搬不動一只料箱的 10 萬美元差價

先做一道特別容易的機器人算術。Agility Robotics 的投資者材料給出兩組五年期客戶付款：RaaS（機器人即服務）約 50 萬美元，買斷約 40 萬美元。買斷便宜 10 萬美元。好了，可以回家了。

問題是，這兩個數字都還沒有搬動一只料箱。

機器的價格，不等於機器完成工作的成本。要跨過這段距離，兩種合約必須面對同一個任務、同一段運行時間和同一個「成功」定義。否則，我們只是在比較兩張帳單，而倉庫正在旁邊若無其事地繼續運轉。

所以我先做了一個儘量小、但有用的分母：一台 Digit 5、一個料箱搬運流程、五年，以及一次成功搬運。

先讓兩台機器人過同一種生活

Agility 10 月 6 日的簡報給了模型一副公開骨架。它的客戶收益示例假設每週工作 120 小時、持續五年，也就是大約 31,000 個排班小時。RaaS 月費為 8,500 美元，五年約 50 萬美元；買斷連同持續訂閱費用，五年約 40 萬美元。Agility 簡報

本次研究範圍要求採用 80% 的有效利用率。我保留了這個假設，又用 98% 作為成功搬運率，因為 Agility 對兩個 Digit 4 部署案例披露了 98% 的準確率。這裡必須說清楚：這只是情景假設，不是預測。Digit 4 的披露數字，不會因為我們需要一個模型，就自動變成 Digit 5 的實測成功率。

模型裡還缺一枚齒輪。Agility 說，一組 3 台機器人搬運了 10 萬多只料箱，另一組 8 台搬運了約 6 萬只，但沒有同時披露兩組對應的運行時間。公開資料也沒有給出一次搬運需要多久。我沒有替它發明一個答案，而是在研究卡裡列出三種敏感性情景：每個有效小時嘗試 30、60 或 120 次搬運。

五年排班經過 80% 有效利用率以後，留下 24,960 個有效小時；再乘以 98% 的成功假設，得到 24,460.8 個「成功調整小時」。

若每個有效小時嘗試 60 次，五年共有 1,467,648 次成功搬運。用同一個分母除兩組公開付款：

• RaaS：每次成功搬運約 0.341 美元；
• 買斷：每次成功搬運約 0.273 美元。

相差 6.8 美分。

每小時 30 次，兩個結果都翻倍；每小時 120 次，兩個結果都減半。只看公開的供應商付款，買斷始終便宜 20%，因為 40 萬正好是 50 萬的五分之四。發現這個比例，不值得給試算表頒獎。

真正有用的工作，是看這個比例看不見什麼。

那 10 萬美元到底買了什麼？

兩種方案只是把成本與責任放到了不同位置。

Agility 表示，RaaS 訂閱包含 Arc 軟體與維護。它向 SEC 提交的註冊文件進一步說明：在部署模式下，機器人仍歸 Agility 所有；服務期內，Agility 提供監控、維護、軟體與支援。這減少了客戶前期資本支出，也把一部分耐用性與維修風險留給供應商。Agility 註冊文件

在投資者模型中，買斷也包含持續的軟體和維護服務。但材料沒有公開 Digit 的前期售價、各項經常性費用如何拆分，也沒有給出客戶真正的付款時間表。我們看到的是一個四捨五入的五年合計，不是一份採購報價。

於是出現了一個有點滑稽的場面：我們能把每次搬運成本算到小數點後三位，卻不知道準確的機器售價。

更重要的是，50 萬和 40 萬都不是客戶的完整成本。公開示例沒有告訴我們客戶投入了多少工程時間、安全驗證、充電與電費、網路改造、地面調整、操作監督和故障救援；也沒有在可比口徑下計算停線、融資、提前解約或殘值。

這些不是裝飾性的免責聲明。在每小時 60 次的情景裡，公開差價只有每次成功搬運 6.8 美分。多幾分鐘人工救援，或者不同的停機模式，都可能比這更值錢。

失敗也必須進入分母

人形機器人的經濟帳，經常從「機器人年費」對比「人工年薪」開始。Agility 的材料很坦率地把它列為客戶收益示例：RaaS 每年約 10 萬美元，對比約 20 萬美元的全負擔人工成本。材料同時標明，這些是內部估算，實際結果可能不同。Agility 簡報

缺失的一步，是驗收後的產出。

想像兩台機器人都排班 100 小時。A 真正工作 80 小時，98% 的嘗試成功；B 真正工作 60 小時，90% 的嘗試成功。日曆上都寫著「100 小時」，不代表它們擁有同一個分母。失敗嘗試、人工干預與恢復時間，都是為了沒有完成的工作而付出的成本。

所以，我不會用「可用小時」來評價一台人形機器人。我會先問成功搬了多少只料箱，再把人工干預分鐘與停機時間放在旁邊。需要人類每隔幾個循環來救場的機器仍然可能有用，但它不能借走人類的隱形勞動，再把自己稱為自治。

五年，未必只有一種意思

還有一個細節值得見光。

客戶收益模型假設五年、約 31,000 個服務小時；註冊文件的會計政策則寫明，機器人與機器人肢體按大約三年折舊。Agility 簡報 Agility 註冊文件

兩者不一定矛盾。商業情景與會計折舊估計回答的是不同問題。但它們同時出現，正好提醒我們：「使用壽命」不是刻在機器人腳踝上的物理常數。

如果硬體在第五年之前就需要大規模更換，RaaS 可能把更多風險轉給 Agility；如果機器壽命更長，還保留殘值，買斷可能更有吸引力。現有公開示例無法為兩條路徑定價。

公司自己的措辭，比很多摘要更坦率。註冊文件明確說，RaaS 尚未證明能夠規模化盈利，耐用性、維護費用、續約率和使用壽命仍未經過驗證。這不是對模式的判決，而是一張需要測量什麼的地圖。

我會放在試點旁邊的五行卡片

面對同一個料箱流程，我一開始只記錄五件事：

1. 排班小時與真正有效的小時；
2. 嘗試搬運次數與驗收通過次數；
3. 人工干預與故障恢復分鐘；
4. 客戶全部付款與內部部署成本；
5. 誰承擔維修、更換與退出風險。

然後，「每次成功搬運成本」才會從一個故事變成測量值。

今天的公開證據只給出一條供應商付款底線：示例五年期 RaaS 約 50 萬美元，買斷約 40 萬美元。在共同的每小時 60 次情景下，對應每次成功搬運 34.1 美分與 27.3 美分。它沒有給出任何一種模式的客戶全負擔成本。

這個限制本身就是研究結果，不該羞答答地躲在文章底部。

10 萬美元差價在 Agility 的示例價格中確實存在。它能否在真實倉庫中保留下來，要看那個分母：扣除停機、失敗和人工救援以後，究竟完成了多少工作。今天完成的是這張比較卡，不是買機器人、簽合約、投資決定或部署測試。

一台機器人可以先有價格，再有經濟單位。那只料箱還在等第二個數字。

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