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发布时间：2024-05-19 04:42:09 来源：168体育注册平台 作者：168体育app官网入口
“没有什么花活儿，就是硬碰硬”，梅卡曼德机器人创始人、CEO邵天兰曾在一次采访中回忆，自己最喜欢的机器人相关的电影是《环太平洋》，里面讲述了人类为对抗怪兽入侵，制造出巨型机甲战士进行战斗。虽然电影情节简单甚至无脑，就是比摩天大楼还高的机器人和怪兽一拳一拳贴身肉搏。但邵天兰觉得这恰恰和机器人行业很相似—— 面对大量工程和业务问题，并不是靠少数聪明人想出一些绝妙点子就能搞定，只能靠大量的努力来一点点解决。
这也是邵天兰从2016年创立梅卡曼德起，跑了不下三四百家工厂后感触颇深的地方，计算机专业出身的他明显感受到两个领域的差异：互联网赛道相对较平，但制造业需求非常碎——不仅工艺、环节、场景多，且高度碎片化，每家公司的需求也各不一样。从公司成立之初邵天兰就清楚地知道： “制造业远看是个万亿市场，近看是一万个一亿的市场。而服务制造业最大的挑战不是满足特定客户的特定需求，是如何高效地满足成千上万用户的各种需求。 ”
梅卡曼德在成立伊始就使用AI和3D视觉等智能技术，让机器人拥有更高级的传感、感知、规划等智能能力，用通用的产品去解决普遍的需求。如果能在1万个甚至 10 万个1亿的市场中，有效率地整合出其中的100 个，那就是 100 亿的市场。 而AI大模型让机器人智能有望进一步飞跃，机器人市场将可能是现有的 10 倍甚至 100 倍大。这无疑给梅卡曼德的未来注入了极大想象力。
为了填平这些市场里非标自动化需求的沟壑，梅卡曼德基于自身AI+3D视觉为核心的技术优势，将机器人做成通用型产品或基础设施平台，以减少对非标硬件的需求。经过7年摸索，梅卡曼德已经成为全球 AI+工业机器人领域融资额最高、技术能力最全面、落地案例最多、应用领域最广的公司之一。
如今，技术狂飙下，AI大模型日新月异，这股浪潮也在工业机器人行业里涌动。当未来的市场变得客观标准，产品也无法存在差异化空间时，行业竞争的终局只能是“硬碰硬”。对此，邵天兰反倒持乐观态度：“ AI大模型让工业市场变得更平坦，在没办法差异化的市场里，最终会形成少数的巨头。 所以接下来三五年，我们就继续打磨技术产品，解锁更多行业，让智能机器人再上一个台阶。”
邵天兰：2016年被称为“人工智能元年”，那时候不论是Alpha Go战胜韩国围棋选手李世石，还是计算机视觉的发展，都引发了大家对人工智能的极大关注。与此同时，国内的创业热潮也在涌动。我身处其中时并没有预判到后面的发展趋势会怎样，但如今回头再看，那确实是创业的一个好时机。
其实梅卡曼德从第一天成立起，初衷一直没变过——让机器人更智能。我在德国的学习、工作都围绕着工业机器人，所以清楚看到了机器人的瓶颈所在，当时我们七八个人的研究生团队做机器人任务，编程一周才能让机器人做一些简单的事情。但如果换做人类，可能只需要一两句话就能理解任务。因此让机器人有更好地感知规划能力，一直是我们的目标。
2017年4月，华创投资了我们的Pre-A轮， 其实那个时候公司成立不过才半年，没有任何客户，完全成型的产品也很少，所以华创真的是在非常早期的时候就认可了我们。如今六年多过去，我们的产品已经完成早期探索，成为规模化、全球化的应用，公司累计融资也超过15亿。但通过人工智能技术，让机器人更智能，依旧是我们努力在做的事情。
Q2：你也提到2016年是AI+Robot元年，机器人本体、机器臂......诸多赛道中，为何会选择工业3D视觉细分领域？
邵天兰：从行业来看，过去几十年整个机器人学科设置更偏机械和控制，无论是清华、、哈工大，还是日本的院校都是如此。但如今，清华、斯坦福、伯克利，包括我读的慕尼黑这些大学的计算机相关院系大量在研究机器人。所以我们这一代做机器人其实更“软”，也就是有更多算法、软件、人工智能的工作，这点从专业期刊论文也可以看出来。在数量和进展方面，也比过去机械和控制为主的时代更多、更快。这是大的技术趋势，和汽车行业有异曲同工之处。当然机械和控制等学科仍然是非常重要的基础，不能偏废。
而之所以选择这个领域，也和我过去的经历有关。2012年我从清华大学软件学院毕业后，去了德国慕尼黑工业大学读机器人研究生，并在德国知名机器人企业工作，深入参与了先进协作机器人从研发到诞生的全过程。我一直在学习和从事机器人相关的事情，这个领域本身非常有意思。当然我也只会做这个领域（笑）。
邵天兰：在我看来， 工业领域做机器人服务实业，其实是一个更讲道理的学科，就是客户的需求、所需要的指标要和你产品的形态、性能要求相匹配。
互联网面对的是人，而人的需求很难描述，它更像一种艺术，很多事情是很难用道理去预测的。比如微信、抖音，技术上一定有可取之处，但用户使用这些APP并不完全出于技术考量。
但对工业机器人而言，能达到多少成功率？达到什么样的速度？智能的程度怎样？有多少应用性、可靠性等等——这些都是更客观的标准，对于像我们这些技术出身的人来说，实际上是更好把握的一件事情。
但反过来讲，它困难的地方也在于要求高， 比如像我们自建了高标准的相机工厂生产传感器，下了很大力气提升生产的联动率，既要探索前沿的人工智能技术，又要保证生产制造的一致可靠。从硬件的光学电子算法、人工智能规划到销售交付，整个链条非常长且要求高。
相比之下，互联网是“一俊遮百丑”，更强调“长板”，但我们这种机器人产品更要求实用、严谨，有长板的同时还不能有过分的短板，因此也会更有难度。
Q4：梅卡曼德主营工业级3D+AI产品，能否讲讲你们目前核心的产品品类以及应用布局到了怎样的阶段？
邵天兰：我们成立到现在，经历了四个发展阶段：技术积累、产品落地与应用、产品迭代与规模化，以及市场全球化。
技术层面，我们在相机成像、光学设计、AI视觉算法、机器人运动规划、抓取规划方面不断进行迭代。产品包括工业级高精度3D相机、可视化编程的视觉算法软件和深度学习平台软件等，主要聚焦机器视觉领域，技术围绕传感、感知、规划展开。公司的核心器件已经完全实现自研自产，累计授权和申请各项专利350多件。
2019年开始我们进入规模应用阶段，AI+3D视觉解决方案已经在汽车、物流、重工等众多领域规模化落地，典型应用包括：无序抓取、上下料、拆垛、检测、高精度测量、机器人涂胶、喷胶等等。
Q5：梅卡曼德在2021年下半年开启全球化，对于一家创业公司而言，你们全球市场拓展的策略是什么？会着重布局哪些国家或地区？
邵天兰：目前我们在海外有四家子公司，位于慕尼黑、东京和首尔，海外业务已经占到相当例， 现在公司整体每年翻倍以上增长，海外还要快得多，每年能涨几倍。
我们现在销售的是产品，连续三年市占率都是第一，第五代也在研发中，所以可以理解为梅卡曼德有一个类似 App Store 的东西，里面有我们各种应用，拿到海外直接就可以用。当然，针对每个国家不同的情况，我们也会相应地做本地化，希望能把中国很多成熟的经验带过去，但也不能生搬硬套，毕竟我们服务的下游企业，每个国家的需求也会不一样。
至于海外的重点布局，还是会放在发达国家，因为这些国家地区本身的需求非常迫切，而且我们的产品在当地也很有竞争力。
Q6：现在很多行业的公司为了逃离“内卷”会选择出海，对于你们这个领域来说，出海也是为了找寻更多增长红利吗？
邵天兰：咱们设想一下，如果中国不那么“卷”，那企业就不出去了吗？实际上我们这个行业不存在单纯只做中国市场的公司，我们做的工业核心器件属于通用型产品，像西门子、基恩士、康耐视都不会生产所谓的本土产品，一定是面向全球的。
从历史来看更是如此，所有工业领域的通用器件型公司就没有local的公司，无论中国、日本、还是美国、德国，都没有，背后的商业逻辑都是全球市场。如果一家公司要做全球十成的市场，而你在国内市场做得再大也只能占到两成，最后无论是产品还是规模，都无法跟上别人， 所以出海并不是因为国内太卷而做出的被动选择，而是我们这种标准化产品注定要面对全球竞争，既然终局如此，我们就要以始为终，及时入局。
Q7：除了全球领先公司如西门子、基恩士、康耐视以外，还有传统机器人厂商、制造业巨头、初创公司不断入局，相比之下，梅卡曼德的差异化优势来自于哪里？
第一，实际上绝大部分人说的“差异化”都是虚假的。“差异化”的意思是目标客群、目标需求的不同，往往意味着面向小众、细分的客群和需求。如果面向的是同样的客群，解决的是同样的需求，只是性能、质量、服务、外观、价格、品牌之类不同，就不叫差异化。比如宫保鸡丁，如果只是多放了几颗花生，口味变化一下，那不叫差异化。但是如果我做了一个无糖的宫保鸡丁面向糖尿病患者，这才是差异化。
第二， 公司不是一定要做差异化。实际上主流市场硬碰硬才更容易出巨头。 消费品市场因为总量非常大，所以做一个小细分也是可以做出来很不错的公司。但是工业领域的巨头，几乎都是做主流市场。
所以我们公司不刻意做所谓差异化竞争，做的都是主流产品、主流行业、主流应用、主流客户。不管是3D相机、视觉软件，还是AI，产品形态都非常主流，服务的客户也是来自汽车、家电、物流、电商、工程机械、钢铁等大行业。从技术上来说，人工智能、3D感知、机器人规划、包括多模态大模型等也是非常主流的技术。所以我们做的都是标准产品，并不是找了一个非常细分的小行业去竞争。
我们几乎没有任何一件事情是刻意差异化，包括公司管理方面，如果一件事和所有人都不一样，那我觉得大概率会是错的。
至于梅卡曼德的优势，我们首先是抓住了时机，如果做太早，深度学习、传感等主流技术还没出现，就无法应用在产品中；如果做太晚，这个市场就没我们什么事儿了。
第三，我们对自己的产品形态、产品化的理念以及商业模式一直非常坚定，打从公司成立起就没有变过，我觉得这也是做得比较好的地方。
所以，技术、产品、客户、资本各个方面的领先让我们形成了一个正向循环，这都是梅卡曼德的优势所在。
邵天兰：我们所在的视觉领域，整个市场的需求非常多样，需要做标准化的产品来服务更多客户。作为创业公司，如果一上来就挑战那种最难的事情也不现实，满足的还是制造业最普遍的需求。
很多消费品比如女装，不同品牌设计、消费者审美喜好有很大差异化，仁者见仁智者见智，那这件事就没有最优解；但在工业领域，比如施耐德、西门子，它追求的都是客观标准的产品，最后就会达到最优解。如果偏离最优解，那市场会惩罚你。
所以无法差异化的市场里，我们所追求的指标都非常客观，它有理论上的最优解，就看谁能更接近。而这注定了最后的市场格局会非常统一，面对的是全球性的竞争，这也是我们这个领域的残酷之处。
邵天兰：这个事情说来也非常简单，所有没办法差异化并且同时有显著规模效应的事情，到最后都会形成少数的巨头。
我们做的显然是一个高度标准化的事情，没有任何差异化空间，同时有非常明显的规模效应，后面的竞争格局一定是全球会有少数几家公司。当然我们对整个行业整体是非常乐观的，因为现在人工智能技术、机器人技术还处于一个非常高速的发展期， 像华创当时投我们的时候，我们说要做这个事情，但什么时候才能规模化？什么时候能做到我们今天的规模？那个时候说过的话，大家觉得都是理想，但现在已经做到了。未来，我们仍然还会有这样的增长空间，因为整个智能技术和机器人技术还处于一个高速发展的早期阶段。
Q10：之前你在和华创资本创始合伙人熊伟铭的一次对话中提过，大模型的出现有机会把机器人的技术再推上一个量。
