性高的固执型领导Vs市场营销专家型下属，结果如何？（上）
从Rethink Robotics突然倒闭说起
协作机器人（Cobot）的鼻祖之一Rethink Robotics宣布倒闭，震惊业内！这个新闻最近刷遍了朋友圈。
被誉为“机器人之父”的Rodney Brooks
正所谓：
十年悬梁刺股，
引来无数英雄，
多少豪情壮志，
一朝灰飞烟灭。
Rethink Robotics也一度是资本的宠儿，累计融资10.3亿元。尤其亚马逊创始人杰夫·贝佐斯更是对其青睐有加。贝佐斯参与了该公司2008~2017年间A轮～E轮的8轮融资，共计1.1153亿美元。Rethink Robotics在2017年8月的最后一次1800万美元的E轮融资，就是贝佐斯私人投资公司Bezos Expeditions领投的。
这样一个企业也未能度过他最艰难的关口。
他有豪华的团队：MIT计算机科学与人工智能实验室主任Rodney Brooks领衔，创业团队背景闪光；
他有强大的站台者：亚马逊创始人杰夫·贝佐斯；
他有被称为“最具成长性”和“革命性”的工业机器人；
他有最先进的理念：改变了工业机器人，将机器人'从笼中解放’，并让普通人无需编写一行代码，就能和机器人一起完成新任务；
他有曾经的“辉煌期”；
他还有强大的资本支持；
......
别人没有的他都有了，但是，上帝还是没有站在它这一边。一家机器人领域的头号玩家，还是说倒下就倒下了！
在接受波士顿环球报的采访时，CEO Eckert将无法运营的原因归结为销量未达预期。“新闻是真的，Rethink Robotics倒闭了。我们是行业的先驱和创作者，创建了协作机器人这一新类别，但遗憾没有达到原本预期的市场成功。”Eckert说。
我认为这一归因过于简单了，销量未达到预期是显现的结果，它的确是导致公司入不敷出，资金链断裂的原因，但根本的原因应该不是这个，这是结果而已。
事实上，在协作机器人这个前景广阔的市场中，高阶玩家大有人在，包括ABB、Epson、Fanuc、Festo、Omron等全球知名公司。这些公司都在这一领域加足了筹码，试图跑马圈地、抢占先机。
其次，协作机器人门槛降低、市场教育成本高等是该行业发展的掣肘。
再次，Rethink Robotics虽提供了许多客户认证数据，但缺乏真正的大量采用客户做实证，加上产品规格精密度不够，不符合工业需求，刚性也不足。
最后，也是最重要的一点，他们没有得到商业成功，关键可能是因为创办人是一群来自麻省理工学院的教授，学术背景过于浓厚，理想性高但并无法满足真正工业需求，最后没有太多客户采用。
所以，只能说，这是行业发展的必经阶段。哪怕是开山鼻祖，跟不上速度也一样会被淘汰！
Baxter是无可争议的第一款协作机器人，然而它留下的却是一个不太成功的案例，相反，其余的一些机器人企业在同期将他们的小型机械臂用协作的概念重新包装后却获得了相当的成功。
从Rethink Robotics的倒闭，留给我们值得思考和借鉴的几个事情是：
1. 领先半步是天才，领先一步是疯子。激进的产品设计实际上是当时的技术所无法支持的愿景。比当时市场上的其他产品领先半步的设计，市场的境况却会好得多。
2. 任何产品首先必须是合格的、能做事的和有实际应用场景的，同时，这种场景不是闭门想象出来的，是来自市场呼声的，然后增加的亮点才有意义。只有亮点不能完成任务的产品是没有用的。通俗点说就是，满足需求之后的噱头才能加分。
3. 从一开始就为了达到某个极低成本目标而设计的产品，往往在连串妥协之后无法控制住成本，同时在其他方面（如性能）引入更多的妥协。
4. 贸然采用大量自主设计的、未经验证的技术和算法等，对研发过程带来的风险远大于收益。
5. 堆砌大量功能没有意义，除了增加宣传噱头，只能徒增成本和可靠性风险，够用的可靠的就是最好的。
企业发展和生存需要技术，但仅仅依赖技术的先进是不能生存的
中国有句古话说“酒香也怕巷子深”，产品再好，在竞争如此激烈的时代，等客户上门是不行的。
市场营销是企业生存与发展的重要工作。没有它，任何强大的身躯都会被吸干的。
企业发展需要技术，这是企业生存的资本，但仅仅依赖技术的先进是不能生存的。无论创立什么公司，销售是很重要的。只专注于技术研发，忽略或不重视销售，从而脱离市场和客户，都是万万不可的。无论技术多么先进，没有销售收入输血，销售输入市场和客户的反馈，进而补充能量，早晚都会失败！
无论你的目标多么远大，无论你的技术多么先进，销售工作都是企业存续过程中非常重要的一环，不能不重视，不能不当作头等大事来抓。
没有盈利的企业是没有生命力的。没有销售，就不能为企业输血，企业就会越过越差！
Baxter或Sawyer，毫无疑问是个中间产品。不缺钱的Rethink Robotics的倒闭，大概率是团队出现了问题，集体不知道方向，不知道路在何方。
Rethink Robotics的核心问题是没有大规模落地，没有落地的本质原因是找不到场景。一个速度极慢，Gripper负载极小的呆萌机器人，除了科研和展示，还在什么场合有需要？这款机器人定位就是很不清晰的。
这种场景是不是很眼熟？国内这类科技公司一直也在上演着这一幕。靠核心技术团队的技术能力融资，有着通天的梦想，疯狂发BP，做Demo，搞融资，而在产品端，其实是始终找不到方向。
Rodney Brooks作为机器人届的泰斗，一定是想到了机器人与人的距离会越来越近，所以一定要安全。但判断错的地方是，工业上的“距离”到底怎么定义。这个距离不一定是空间的距离。
如同Rethink Robotics一般，国内很多的自主研发的科技公司历经十几年的跨越式发展，却依旧未能找到合适的市场地位。
市场和客户思考的都是：怎么办？
学术背景者思考的都是：是什么？
很明显这是年内不同维度的思考，所以即使他们坐在一起交流的时候，也经常是鸡同鸭讲，不得其门而入。
这两个问题，如果没有一个完全想清楚了，关门也就顺理成章了！
也有不少客户，在落地上才不管你的技术是什么，反正我有能力整合完成，剩下的就是去推一个个的应用场景，才不管是不是你的理念比别人先进与否，稳定运行，活着才能走到胜利。
马化腾说过：站在风口上，猪都能飞起来。
但被风刮跑了却也是常事！
我曾经服务过一家企业，以下简称RB，平心而论，这是在业内的领先者，在进入RB工作之前，我的上一家企业就采用他的产品，他是业内的领导者，开创了一个新的模型，从而将当时的国外的产品都驱逐出去了，满足了中国用户的特殊的要求。
它经历了一次分家，分家之后被国内同行迅速的反超，从大哥大沦为小弟弟。RB其实非常幸运，多少初创企业在市场上根本没有被给予第二次机会，但是RB有，通过私募拿到了一轮资本注入！
然而任何事情都有代价，这次的代价，就是需要在最短的时间内拿出扭转局面的产品，打开营收通道，也就是要早一点开始卖货。而要早一点开卖，就要压缩研发的周期。
于是它不得不在每次迭代（需求调研、产品设计、研发、测试......，这是迭代的基本环节）中压缩一些环节。
这似乎是个好主意？这样做可以大大缩短迭代的周期。
于是，RB采用了这个逻辑，它悄悄地把需求调研和测试这两个环节压缩掉了。整体性能测试也直到研发的中后期才介入，而且为了加快速度和节省成本，企业内部并无完成的测试环境。所以，得到的性能实际上是探索式测试的成果，在用户现场部署前，甚至没有人知道这些貌似完整的软件系统能做到什么程度。
使用它的客户其实就成了名副其实的白老鼠！
可以预见的是，实施的结果不太令人满意，但是这时候再对系统进行重大修改的余地已经很小，加上确实比原有系统要强不少，性能上的提升还是可以捂住眼睛接受的。统计下来，整体性能有时候好，有时候不太好，有时候基本和原来的系统没什么差异。好的场景少，一般般的场景多。
这样做的确在早期加快了进度，新的产品很快就推向市场。
但是，出来混总是要还的，前面欠的账，总要在后面某个地方连本带利的吐出来。
中国市场是一个非常独特的市场，但它大体上仍然遵循基本的市场经济法则，那就是：好东西能卖出去，坏东西卖不出去。
而中国市场规模巨大，并且层次多样，在这里稍微差一点的东西也是能卖出去的，只要你的价格不是那么侮辱市场智力，生存下来是没问题的。
可是，RB的产品在一阵喧嚣过后也仍然一直没能打开局面，为什么呢？
原因自然很多，缺乏市场调研的产品落地的水土不服、解决用户单点问题、系统不成体系、产品处于工具级别、价格的定位、竞争对手的应变、销售思路和开拓不得力等等都是重要的原因。
RB的老板总结就是一点，销售开拓力不够！
其实，这与其他公司在其他地方遇到的挑战相同，那就是：
1、与现有产品相比的差异化无法在实际应用中得到体现
2、产品思路定位还是过去RB成功时期的定位，但市场已经发生变化和转移
RB新产品的最大优势就是计算效率高、代码效率高、异构异源数据混合处理。但是：
在一个全民追求可视化洞察、展示的国度，计算效率的意义并不特别明显，况且还可以通过优化、增加已经极其便宜的计算资源（服务器）等来提高效率的情况下，效率的意义更加不显著了。
代码效率的提高前提是要求用户方重新学习一门私自的语言，这对很多的公司和用户来说是不愿意接受的，毕竟这门语言，除了在RB的系统上有用外，其他场合毫无用处，这点优势被进一步缩小。
异构异源混合处理是一个好的idea，这的确能方便现代数据架构的改变，是原来紧耦合的系统改变成为松耦合的系统，是用户可以灵活使用数据，随应用系统新的需求而方便迅速的获取新的数据......，尽管国内市场有不少的竞争者，但由于这个市场巨大，博弈成功可以一飞冲天的！
而价格方面也由于RB的产品是整体项目中的一个工具级产品，无法提供整体的管理、配置、资源调度等，随着市场整体竞争，整体项目的价格下降，RB的价格优势很多时候反而变成了劣势。
此时，如果产品仍然拥有足够的差异化，则还可以有足够的说服力。然而RB的两个主要的特点：计算效率和代码效率，分别由于上述的原因，并没有形成有效的战斗力。那么还剩下什么？
就剩异构异源数据混合处理了！尽管它还有很多的缺陷和不定数！
可是，市场的资源倾斜并不是短时间内能调整的，数据架构的改变更是受到来自集成商的挑战，这导致了市场的教育成本和时间会偏长，投入会更多。
更为重要的是：市场的机制、商业模式、内部员工的思维等需要较长时间的调整。产品新发布时，这个最好的机会已经错过，当时的整个公司从人员到产品都还没有做好准备。
上帝不但喜欢掷色子，喜欢开玩笑，还有着非常好的记忆力……
RB偷掉的整个测试环节，这个时候出现了，在实际用户现场交付时，问题叠出，交付时间凄惨无比的长，不断的调研发支持，补丁加补丁的交付，使得一年之内也没有真正的树立起一个良好的用户标杆。
人可以选择无视某些东西，科学规律不会，上帝也不会。
那么，RB的问题是技术问题吗？我个人认为不是。
那么，RB的问题是销售团队的问题吗？我个人认为也不是。
我认为是思维问题。
不管是不是互联网的风，把企业吹到那里，企业的核心逻辑是，把一个合格产品用合适价格卖给谁。
一个实业企业应该先做出有用的产品，再把它做得更好，而不是反其道而行之！
不能将其产品与竞争品的“不同”转化成使用者能够实际感受到的益处的话，即使避免了研发过程中的所有陷阱，也最多成为一个能自立的公司而不是梦想中的成功的公司，除非这个关键问题能被解决。
RB的老板是一个学术背景非常浓厚的人，这个问题会带来本文的关注重点。
（未完待续）
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