3月29日TSVC举办了《打造下一个独角兽》讲座第39讲。今天讲座的话题是iPhone Made in USA。“将iPhone生产带回美国”一直会被认为是美国制造业回流的象征。传统上，由于较低的劳动力成本和成熟的产业生态系统，亚洲一直是外包制造的首选。然而，近年来智能制造的突破——特别是先进机器人技术和具身智能（Embodied AI）的发展——正在挑战这一模式。今天请来硅谷ZOOM投资人和eBots创始人共同聊聊美国制造业本土化的三大挑战，以及在美国制造业回归潮中的创业机会和投资布局。
嘉宾：
张于庆先生2010年创办TSVC，硅谷第一家大陆华人的种子基金。曾创建芯片设计工具公司Jeda，以及硅谷第一家华人创业孵化器Innospring。作为TSVC的掌门人，他主导了160 多个种子轮投资，其中包括5个IPO， 10个独角兽，他还是ZOOM获得的第一家机构投资者支票的签署人，在硅谷华人种子轮投资人中业绩保持第一。张于庆先生积极服务于青年学生成长及创业创新者的各种组织曾任清华企业家协会TEEC的理事会成员，TEEC北美分会主席。他还是硅谷公益基金TSVC Giving Fund的创始人。张于庆毕业于清华大学电子系，在Syracuse University获得硕士学位。
徐征博士是一位连续创业者、投资者和公司高管。他是eBots Inc的创始人兼首席执行官，该公司是一家专注于精密制造的智能机器人创新和制造企业。他曾是Silevo Inc的首席执行官和联合创始人，该公司致力于高效光伏电池和组件的研发和大规模生产。Silevo成功地被特斯拉旗下的SolarCity公司收购。徐博士在太阳能和半导体行业有丰富的经验。他领导开发了商业规模上能效最高的光伏组件。他在美国和中国建设了高能效光伏电池组件大规模生产线。
徐博士还主导了各种尖端半导体设备的开发（如物理气相沉积、化学气相沉积、原子层沉积、电化学镀膜等）和商业化。在担任全球最大的半导体设备制造商Applied Materials, Inc全球副总裁和金属沉积事业部总经理期间，取得了数十亿美元的年度销售收入。他开创并领导了铜薄膜工艺技术和设备的研发，实现了整个半导体行业芯片性能全面提升和降低成本。徐博士还担任一家快速成长的半导体设备公司的董事顾问，纳斯达克：ACMR。
徐博士在加利福尼亚大学圣巴巴拉分校获得材料科学博士学位。他还拥有日本大阪大学的电气工程博士学位。他在中国浙江大学获得了半导体物理和器件学士学位。徐博士持有104项美国专利。
以下为正文：
06:01 首先，想与Eugene探讨一下，您近期撰写了题为“iPhone Made in USA”的文章。传统印象中，电子产品制造通常发生在中国和东南亚的工厂流水线，您能否简要地向我们说明，是什么促使您撰写这篇文章的呢？
Eugene表示，当时撰写这篇文章是在今年的2月4日，距离现在已经有一段时间了，实际上需要坦诚地讲，仍处于草稿阶段，文章内容写得比较粗略。之所以写这篇文章，与我们今天讨论的主题息息相关，这得益于与徐博士的相识以及与eBots公司的接触，正是eBots所从事的事业为撰写此篇文章提供了基础，在交流过程中，或许这个构思源自徐博士，因此Eugene是以此为背景撰写了这篇文章。
目前大家都关注到，苹果公司宣布将在未来四年内在美国投资超过5000亿美元，该消息是在2月23日之后公布的，而Eugene所写的文章时间为2月4日，所以早期投资人需要抓住机遇。然而，这5000亿美元并非全部用于iPhone的生产，其中一部分被称为Advanced Manufacturing，这也代表了风向。同时，我们大家知道还有台积电，包括韩国的Hyundai，还有日本的Honda这一系列。统计数据显示，截至目前，今年宣布的投资总额约为1.7万亿美元，这些投资与美国的经济活动紧密相关，因此，我们在这个大背景下，也能观察到宏观政策的一些动量效应。
“iPhone Made in USA”无疑是属于消费类电子产品，其成本自然至关重要。过去，人们并不太关注生产地，哪里成本低就选择在哪里生产。然而，随着供应链问题的出现，其他电子产品的生产地选择变得具有更深远的战略意义。基于这样的背景，人们开始思考，我们所强调的这一点非常重要。后面徐博士将会详细描述eBots公司如何在iPhone的美国生产过程中，解决了其中最为棘手的问题，而后续的步骤则相对容易一些。
另一个观点，之所以提出这个议题，与他们作为早期技术投资人的身份紧密相关。这也是TSVC能够持续15年专注于早期投资的原因，必须对市场趋势有所预判，需要预见未来的动向，洞察市场和整体趋势的发展方向。在这前提下，几年前，包括苹果公司首席执行官Tim Cook在内的众多人士都在讨论，苹果公司宣称供应链的问题已经得到解决，并计划将部分生产线迁移到美国，这显然是不切实际的。因为当时的库存全球化就已经解决了这一问题，实现了成本最低、物流最优的模式，这是最优的解决方案。所以，他们声称问题已经解决，游戏已经结束，这显然是不可能的。
那么，撰写这篇文章的另一个初衷，是在于大多数人认为，这个赛道似乎完全没有成功的可能，这类情况在我们的日常生活中屡见不鲜。以SpaceX公司为例，它在大多数人认为不可能实现的时刻诞生了。当然，这件事情尚未成为现实，但我们对此抱有信心，因此这篇文章也是基于这样的信念撰写的。
12:10 在您的文章中也提到了美国制造业本土化所面临的挑战，能否请您进一步详细描述？之后我们再向徐博士提问。
Eugene指出，这个挑战显然与生产成本有关，尤其是硬件方面，例如芯片等。此外，与生产直接相关的成本更为关键，芯片成本所占比例较大。然而，组装成本也是不可忽视的一部分，尽管它并不是最重要的。简单来讲，其中一点涉及是否拥有熟练工人，另一点则是熟练工人的成本问题。实际上，在美国这两点是缺失的。尽管新政府宣布今年二月份新增了一万个生产岗位，从数字上看生产确实有所改善。然而，熟练工人及其成本的影响依旧显著。因此，在这两点缺失的情况下，美国的生产环境并不适宜。
为什么现在出现了这种可能性？关键在于这里的自动化技术。自动化意味着在某种程度上，熟练的工人可能变得不再必需，从长远来看，自动化将引发竞争，我们暂且不谈这种极端观点，还有其他因素，比如其他一些不能轻易转移、成本高昂的东西，整个产业链都在紧密相连，这些都是一系列问题。当然，这非常复杂，但最终如果实现了，你可以将其视为一个电费问题，美国的电费并不比其他国家高。我们也清楚，在台积电的工厂，他们在“Made in USA”的主题下，原本有三个工厂，现在宣布将再增加三个，这将促使整个供应链的参与者都进行迁移。所以今天没有不等于明天没有，我们今天依靠eBots完成了这一最艰难的任务，未来不能排除其他部分也可能被转移，这样就可能构建起一个供应链，并且结合高度自动化的发展趋势。
15:37 针对美国制造业本土化的难度，作为一位成功退出的创业者，第二次创业时为什么会选择这一方向？目前创业的公司成立时的初衷是什么？技术思路是如何规划的？期待徐博士能够继续这个话题。
徐博士认为，国民经济的均衡发展非常重要，不应所有人都投身于金融或服务业。他强调，一个完整的生活体系始于制造，从农业到工业，只有生产出产品，销售和分销才能随之发展，进而推动国民经济的更高层次进步。由于自己在制造业拥有丰富的背景，博士毕业后在Applied Materials从事半导体芯片制造设备工作长达15年，这段经历为他提供了宝贵的制造经验。随后，做solar energy工作，并与特斯拉合作建立大型工厂。对他而言，制造业似乎从未淡出他的视野，反而规模越来越大，大型工厂逐渐演变成巨型工厂。因此，他意识到第二次创业选择制造业的原因：首先，制造业是国民经济的基石；其次，他个人的经历让他对制造业有了深刻地理解。他提出，制造业的一个关键挑战是如何利用人的灵巧性制造机器人，以替代像穿针引线一样需要精细操作的生产环节。
18:54 您是否可以简要地介绍一下您的创业公司eBots，包括它的产品和应用情况呢？
徐博士强调，eBots产品的核心优势在于融合了现代具身智能与传统机器人技术，以实现柔性、多用途和精密制造，之前提到的智能手机仅是众多应用之一。实际上，eBots主要应用于精密和桌面装配任务，涉及电子和医疗器械等多个领域。目前，客户群体更加广泛，他们认为eBots能够实现精密柔性制造，许多应用都体现了这种柔性。例如，有客户从事数据中心服务器的生产，服务器上的锂线连接可能多达数百条。这些连接若由人工完成，错误率极高，因此他们希望使用机器人来提高效率，这是一个全新的应用领域。再比如汽车行业，虽然eBots之前并未特别关注，但汽车行业的需求却主动找上门来。他们表示，随着电动车的兴起，内部电子元件的连接需求大幅增加，传统的工业机器人已无法满足需求，必须采用更先进的技术。因此，随着技术平台的发展，类似于树木从根部长出叶子和果实，eBots的应用范围也在不断扩展，甚至已经进入半导体设备制造行业，技术专注于手、眼的协调配合，通过具身智能实现手与眼的协同工作，这种能力在各个行业中都是必需的。
21:17 您之前提到，在制造业领域，用机器替代人力的可能性很大。那么有哪些工种的替代过程会比较困难？能否举一些实例？如果eBots在这一领域取得进展，它的潜在市场会如何？
徐博士强调，目前生产线上的上下料环节相对简单，机器人执行此类工作已能轻松应对。然而，真正的挑战在于柔性与精密组装那部分，他们称之为“unmet market or unmet demand”（尚未满足的市场需求）。做startup的话，首先，避免与他人进行同质化竞争，必须专注于那些他人难以完成的任务。其次，市场需求量要足够大且利润丰厚，这样初创企业才能生存。在难度较大的领域中，柔性组装占据了重要位置。人的灵巧性，即手指与眼睛的协调，是一个柔性过程。例如，拾取棉花线时，其形状会变化，而针孔又极小，如何将其穿过需要精确的视觉和自动化的手眼配合。实际上，在组装小型精密物品时，如手表、耳机或智能手机，操作者需要借助放大镜来进行，这对视力是一个考验。但是，通过计算机视觉技术，结合高精度视觉系统和AI反馈，可以更高效地完成这些任务，不再依赖放大镜。
此外，柔性方面，正如他之前提到的，铝线等材料在电子产品中极为常见。目前，他们面临众多应用场景，客户纷纷排队等待演示，询问这是否可行，那是否可行。实际上，市场需求远超eBots公司初创时的预期。
因字数限制，更多内容请收听音频
欢迎关注“TSVC”微信公众号观看视频，了解更多早期创投相关话题的干货内容！
加入日常交流群请看海报左下角二维码，添加TSVC小助手，获取更多分享。