ทำไม Unitree Robotics จึงสร้าง “วิทยาลัยอุตสาหกรรม” ทั่วฐานการผลิตของจีน

ความร่วมมือระหว่าง Unitree Robotics กับมหาวิทยาลัยจีนไม่ได้เป็นเพียงโครงการผลิตคนเพื่อรับมือปัญหาขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้านหุ่นยนต์เท่านั้น แต่มีลักษณะเป็นกลยุทธ์เชิงพาณิชย์ 3 ด้านควบคู่กัน ได้แก่ สร้างบุคลากรที่พัฒนาและใช้งานระบบ embodied AI ได้ ทำให้ฮาร์ดแวร์ของบริษัทกลายเป็นส่วนหนึ่งของสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ และสร้างความสัมพันธ์กับคลัสเตอร์การผลิตที่อาจกลายเป็นลูกค้าในอนาคต

จังหวะเวลาของแผนนี้น่าสนใจเป็นพิเศษ เพราะ Unitree เพิ่งเข้าจดทะเบียนในตลาดหุ้นเซี่ยงไฮ้เมื่อเดือนสิงหาคม 2026 และกลายเป็นผู้ผลิตหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์รายแรกที่จดทะเบียนในตลาดจีนแผ่นดินใหญ่ ตามรายงานของ Reuters และ BBC 25 อย่างไรก็ตาม โครงสร้างรายได้ของบริษัทก็สะท้อนว่า Unitree ยังต้องหาทางพาจากการขายให้ภาควิจัย ไปสู่การใช้งานในภาคอุตสาหกรรมอย่างจริงจัง

เครือข่ายกระจายตัวทั่วเมืองอุตสาหกรรม ไม่ใช่โครงการของมหาวิทยาลัยแห่งเดียว

มีรายงานว่า Unitree จัดตั้งความร่วมมือด้าน “วิทยาลัยอุตสาหกรรม” กับมหาวิทยาลัยมากกว่า 10 แห่งในเมืองที่มีฐานการผลิตเข้มแข็งกว่า 10 แห่ง เช่น ชิงเต่า เหอเฝย์ ซูโจว อู่ฮั่น และกว่างโจว 8 รายงานอีกแหล่งก็กล่าวถึงความร่วมมือในอู่ฮั่น กว่างโจว เหอเฝย์ และชิงเต่า 6

การกระจายตัวทางภูมิศาสตร์มีความสำคัญเชิงกลยุทธ์ เพราะแทนที่จะรวมการฝึกอบรมและการทดลองไว้ที่ฐานบริษัทในหางโจว Unitree สามารถนำหุ่นยนต์และหลักสูตรการเรียนรู้เข้าไปอยู่ในระบบนิเวศการผลิตของแต่ละภูมิภาคได้โดยตรง ความร่วมมือแต่ละแห่งจึงอาจเชื่อมบริษัทเข้ากับมหาวิทยาลัย สถาบันอาชีวศึกษา ผู้บูรณาการระบบหุ่นยนต์ นายจ้างในท้องถิ่น และโครงการพัฒนาเมือง

โมเดลนี้ก่อให้เกิดห่วงโซ่บุคลากรหลายระดับ

• หลักสูตรระดับมหาวิทยาลัย สนับสนุนงานวิจัยด้าน embodied AI และวิศวกรรมข้ามสาขา ตั้งแต่กลศาสตร์ การรับรู้ภาพและสภาพแวดล้อม ระบบควบคุม ไปจนถึงการบูรณาการระบบ
• การฝึกอบรมเชิงปฏิบัติและอาชีวศึกษา เตรียมช่างเทคนิคสำหรับควบคุม ตรวจสอบ บำรุงรักษา ปรับเทียบ วิเคราะห์ปัญหา และติดตั้งหุ่นยนต์
• โครงงานที่เชื่อมโยงกับภาคอุตสาหกรรม เปิดโอกาสให้นักศึกษาและอาจารย์เห็นข้อจำกัดจริงที่เป็นตัวชี้วัดว่าหุ่นยนต์จะทำงานนอกห้องทดลองได้หรือไม่

รายละเอียดของแต่ละสถาบันอาจแตกต่างกัน แต่แนวทางโดยรวมมุ่งไปที่ทักษะซึ่งนายจ้างนำไปใช้ได้จริง ไม่ใช่การเรียนหุ่นยนต์แบบแยกขาดจากงาน โดยโครงการในซูโจวถูกอธิบายว่าออกแบบหลักสูตรให้สอดคล้องกับความต้องการตำแหน่งงานของบริษัทโดยตรง 25

เมื่อคนไม่พอ การศึกษาจึงกลายเป็นเรื่องทางธุรกิจ

การพัฒนา embodied intelligence ต้องอาศัยทักษะที่มีผู้เชี่ยวชาญจำกัดหลายด้าน ทั้ง AI และการจำลองสถานการณ์ วิศวกรรมเครื่องกล ระบบควบคุม การรับรู้ ซอฟต์แวร์บูรณาการ และการปฏิบัติงานกับหุ่นยนต์จริง

ข้อมูลการจ้างงานของจีนสะท้อนแรงกดดันดังกล่าว โดยมีรายงานว่าประกาศรับสมัครงานด้าน embodied intelligence เพิ่มขึ้น 15 เท่าเมื่อเทียบกับปีก่อนในช่วงเดือนมกราคม–เมษายน 2026 32

ปัญหายังเห็นได้จากภาคการศึกษา รายงานเกี่ยวกับสาขา embodied intelligence ใหม่ของจีนระบุว่า ในปี 2026 มีมหาวิทยาลัยเพียง 9 แห่งที่ได้รับอนุมัติให้เปิดสอน และหลายแห่งรับนักศึกษาเป็นรุ่นละเพียง 30 คน 33

สำหรับ Unitree วิทยาลัยอุตสาหกรรมจึงเป็นช่องทางขยายกำลังผลิตบุคลากรได้เร็วกว่าการรอหลักสูตรใหม่จำนวนไม่กี่หลักสูตร บริษัทสามารถนำโครงสร้างพื้นฐานด้านวิศวกรรมและอาชีวศึกษาที่มีอยู่แล้วมาปรับใช้กับอุปกรณ์ หลักสูตร และโครงงานเฉพาะด้านหุ่นยนต์ได้

หวัง ซิงซิง ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Unitree เคยกล่าวต่อสาธารณะว่าบริษัทขาดแคลนบุคลากรอย่างหนัก สะท้อนว่าศักยภาพการฝึกอบรมจากภายนอกอาจมีความสำคัญต่อการเติบโตของบริษัท 43

เมื่อฮาร์ดแวร์กลายเป็นส่วนหนึ่งของห้องเรียน

ความร่วมมือกับวิทยาลัยอุตสาหกรรมเปิดทางให้เทคโนโลยีของผู้ผลิตกลายเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเรียนการสอนตามปกติ เมื่อนักศึกษาเรียนกับหุ่นยนต์แพลตฟอร์มใดแพลตฟอร์มหนึ่ง อาจารย์พัฒนาสื่อการสอนที่สอดคล้องกัน และห้องปฏิบัติการสะสมอุปกรณ์ที่ใช้งานร่วมกันได้ แพลตฟอร์มนั้นก็จะกลายเป็นตัวเลือกที่คุ้นเคยสำหรับงานวิจัยและการสร้างต้นแบบ

สิ่งนี้ไม่ได้รับประกันยอดขายในอนาคต แต่สามารถลดอุปสรรคในการนำไปใช้ได้หลายด้าน นักศึกษาที่จบออกมาอาจเข้าใจอินเทอร์เฟซของฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์อยู่แล้ว อาจารย์ก็รู้วิธีออกแบบโครงงานบนระบบดังกล่าว ขณะที่บริษัทในพื้นที่อาจรับคนที่พร้อมทำงานกับแพลตฟอร์มได้ง่ายขึ้น

สำหรับ Unitree นี่อาจสร้างวงจรป้อนกลับทางธุรกิจ ยิ่งมีสถาบันใช้หุ่นยนต์ของบริษัทมากขึ้น ก็อาจเกิดการทดลองใช้งาน การรู้จักแพลตฟอร์มในหมู่นักพัฒนา และข้อมูลจากโลกจริงเพิ่มขึ้น เครือข่ายเดียวกันยังอาจรองรับการฝึกอบรม บริการหลังการขาย การอัปเกรด และการซื้ออุปกรณ์ใหม่ในระยะยาว

อย่างไรก็ดี ประโยชน์เชิงพาณิชย์เหล่านี้เป็นข้ออนุมานจากโครงสร้างความร่วมมือ ไม่ใช่หลักฐานว่าโรงเรียนทุกแห่งสร้างรายได้ประจำให้ Unitree แล้ว

จากผู้ซื้อในวันนี้สู่ลูกค้าโรงงานในวันหน้า

ผู้ซื้อโดยตรงในความร่วมมือกับวิทยาลัยอุตสาหกรรมอาจเป็นสถาบันการศึกษา แต่โอกาสระยะยาวอยู่ที่คลัสเตอร์การผลิตโดยรอบ

นักศึกษาและอาจารย์อาจกลายเป็นวิศวกร ผู้วางระบบ ผู้จัดการโรงงาน หรือผู้ตัดสินใจจัดซื้อด้านเทคนิคในอนาคต มหาวิทยาลัยอาจทำหน้าที่เป็นทั้งศูนย์สาธิตและพื้นที่วิจัย บริษัทท้องถิ่นสามารถใช้โครงการเหล่านี้ทดลองการใช้งานหรือสรรหาบุคลากรที่ผ่านการฝึกฝนมาแล้ว

ในเมืองอย่างเหอเฝย์ ซึ่งกิจกรรมด้านอุตสาหกรรมหุ่นยนต์เป็นส่วนหนึ่งของวาระการพัฒนาท้องถิ่น การที่บริษัทฝังตัวอยู่ในระบบการศึกษาตั้งแต่ต้นอาจเปิดโอกาสให้สร้างความสัมพันธ์กับผู้ที่มีแนวโน้มจะนำหุ่นยนต์ไปใช้ได้มากขึ้น

ด้วยเหตุนี้ กลยุทธ์ของ Unitree จึงควรถูกมองว่าเป็นทั้งการพัฒนาบุคลากรและการพัฒนาลูกค้า บริษัทไม่ได้เพียงส่งหุ่นยนต์ให้โรงเรียน แต่กำลังทำให้เทคโนโลยีของตนเป็นสิ่งที่คนในระบบอุตสาหกรรมคุ้นเคย ก่อนที่ผู้ผลิตจะตัดสินใจลงทุนในระดับใหญ่

โครงสร้างรายได้อธิบายว่าทำไมต้องขยายออกนอกมหาวิทยาลัย

ธุรกิจหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ของ Unitree เติบโตอย่างรวดเร็วก่อนการเข้าตลาดหุ้น โดยหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์คิดเป็น 51.5% ของรายได้จากธุรกิจหลักในช่วง 9 เดือนแรกของปี 2025 เพิ่มขึ้นจาก 27.6% ในปี 2024 ตามข้อมูลที่ Reuters รายงาน 20

แต่สัดส่วนการใช้งานยังพึ่งพางานวิจัยและการศึกษาเป็นหลัก รายงานของ CGTN ระบุว่า รายได้จากหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ในช่วงดังกล่าวมาจากงานวิจัยและการศึกษา 73.6% การใช้งานเชิงพาณิชย์และผู้บริโภค 17.39% และการใช้งานอุตสาหกรรมเพียง 9.01% 47 ขณะที่ CNN รายงานว่าสัดส่วนการใช้งานในภาคอุตสาหกรรมยังต่ำกว่า 10% 11

มีข้อควรระวังเรื่องนิยาม ตัวเลขบางการวิเคราะห์แยก “การใช้งานอุตสาหกรรม” ในภาพรวมออกจากการใช้งานที่เรียกว่าอุตสาหกรรมจริง เช่น การผลิตอัจฉริยะและการตรวจสอบอัจฉริยะ โดยหนึ่งในนั้นประเมินว่าการใช้งานประเภทหลังคิดเป็นเพียง 2.64% ของรายได้หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ ส่วนรายได้อุตสาหกรรมที่เหลือมาจากการใช้งานที่ตื้นกว่า 53

แม้นิยามจะแตกต่างกัน แต่ทั้งสองมุมมองชี้ไปในทิศทางเดียวกัน นั่นคือความต้องการส่วนใหญ่ยังมาจากงานวิจัย การศึกษา การสาธิต และการใช้งานระยะเริ่มต้น มากกว่างานประจำในสายการผลิต

วิทยาลัยอุตสาหกรรมจึงเข้ามาอุดช่องว่างนี้ทางอ้อม โดยช่วยสร้างบุคลากร การทดลองในท้องถิ่น และความคุ้นเคยในหมู่นายจ้าง ซึ่งจำเป็นต่อการเปลี่ยนจากการซื้อหุ่นยนต์เพื่อการวิจัย ไปสู่การติดตั้งในกระบวนการผลิตหรือการตรวจสอบที่ทำซ้ำได้และสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจ

เมืองต่าง ๆ ก็มีเหตุผลที่จะเข้าร่วม

รัฐบาลท้องถิ่นและเมืองฐานการผลิตมีแรงจูงใจในการดึงดูดบริษัทหุ่นยนต์ แต่การมีฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ คลัสเตอร์ที่ยั่งยืนยังต้องมีวิศวกร ช่างเทคนิค ห้องทดลองประยุกต์ โครงการสาธิต และบริษัทที่สามารถนำหุ่นยนต์ไปเชื่อมกับการทำงานเดิมได้

วิทยาลัยอุตสาหกรรมเป็นวิธีที่มองเห็นได้ชัดในการรวมองค์ประกอบเหล่านี้เข้าด้วยกัน มหาวิทยาลัยได้อุปกรณ์และหลักสูตรที่เชื่อมโยงกับภาคธุรกิจ นักศึกษาได้เข้าสู่อุตสาหกรรมที่กำลังเติบโต ผู้ผลิตได้ช่องทางสรรหาคนและทดลองใช้งาน ส่วน Unitree ก็ได้ความสัมพันธ์ในท้องถิ่นและเครือข่ายที่กว้างขึ้น

ผลประโยชน์จึงเกิดขึ้นพร้อมกัน แต่ใช้เวลาต่างกัน โรงเรียนอาจได้ประโยชน์ทางการศึกษาทันที เมืองอาจได้ประโยชน์จากการสร้างคลัสเตอร์ในระยะกลาง และ Unitree อาจกำลังลงทุนกับเส้นทางบุคลากรและลูกค้าที่ต้องใช้เวลาหลายปีกว่าจะเติบโตเต็มที่

ข้อจำกัดสำคัญ: ฝึกคนยังไม่เท่ากับพิสูจน์ว่าหุ่นยนต์เหมาะกับโรงงาน

ความร่วมมือเหล่านี้อาจลดต้นทุนและความยุ่งยากในการนำเทคโนโลยีไปใช้ แต่ไม่สามารถแก้โจทย์ยากที่สุดของหุ่นยนต์อุตสาหกรรมได้ด้วยตัวเอง การติดตั้งในโรงงานยังขึ้นอยู่กับความน่าเชื่อถือ การตรวจสอบด้านความปลอดภัย การเชื่อมต่อกับระบบเดิม ผลตอบแทนจากการลงทุนที่วัดได้ และบริการหลังการขายที่ไว้ใจได้

ความแตกต่างนี้สำคัญต่อการตีความเรื่องการเติบโตหลังเข้าตลาดหุ้นของ Unitree แม้บริษัทจะเป็นผู้จัดส่งหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์รายใหญ่ระดับโลกและเพิ่งเข้าจดทะเบียนในเซี่ยงไฮ้ แต่โครงสร้างรายได้ที่บริษัทเปิดเผยก็แสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนผ่านสู่การใช้งานอุตสาหกรรมยังอยู่ในระยะเริ่มต้น 2547

ดังนั้น การมองกลยุทธ์วิทยาลัยอุตสาหกรรมของ Unitree ที่รอบคอบที่สุด ไม่ใช่การสรุปว่าบริษัทแก้ปัญหาการนำหุ่นยนต์เข้าโรงงานได้แล้ว แต่คือการสร้างระบบนิเวศที่จะทำให้การนำไปใช้งานง่ายขึ้นในอนาคต ทั้งบุคลากรที่ผ่านการฝึก เครื่องมือที่ผู้ใช้คุ้นเคย พันธมิตรในท้องถิ่น และฐานการทดลองที่เพิ่มขึ้น

ท้ายที่สุด ความได้เปรียบที่ยั่งยืนจะเกิดขึ้นหรือไม่ ขึ้นอยู่กับว่าเครือข่ายเหล่านี้สามารถเปลี่ยนเป็นหุ่นยนต์ที่ทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ ปลอดภัย และคุ้มค่าทางเศรษฐกิจเพียงใด