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清華跑出具身智能獨角獸:給機器人安上眼睛和大腦,融資近20億

2025-08-04 14:37
鉛筆道
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這是鉛筆道與長城戰(zhàn)略咨詢的聯(lián)合專欄,發(fā)現(xiàn)新時代的獨角獸。長城戰(zhàn)略咨詢是中國本土頭部新經(jīng)濟咨詢機構(gòu)。

訪談 | 鉛筆道 鄒蔚整理丨鉛筆道 趙松格

“我最近又看了剛創(chuàng)業(yè)時寫的BP,我們做的事情到今天都一直沒變過:將智能賦予機器人,而且產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模式也一直沒變。”

創(chuàng)立9年來,梅卡曼德一直做著同一件事:給機器人提供“眼”(視覺)和“腦”(決策)。

梅卡曼德是一家為機器人提供機器人3D視覺眼睛、AI大腦及五指靈巧手組件的公司,創(chuàng)辦于2016年。

創(chuàng)始人邵天蘭本科就讀于清華大學(xué)軟件學(xué)院,并在慕尼黑工業(yè)大學(xué)獲得機器人方向碩士學(xué)位。

2016年,邵天蘭創(chuàng)辦梅卡曼德時,機器人產(chǎn)業(yè)的熱度遠(yuǎn)不如今天,機器人產(chǎn)品的智能程度也處于初級狀態(tài)。但他當(dāng)時就意識到,自動駕駛的今天,很可能是機器人的明天——傳感、感知、規(guī)劃技術(shù)的組合讓車能夠自主感知和決策,而機器人也會從人操作走到自主感知和決策的階段,而到了那天,最關(guān)鍵的技術(shù)就是視覺。

因此,梅卡曼德堅定地聚焦在機器人視覺、大腦,為企業(yè)和系統(tǒng)集成商提供“即插即用、適配各種場景”的機器人視覺與決策系統(tǒng)。如今,梅卡曼德的客戶遍布電子、汽車、機械、家電、食品、物流等數(shù)十個行業(yè)。

自成立以來,梅卡曼德已獲得來自IDG資本、美團、紅杉中國、源碼資本、英特爾資本、啟明創(chuàng)投、華創(chuàng)資本等知名投資機構(gòu)的多輪支持,累計融資額近20億元人民幣。

今年,梅卡曼德計劃為客戶交付過萬臺機器人視覺與決策系統(tǒng)。隨著巨額資金、頭部企業(yè)進入機器人行業(yè),新機會將在哪里產(chǎn)生?敬請閱讀鉛筆道對話梅卡曼德創(chuàng)始人邵天蘭。

聲明:訪談對象已確認(rèn)文章信息真實無誤,鉛筆道愿為其內(nèi)容做信任背書。

01 -一種產(chǎn)品解決多場景問題

鉛筆道:別人都是做完整的機器人產(chǎn)品,而你們只做組件。

邵天蘭:對。最早做“眼”和“大腦”——也就是視覺系統(tǒng)和決策系統(tǒng)。“手”是最近兩年相關(guān)技術(shù)更進步后加入的。機器人生態(tài)中有機械臂或移動底盤這類本體硬件,也有整套系統(tǒng)集成,但我們聚焦在視覺和智能,客戶主要是終端企業(yè)和系統(tǒng)集成商。

我們的產(chǎn)品(最終)在制造和物流領(lǐng)域的落地場景很多。制造里有上料、搬運、切割、焊接、涂膠、裝配、碼垛、測量等,物流里有紙箱、麻袋、周轉(zhuǎn)箱等等。這些都是我們聚焦跨行業(yè)通用化的成果。因為無論是客戶還是我們這樣的供應(yīng)商,其實都不希望每個場景都做定制化開發(fā),而是更通用的產(chǎn)品。

鉛筆道:客戶肯定更希望用一種產(chǎn)品解決多場景問題。

邵天蘭:沒錯。對客戶來說,如果每個應(yīng)用點都要單獨設(shè)計、加工、調(diào)試、培訓(xùn)、維護,那整個系統(tǒng)使用門檻會很高。反之,一個通用性強的產(chǎn)品能覆蓋多個需求點,就對他們來說更輕松。而對我們而言,研發(fā)投入是很重的。如果產(chǎn)品只能服務(wù)一個場景,那性價比就太低。

我們目標(biāo)就是做出能廣泛適配多場景的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品。比如我們做的機器人視覺系統(tǒng),不論是制造還是物流,它都有很強的通用性。

鉛筆道:2016年剛創(chuàng)業(yè)的時候,怎么判斷出“機器人智能化”是機會?

邵天蘭:機器人已經(jīng)發(fā)明五六十年,但一直以來只是執(zhí)行預(yù)設(shè)動作,智能程度低。我們看到的趨勢,是讓它像自動駕駛一樣可以自主感知和決策。其中最關(guān)鍵的技術(shù)就是視覺。我們很像是給機器臂做類似自動駕駛的“眼睛”和“大腦”。

這幾年,視覺技術(shù)進步飛快。從深度學(xué)習(xí)開始,到后來大模型,視覺已經(jīng)從安防走向自動駕駛、醫(yī)療影像等等。我們就是在機器人行業(yè)里,把這些人工智能技術(shù)的快速進步利用起來。

當(dāng)然看到這個機會的不止我們一家。這幾年全球范圍內(nèi),大大小小類似方向的創(chuàng)業(yè)公司可能五十家以上,但真能做出可規(guī)模化產(chǎn)品的公司很少。

鉛筆道:你從德國留學(xué)回來,也沒太多產(chǎn)業(yè)需求側(cè)的經(jīng)驗,就直接創(chuàng)業(yè)了。

邵天蘭:是的,我的經(jīng)驗主要是在智能機器人的研發(fā)。但機器人的應(yīng)用場景非常多,沒人能完全了解所有場景的需求。我們現(xiàn)在服務(wù)的客戶分布在造車、造手機、食品、煙酒、物流等幾十種行業(yè)。

我們對場景的了解主要來源于兩個方面:一是我們客戶很多,有深入的合作,他們會持續(xù)反饋需求;二是我們的產(chǎn)品本身通用性強,軟硬件結(jié)合得好,決策也就輕?吹揭粋新場景,基本不用額外投入就能做。我們能讓更多垂直行業(yè)的客戶,在我們平臺上去建他們的體系。

02 -從應(yīng)用到量產(chǎn)的秘密

鉛筆道:公司創(chuàng)立到現(xiàn)在,特別重要的發(fā)展節(jié)點有哪幾個?

邵天蘭:有的,先說說沒變的部分吧。我們從17年、18年開始講的事情,到今天幾乎完全一樣。在做戰(zhàn)略決策這件事情上,只要做對了一次,后面就是定期重復(fù),像復(fù)讀機一樣,但核心戰(zhàn)略一直沒變。

這八年半大致經(jīng)歷了幾個階段:最早是早期產(chǎn)品研發(fā)階段,后來有少量應(yīng)用的階段,再到批量交付階段,現(xiàn)在進入了規(guī)模化、全球化、生態(tài)化的階段。

第一個重要時間點是大概在2020年前后,產(chǎn)品開始有一定量的實際應(yīng)用。這個時候會面臨很多挑戰(zhàn),比如量產(chǎn)、穩(wěn)定性。你不能每個客戶都派精英研發(fā)人員去服務(wù),就要建立起前線支持體系。

第二個階段是從2022年起,渠道體系逐步建立,包括很多海外合作伙伴的比重迅速提升。

這兩個階段背后其實是一個本質(zhì)問題——客戶需求的響應(yīng)機制。最早我們派研發(fā)人員,后來有了專門的前線技術(shù)支持團隊,再到后來經(jīng)銷商能處理客戶需求,現(xiàn)在很多問題客戶自己就能獨立解決。這個演進代表了技術(shù)成熟度的提升。

現(xiàn)在全球很多智能機器人公司,幾乎90%都還沒真正邁過第一個坎,只有極少數(shù)公司正在邁過第二個坎,我們算是已經(jīng)跨過去了。

鉛筆道:所有創(chuàng)業(yè)公司要起量時都會面臨這個坎。馬斯克也說過量產(chǎn)地獄。你們的過程是怎樣的?

邵天蘭:我覺得有兩個點。第一個是范式的變化。最早我們可以依靠優(yōu)秀的研發(fā)人員去客戶現(xiàn)場服務(wù),但隨著規(guī)模擴大,不能再完全靠自己的人,而是要把技術(shù)能力通過培訓(xùn)、文檔和客戶技術(shù)服務(wù)轉(zhuǎn)移出去,讓渠道也能用起來。

第二個是每一個環(huán)節(jié)都要升級。這就像家里自己炒兩道菜沒問題,但要開餐館,那灶臺、火力、排水全都得換。我們是做硬件的,比如相機,想要做到高質(zhì)量的量產(chǎn)能力,從2020年開始就有了自己的工廠。在那之前,只是在一個房間里搞生產(chǎn)。

我本來是搞計算機的,軟件跟硬件最大區(qū)別就是,軟件一旦調(diào)通了,復(fù)制一百萬次都是對的;但硬件不是,第一臺能用,不代表第二臺就能用。所以我們很早就開始補硬件方面的量產(chǎn)能力。從供應(yīng)鏈、質(zhì)檢、到工藝都建立了完整的體系。因為這些工藝流程,才能保證產(chǎn)品在量產(chǎn)后仍有足夠一致性。比如鏡頭稍有差異,相機就會不一樣。好的產(chǎn)品是高度一致的,就像兩個新的iPhone摔地上撿起來,你也分不清哪個是哪個。

我們產(chǎn)品屬于精密光機電,穩(wěn)定性、一致性要求很高。這方面我們下了很多工夫,包括工藝、工裝、流程等。

軟件算法層面也是。我們面對的是廣泛場景,同一算法在不同環(huán)境下表現(xiàn)可能差異很大,很多都是現(xiàn)場打磨出來的。到現(xiàn)在,我們很多設(shè)備到現(xiàn)場能馬上使用,效果很好,但也是經(jīng)歷了反復(fù)迭代。

我們這類產(chǎn)品,至少有一半不是在實驗室里研發(fā)出來的,而是跟客戶現(xiàn)場磨出來的。這點其實跟自動駕駛很像。車出廠前只能解決一部分問題,真正的場景會帶來各種各樣的挑戰(zhàn)。

我們也遇到很多奇怪問題。比如客戶打電話說相機不好用了,去現(xiàn)場一看,是有只大蜘蛛趴在鏡頭上。你不能跟客戶說“是蜘蛛的錯”,而是要考慮怎么解決:比如硬件要有足夠防護,鏡頭得能經(jīng)得起刷子、掃帚甚至水的清潔,還有成像異常的自我監(jiān)測功能等等。

我們的難點在于場景極其多樣化。自動駕駛做研發(fā)如果需要數(shù)據(jù)采集,馬路上隨時都能跑,工業(yè)制造不一樣,客戶的每一個應(yīng)用場景都不同,而且分散。

鉛筆道:你們今年要交付過萬臺,對你們來說壓力大嗎?

邵天蘭:對我們來說還好。我們的業(yè)務(wù)已經(jīng)比較成熟,產(chǎn)品的規(guī)模量產(chǎn)也有完整體系支撐。從研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈到渠道、服務(wù),我們過去幾年做了大量努力。

今年這種上萬臺的量產(chǎn)對我們來說是比較踏實的事情,而且我們的整體效率也在持續(xù)提升。我們的銷量在快速上升,但團隊人數(shù)和費用基本持平,說明我們內(nèi)部效率是在不斷優(yōu)化的。我們也引入了一些自動化設(shè)備,擴充了產(chǎn)地空間等。所以今年的任務(wù)壓力不大,這些是我們從2020年開始積累下來的成果。

梅卡曼德通用具身智能眼腦手機器人

鉛筆道:在量產(chǎn)過程中,最痛苦的是哪個階段?是百臺還是千臺的時候?

邵天蘭:我覺得是剛進入千臺階段的時候最難。因為這個時候你的收入還不足以支撐起一個完整、高效的團隊和生產(chǎn)體系,同時你的體量又大到不能靠三五個人“搓”出來。

供應(yīng)商也不夠重視你,不會給你最好資源;但你又不是那種一拿就能走的客戶。就是不上不下,特別尷尬。我們當(dāng)時整個供應(yīng)鏈重建,組建新工廠,完善了全流程的工藝、設(shè)備、SOP、質(zhì)檢流程。還趕上疫情,要搭新廠特別折騰。

03 -像在機器人行業(yè)做自動駕駛

鉛筆道:為什么這么堅定地只做“眼”和“大腦”?

邵天蘭:我們有幾個特別穩(wěn)定的點。雖然技術(shù)方案在不斷升級,模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)、算法都在迭代。但我們的產(chǎn)品形態(tài)始終沒變——就是“傳感器+軟件+現(xiàn)在的手”。

第二個穩(wěn)定的是業(yè)務(wù)模式——標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品+服務(wù)系統(tǒng),通過經(jīng)銷商服務(wù)終端客戶。第三是我們不做系統(tǒng)集成,而是面向廣泛行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品,還有國際化方向。

這跟我們所處的行業(yè)結(jié)構(gòu)有關(guān)。我們所在的是理性需求、理性決策的行業(yè)?蛻粜枨蠓浅G逦,就是效率、穩(wěn)定性、使用難度、部署周期、綜合成本這些維度,可分析、可測量。

我們技術(shù)是新的,但所進入的行業(yè)非常成熟,比如制造、物流領(lǐng)域的終端客戶,還有機器人、PLC(可編程邏輯控制器)、系統(tǒng)集成商。這些產(chǎn)業(yè)鏈、商業(yè)生態(tài)早就存在,我們沒有改變這個生態(tài),而是作為“新的一類技術(shù)”進入生態(tài)系統(tǒng)。舉個例子,這個行業(yè)本來就有做液壓的、氣動的、電控的、顯示屏的,我們只是加入了人工智能視覺這個品類。系統(tǒng)集成商沒變,終端客戶也沒變,只是我們幫他們解決了更多新的應(yīng)用場景。

鉛筆道:站在2025年,機器人的“眼、手、大腦”的新機會是什么?

邵天蘭:今天有兩個重大的變化。第一是人工智能技術(shù)的飛躍。我們剛創(chuàng)業(yè)那會兒,人臉識別還算是前沿技術(shù),F(xiàn)在日常生活里到處都在人臉識別,買東西、進地鐵,都是人臉識別。

而且今天的模型能力已經(jīng)進入了近萬億參數(shù)的時代。這些技術(shù)進步讓我覺得很多過去解決不了的問題,現(xiàn)在至少能看得到希望。比如我們的機器人已經(jīng)具備一定的常識推理能力——我說“要釘釘子”,它能識別出“哦,我有錘子”;下雨了,它知道要遞傘給我。這些其實都離不開大模型帶來的語言理解能力。

另外還有強化學(xué)習(xí)的進展。比如我們演示的抓取任務(wù),現(xiàn)在又快又準(zhǔn),這在幾年前做不到。

第二個變化是巨頭的高度關(guān)注。這個“巨頭”包括大公司,也包括大基金。對創(chuàng)業(yè)公司來說,這既是機會,也是挑戰(zhàn)。

機會在于——你不需要再一個個客戶去科普“什么是智能機器人”。今天很多客戶已經(jīng)被大廠教育過了,知道這個東西能干嘛。但挑戰(zhàn)是,你得做得比大廠更好、更貼合需求。這對創(chuàng)業(yè)公司來說,壓力也很大。

鉛筆道:下游對“眼、手、大腦”組件的需求更強了。

邵天蘭:當(dāng)然會增加。但也有些事情,我們這樣的創(chuàng)業(yè)公司一開始是做不了的,比如教育市場。你看自動駕駛當(dāng)年怎么起來的?不是因為哪個創(chuàng)業(yè)公司,而是谷歌這樣的巨頭幾百億美元進去了,大家一下子就知道這個行業(yè)有多火。

我們這個行業(yè)也一樣。很多巨頭入局,對我們是正面幫助。他們幫助我們教育客戶,但客戶的預(yù)期也被抬高了,對技術(shù)的要求也更高。這意味著我們得不斷迭代技術(shù),才能滿足他們。

不過行業(yè)現(xiàn)在確實比當(dāng)年熱鬧太多了,比如像春晚的機器人跳舞,這是全民事件,大家都在熱議。

鉛筆道:你看到宇樹機器人表演時,是什么感受?

邵天蘭:我覺得這個節(jié)目很棒。此前也在其他舞臺上看到過機器人互動,這次看到機器人更靈活,轉(zhuǎn)手絹很有設(shè)計感;二是張藝謀導(dǎo)演的編排很棒,融合了美學(xué)、人機協(xié)作。給機器人穿傳統(tǒng)服飾、把它們和人跳舞融合在一起,這種“人機共舞”的美學(xué)理念讓節(jié)目更出圈。

可以說這是一次全民的技術(shù)普及。后續(xù)還有機器人馬拉松等等活動,讓行業(yè)外的人也開始關(guān)注機器人,吸引了資金和人才,這對行業(yè)是利好。

接下來三條路徑會越來越清晰:大企業(yè)做、科研和教育體系做,還有我們這些創(chuàng)業(yè)公司做。我們很幸運,這些年已經(jīng)獲得了足夠的資源和關(guān)注,下一步就是“各自完成目標(biāo)”。

現(xiàn)在機器人行業(yè)的發(fā)展階段和自動駕駛那會兒真的很像,資本、人才密集涌進來。但那不是故事的終點,是起點——后來發(fā)展很好的自動駕駛公司,都是有可行技術(shù)和商業(yè)路徑的。不能指望“奇跡”,而是得踏踏實實把產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模型走通。

鉛筆道:如果對照自動駕駛,你們像不像地平線?既做算法也做核心組件。

邵天蘭:地平線是一家很棒的企業(yè),團隊也非常優(yōu)秀。我們有算法能力、有核心部件,同時能跟機器人系統(tǒng)很好地融合,做出完整解決方案。就像地平線的芯片+軟件能配合車子一樣,我們也是組件+算法+集成能力,最后帶來價值。

04 -創(chuàng)業(yè)要在非共識階段啟動

鉛筆道:早期投資人是怎么看到你們的?

邵天蘭:風(fēng)口沒來之前,也有少數(shù)專業(yè)投資人會提前關(guān)注。他們本身就研究工業(yè)機器人、自動化、物流、汽車這些行業(yè),很專業(yè)。他們看到我們產(chǎn)品能解決真實問題,就愿意投。特別是早期,業(yè)務(wù)和財務(wù)指標(biāo)還沒跑起來,投資人更多看的是:你這個技術(shù)是不是有未來?但未來具體是3年、5年、10年還是20年,這個差別太大。你要說20年以后才起飛,他們可能等不了。

他們會很看重你是不是已經(jīng)滿足一部分客戶需求,有沒有客戶驗證、測試結(jié)果、復(fù)購數(shù)據(jù)等等。我們早期客戶可能復(fù)購兩次,現(xiàn)在很多客戶已經(jīng)復(fù)購幾百甚至上千次了。

鉛筆道:你們在非共識狀態(tài)下就已經(jīng)開始做這件事了?

邵天蘭:是的。其實我覺得創(chuàng)業(yè)公司必須得這樣。平時也喜歡讀很多講創(chuàng)業(yè)故事的書,比如吳曉波老師的《激蕩三十年》,還有很多關(guān)于企業(yè)家的傳記,比如馬斯克的故事,我也很喜歡讀。

幾乎所有真正的創(chuàng)業(yè)公司,都是在共識尚未形成時就開始行動的。他們必須搶跑,必須在趨勢被廣泛認(rèn)可前就已經(jīng)進入了。

鉛筆道:但這個階段會很孤獨吧。

邵天蘭:是會有孤獨,但也很快樂。比如我們在2017、2018、2019那幾年,雖然業(yè)務(wù)規(guī)模還很小,但行業(yè)關(guān)注度也不高,所以壓力其實不大,穩(wěn)扎穩(wěn)打探索,做各種探索。

最近很多新成立的機器人公司就不一樣了,如果是一家剛成立的新公司,在今天的行業(yè)熱度下,技術(shù)還沒成熟、產(chǎn)品沒做出來、商業(yè)化還比較早期,可能會面臨比較大壓力。公司發(fā)展需要跟上行業(yè)關(guān)注度和大家的期待。

所以我們享受過一段“聚光燈之外”的時間,這段時間非常寶貴。它允許我們靜下心來,把技術(shù)、產(chǎn)品、商業(yè)模式、團隊一點點打磨出來。如果一開始就面對激烈競爭,很難,真的很難。有些東西,是急不來的,慢慢來,比較快。

你看像很多優(yōu)秀企業(yè)特斯拉、小米,早期其實也面對過很多非共識和挑戰(zhàn)。但正是那個階段,他們才能專注積累。我覺得這是一個公司最關(guān)鍵的成長期。

真正壓力大的反而是現(xiàn)在,要量產(chǎn)、起規(guī)模、要和市場頻繁接觸,進入主流市場和真實的商業(yè)化世界,這時候壓力才是真正上來了。

       原文標(biāo)題 : 清華跑出具身智能獨角獸:給機器人安上眼睛和大腦,融資近20億

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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