前云度汽车CEO林密再创业，用AI喷涂机器人撬开万亿工业空白

“机器人创业不是讲故事,我们从一个一个实际问题解决起,能帮客户解决问题,能赚钱。”

5月24日,杭州临平区星光街宝马4S店,一台 9 轴自动喷涂机器人第一次正式作业——同时给2块翼子板和1块门板进行漆面喷涂。

机器人产品和技术来自于同在临平区的喷博科技,工作人员给机器人装上漆罐,然后在烤房外的设备上输入目标漆膜厚度7μm,机器人就开始自动作业。

双目摄像头依次扫描3个部件,精准锁定位置、形状、造型之后,AI快速计算喷涂力度和移动路径,9轴机械臂随即柔顺地跟随曲面移动,喷枪开始精准作业,遇到孔洞边缘自动锁边,AI自动控制完成多次喷涂的任务,全程不需要人工干预,也不需要提前输入任何车型数据。

过去,这需要一个成熟的喷漆大工穿着防护服、防毒面罩、防护眼镜等复杂装备,多次进出密封、闷热的喷漆烤房完成。由于工作环境恶劣、工艺要求高、高风险,现在的喷漆大工已经很难招。

如果仔细观察会发现,这台机器人在多遍喷涂作业时,每次路径都不一样。这正是喷博和过往预编程的喷涂设备最大的不同——基于AI驱动,智能学习、规划、计算喷涂作业流程,并且更高质量地完成。

这就是喷博科技已经量产的AI喷涂机器人——PaintBot100。

创始人、CEO林密,前比亚迪和腾势汽车核心高管、云度汽车联合创始人、CEO,43岁再次创业,这次他切入工艺机器人赛道,用10个月完成技术迭代,基于汽车行业的深刻洞察和人脉,斥资几千万实测工艺AI模型,落地可替代人工的喷涂工艺效果,实现 Physics AI 在工业上的实际应用。

据林密介绍,喷博的名字源自英文“PaintBot”,中文译为“喷博”,寓意“喷万物”。喷涂工艺覆盖家具、建材、汽车、航空、工程机械、消费电子几乎所有制造领域,分为喷粉、喷漆、喷胶等多种类型,应用需求和市场空间极为广泛。

在访谈中,林密告诉智车星球:“仅汽车售后喷涂领域,全国有大概30万个烤房,全球有100万个烤房,是非常大的存量市场。汽车售后80%利润来自喷涂,100万个售后烤房中可替换市场约50万个,按照单台设备售价40万元测算,整体市场规模超过2000亿元,而国外市场的市场空间和价格接受程度会更高。”

从一个传统行业里,林密硬生生撕开了一个千亿级的机器人应用场景。

△喷博科技创始人、CEO林密

自动化和人工之间的巨大空白

喷涂,是所有制造业都绕不开的基础工艺——大到飞机机翼、高铁车身,小到汽车、零部件、家电家具、手机外壳,几乎所有工业产品都需要喷涂。

很长时间里,喷涂领域的自动化一直卡在一个分叉口:大规模量产的标准化流水线已经实现了全自动化,而中小批量、定制化、售后维修这些非标场景,目前为止几乎全靠人工。

林密把这个行业现状总结得非常直白:"现在整个喷涂行业就是两个极端,大规模量产线用预编程自动化,中小批量非标场景全靠人工,目前喷漆工基本都是50以上的老师傅,工作环境很差很辛苦,肺癌高发,年轻人根本不愿意干,中间这个巨大的需求和痛点,急需解决。"

首先是健康风险无解。喷涂作业长期接触漆雾和有机溶剂,是公认的肺癌高发行业。喷博合作的广东马自达经销商娟姐,两个跟随她20多年主管都因肺癌去世,这让林密下定决心要把AI喷涂机器人做成:"这不只是生意,是真能救人命的事儿。"

其次是招工已经非常难。年轻人根本不愿意做喷漆工,更愿意送外卖,以杭州为例,喷漆大工月薪已经开到14000元,一年人力成本超过17万,仍然不好招人。临平这家宝马4S店店长告诉智车星球,现在店里只有两个喷漆工,都是50多岁的老师傅,"再过5年,我们都不知道去哪里找喷漆工人"。

最后是传统自动化方案根本用不了。传统的自动化喷涂都是预编程路线,需要提前把所有车型的三维数据录入系统,来一辆车调用对应程序盲喷。但在售后场景,车型成千上万,还有大量改装车、事故车,新车模型半年才能拿到扫描数据,根本没办法提前录入——林密给我们算了一笔账:

"传统预编程方案换一个产品要调机8-10小时,只适合大规模流水线,4S店每天要补多台车不同的漆,调机时间比喷涂时间还长,根本用不了。"

2000亿细分市场

这个尚未被满足的市场,空间到底有多大?

仅汽车售后喷涂一个细分领域市场规模就超过2000亿元。如果把航空航天、工程机械、家具家电等各类非标喷涂场景加起来,将是一个万亿级的市场。

喷博的成立,就是为了用AI技术,填补这个传统行业的巨大需求。

不同于传统预编程方案需要提前录入数据,喷博的AI机器人用双目摄像头直接拍摄工件,1-2张照片就能完成三维建模、看透工件,7秒识别计算,支持任意停放位置、任何新车型和新工件,改装车部件、空洞巨多的前保险杠都能直接适配。

目前这套方案已经可以覆盖98%-99%的常规场景,极少数极端异形件就算漏喷,人工补喷一下就能解决,完全满足商用要求。

商业合作模式上,喷博科技也设计了多种方式,非常友好。

针对4S店的不同情况,既有直接销售,也有租赁,还有和巴斯夫、PPG等涂料巨头合作的类似"打印机墨盒模式"——涂料厂商买3年漆送机器人,靠后续漆料长期盈利,门店0成本就能上设备,大幅降低了落地门槛。

从投资回报来看,这个生意的商业逻辑已经基本跑通:国内大概最快14个月就能收回成本,欧洲因为人工成本更高,只需要3个月,美国是6个月,经济效益非常明确。

“不管是解决人工空缺节省成本,还是新增烤房扩产缩短售后交车周期,对门店来说都是投入产出比、投资回报率非常明确的。”

按照临平这家宝马4S店店长刘萍的测算:原来一个喷漆大工一年成本17万,用喷博机器人之后,只需要一个普通工人操作设备,一年能节省5-10万人力成本,解决了招工难的问题。

“不只是省钱,也省去了一些麻烦和风险。而且用上新的科技、新的设备,也会增强门店的竞争力,就算回本慢点,我们也愿意上。”刘萍说。

控制论重做工业物理AI大脑

喷博为了做好工艺机器人,选了一条完全不同于当前AI主流路线的技术路径——物理因果大模型(PCLM, Physics-Causal Large Model),喷博科技选择走控制论AI路线,拒绝大语言模型的"黑箱概率",坚持工业场景必须要有明确唯一的准确解。

“不需要提前收集大量数据,只需要把喷涂的基本物理规则和工艺逻辑写进模型,用控制论的思路做闭环调整:喷完一块区域AI自动检测覆盖率,不满足就补喷,满足就进入下一块,相当于把老师傅‘哪里没喷喷哪里’的经验用物理逻辑复现了出来。”林密对喷博的技术路线和实现路径进一步解释。

在林密看来,现在AI圈的主流路线是计算机系的大语言模型范式,靠海量数据训练大模型,输出结果是概率性的,很多结果连研发者都解释不了为什么。但在工业场景,这条路根本走不通——喷涂要求漆面厚度误差必须控制在±5%以内,差一点漆面质感就不对,根本接受不了概率性误差。

喷博的技术路线完全不同。

林密曾在浙江大学攻读工程机械博士,师从中国工程院院士杨华勇,喷博科技实现物理AI的技术路线源自钱学森的控制论体系,林密把这套逻辑总结为:“工业物理AI不需要黑箱,必须每一步都有准确解,给定物理边界和少量工艺条件,就能零样本生成适配当前工况的喷涂方案,把老师傅的经验变成可复用的数字资产。”

另一方面,喷博科技也是依托浙江大学高端装备研究院体系孵化,这个研究院本身已孵化17家高端机器人企业,覆盖蛇形机器人、五轴加工机器人等多个领域,团队集结了37名博士参与研发,给项目提供了扎实的工业机器人技术积累,也解决了军工、航空航天等高阶项目的资质对接。

具体到喷涂场景,喷博的核心技术可以总结为四大块,每一块都解决了行业的老问题:

第一,AI驱动三维点云识别,真的能"看透"工件。

传统方案依赖提前扫描好的三维模型,喷博用双目摄像头直接拍摄,去掉反光、噪点干扰,仅1-2张照片就能提取完整深度信息,不管停放得歪不歪,是不是新车型,是不是改装车,都能直接识别。

第二,机械反解自动选最优解,AI仿真提前避免碰撞。

三维识别完,会生成10多个可能的机械运动解,AI自动选出最优的那个。喷涂之前还会在数字仿真库里面预跑一遍,提前避开碰撞,还能预测漆膜厚度分布,自动调整喷涂参数,保证最终出来的漆面厚度均匀。

第三,PCLM物理因果大模型,把老师傅的经验变成数字资产。

喷博最核心的技术,就是把喷涂的工艺知识建模成物理AI模型,确定工件的物理边界,加上漆膜厚度、漆料类型这些少量条件,就能零样本生成喷涂方案。不同的漆料有不同的粘度、流速、固化收缩率,模型都能自动适配,新涂料只要少量训练就能用,真正把老师傅口传心授的经验,变成了可以复用的数字资产。

第四,末端设计满足工业需求,喷枪末端不带电,满足防爆要求。

喷涂车间是易燃易爆环境,喷博的喷枪末端采用气耦合连接,不带电,从根本上满足了喷房的防爆要求,同时末端功率足够,能适配不同粘度的涂料,不管是水性漆、油性漆还是隐形涂料,都能喷。

有意思的是喷博这套技术路线的演进过程,最开始团队也想过堆料,考虑过摄像头+毫米波雷达+激光雷达的多传感器冗余方案,后来发现根本没必要——喷涂不是自动驾驶,不是安全件,喷错了可以补喷,不需要那么多冗余。

最后团队做减法,只保留了双目视觉方案,不仅成本更低,还把深度测量误差控制在了±5μm以内,完全满足喷涂的精度要求。

凭什么是喷博?

面对投资人时,林密最常被问一个问题:凭什么是你?凭什么只有你能做?

林密的回答极为简单粗暴:首先,要做过工业,做过汽车,对其中的过程、细节和痛点足够了解。

另外,就说一点,“为了训练这个模型,我们团队喷了几千万的真漆!很多团队在实验室里喷水做实验,那练不出来有用的模型,漆的流动、收缩、光泽度、氧化变色,需要的喷枪移动、气量、角度跟水完全不一样,你必须真枪实弹喷真漆,才能拿到有效数据,这就是我们的壁垒,新进入者不是说想抄就能抄的。"

林密的话在参观现场得到了验证。店总刘萍、门店工艺负责人看完喷涂结果,当场就说:“这个效果超出预期了,除了小尖角漏了一点点,其他地方都完美,比我们师傅喷得还均匀。没喷到的地方我认为也很好解决,稍微收点边就好了。”

包含面向4S店售后的喷涂机器人PaintBot100,目前喷博已经有3款标准化产品量产:定价40万的喷博100已经卖了12台,还有6台在客户处测试;10多万的Lite版本喷涂清洗机器人已经落地商用,侧重喷涂+清洗一体化功能;还有针对工业打磨高粉尘场景的打磨机器人,解决人工打磨的尘肺问题。

除了民用领域,喷博还承接了多个高端特种项目,包括中国商飞C919机翼喷涂、蓝箭高铁防锈漆喷涂、军工涂料喷涂项目等,这些项目的精度要求都超过了传统人工工匠,验证了技术在超高精度领域的可用性。

把人从有毒环境里解放出来

谈到机器人,很多人第一反应就是“抢人的饭碗”、“失业”,但在喷涂这个行业,完全不是这么回事——喷博做的不是抢饭碗,是把人从高毒高温的恶劣环境里解放出来,解决的是整个行业“没人干”、“高危职业”的问题。

刘萍告诉我们,“夏天杭州的体感温度能到40度,穿防护服在烤房里就更高。夏天喷漆师傅在烤房里干活,外面必须有一个人看着,因为害怕他在里面出事。”

所以,喷博做的事情,不只是有商业价值,更有社会价值。

首先,是保护喷漆工人的健康,改善他们的工作环境。林密和团队有一个共识:“我们做这个事,第一个就是要解决这个问题,能保护一个工人,就是一件积德的事。”

其次,是破解喷涂行业招工难的问题。现在喷涂行业招工难已经不是区域性问题,是全国性、全球性的问题,年轻人不愿意干,老师傅都在退休,再过5-10年,很多修理厂可能真的找不到喷漆工人。

最后,是推动产业升级,把老师傅的工艺经验留下来。喷涂非常依赖经验和手艺,一个好的喷漆大工需要练5、6年才能出师,喷博把老师傅请到公司参与研发,把老师傅的工艺经验训练、“蒸馏”到AI模型里,这对行业也是非常有价值的。

从一个个实际问题解决起

放眼未来,喷博要做的不只是喷涂机器人,林密瞄准的更是整个工艺机器人领域。

喷博这套物理因果大模型的思路,本质上是解决"依赖老师傅经验的非标工业工艺"的自动化问题,除了喷涂,还有打磨、焊接、CNC加工、服装熨烫等等,大量工业场景都是这个逻辑,都依赖老师傅的经验,都面临招工难的问题。

林密是福建人,“就拿福建莆田、晋江的服饰鞋帽厂举例,你很难想象,一个鞋厂,通常都有300到400人做穿鞋带这件事。还有比如熨烫衣服,未来如果能复制到更多工业场景,想象空间非常大。”

目前,全球最受追捧的人形机器人,在林密看来,很多项目看起来热闹,根本没有实际落地场景,“喷博走的路线完全不同,从一个痛点非常明确的细分场景切入,先赚到钱,积累现金流和数据,再慢慢拓展到其他场景。”

“机器人创业不是讲故事,要一件一件事去解决实际问题。现在很多机器人项目,就是炒概念,骗投资人钱。我们不玩那个,我们就从一个一个实际问题解决起,能帮客户解决问题,能赚钱,就是好项目。”

在商业落地模式上,林密的战略也很清晰:“优先做大B,聚焦3类客户”。

首先是主机厂总对总合作,在汽车行业从业20年,这是林密的优势。目前喷博已经和特斯拉、比亚迪、天猫养车等头部主机厂、养车服务商接触探讨,目标推进售后喷涂标准化。

其次是省级经销商代理,每个省授权一家经销商集团,可自用也负责推广。

第三是和漆厂绑定合作,比如和巴斯夫、PPG等国际涂料巨头合作,采用「设备+漆料」的类似打印机墨盒模式,涂料企业签约客户免费送设备,靠后续漆料长期盈利。

同时,在海外业务上,喷博也已有布局。

今年喷博的目标是卖出100台设备,完成长三角和珠三角的重点布局,海外市场也会有所动作。

按照林密的测算,5年内目标完成汽车售后市场的第一轮替换,拿下30%的市场份额,年销售额超过120亿元,这看起来是个很大的数字,但是,一旦验证商业模式可行,也并非遥不可及。

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