一年内获三次大额融资，梅卡曼德在AI慢赛道里快跑

在机器人领域，所有玩家都面临着相同的窗口期，谁能率先规模化落地，积累起大量客户与典型案例，谁就能占据先发优势。

文｜《中国企业家》记者 程璐

编辑｜李薇

摄影｜邓攀

机器人赛道热得发烫。

2021年上半年，几乎每天都有机器人领域的融资发生。

据行业统计，仅今年上半年，国内机器人领域相关项目融资数量就高达174件，其中，金额过亿的单笔融资项目超过40件，多家公司获得了两笔及以上的融资。企查查大数据研究院发布的数据显示，2020年全行业共发生投融资事件为242起，总金额约为268亿元。

在“科创中国”政策背景及疫情刺激的双重作用下，数年前看来并不性感且不在风口的工业机器人乘风而上。在上半年的机器人投融资事件中，工业机器人以84笔投资数量成为主角，占比达到48%。

“这阵风是从硬科技吹来的，但实际上资本有一定的滞后性。”梅卡曼德机器人创始人、CEO邵天兰接受《中国企业家》专访时表示。

今年4月，梅卡曼德机器人完成了数亿元C轮融资，由美团领投，老股东红杉资本中国和源码资本跟投，泰合资本担任独家财务顾问。这是梅卡曼德在过去12个月内获得的第三次大额融资。

梅卡曼德机器人主营“工业级3D+AI产品”，提供从工业级3D相机、图形化机器视觉软件、机器人智能编程环境等整套方案，应用于机器人拆码垛、工件上料、高精度装配/定位、涂胶等多种实际工业场景，在3D+AI细分领域市占率超过一半。

两次AI浪潮

邵天兰更愿意把自己的公司称为第二代AI公司。

2012年左右，全球智能机器人赛道迎来了一波热潮，Amazon、Google、郭台铭、孙正义争相投资布局机器人公司。

这阵风随后也刮到了中国，中国的机器人赛道进入创业高峰期，掀起机器人及人工智能赛道的第一次浪潮。2017年国内共发生投融资事件501起，总金额约524.7亿元，成为十年来投融资总金额最高的一年。

但是，随着AI在落地和“造血”上接连受困，AI热潮开始全面降温。从融资数量上来看，从2018年到2019年，机器人投资有回落的迹象。

“第一代AI公司可能就是一批大牛，砸了很多钱做技术，说自己拥有算法、算力，但实际上这些AI公司具体是干什么的，他们自己可能都不清楚，医疗、安防、自动驾驶可能什么都想做，但都不清晰。”邵天兰对《中国企业家》表示。

相较之下，第二代AI公司不再漂浮在空中，而是脚踏实地的产品型公司，他们更明确自己的客户是谁，以及自己要解决什么问题。

“虽然第二代公司的创始人大多也都是技术背景出身，但AI只是我们的一个工具和手段，不是因为我懂AI，然后再去找场景。”邵天兰看到，第二代AI公司专注细分领域的具体场景，例如扫地机器人、厨电机器人、AGV仓储机器人等公司发展速度之快，甚至可能已经超过了当年的第一代AI公司，且发展模式更为健康。

在当下新浪潮中，以一线美元基金和大型科技巨头CVC（Corporate Venture Capital）的入场为标志，投资标的正在向头部集中。大基金的入场，给了从业者信心，这意味着资本对机器人开始有深入性的研究思考和系统性的关注。

在第一代AI退潮的过程中，邵天兰看到，过去很多默认的行业共识到今天已经被证伪了。

首先，AI的三驾马车是算法、算力、数据，业内曾普遍认为，谁拥有三驾马车谁就厉害，但后来大家发现并非如此。三驾马车可能只是单纯科研层面的，但产品的定义、谁能真正理解客户场景的真实需求，才是更重要的决胜条件。

其次，烧钱带来的边际效益，可能并没有想象中大。“在硬科技上烧钱是有很多技巧的，如果是尚不成熟的技术领域，或者是行业中已经出现了泡沫的成熟技术，10亿砸下去也不见得有什么效果。”邵天兰说。

给机器人装上“眼睛”和“大脑”

邵天兰本科毕业于清华大学软件学院，硕士阶段在德国慕尼黑工大信息学院进行机器人方向的研究，并且有德国知名机器人企业的工作经历。在海外，邵天兰看到欧美日的机器人技术显著领先于国内，海内外教育体系的差距甚至比业界的差距还要大。

“但中国市场离需求近，且需求极其旺盛。”邵天兰表示。因此回国之后，他就已经想好了创业方向：“机器人智能化，就是给机器人加上眼睛和算法之后，它就能做很多智能的事情。”

从最早的“搬运”场景起步，逐渐拓展进入喷涂、装配、切割、焊接等新工业场景，在目前的智能工业机器人赛道里，梅卡曼德已率先进入规模化落地阶段。目前，梅卡曼德已获得了包括华为和数家知名整车厂在内的众多汽车、家电、钢铁、物流等行业的头部客户，并进一步扩展至医院、银行、零售等商业场景。

在资本端，成立不到五年，梅卡曼德已获得来自美团、红杉资本中国、源码资本、英特尔资本、启明创投、德联资本、华创资本、伽利略资本等机构的8轮融资。

邵天兰介绍，2021年，梅卡曼德的订单量或可达到去年的三倍，客户数量翻番，公司目前已交付120多个项目，显著高于其他国内同领域竞争对手，预计年内会有总计超过2000台工业级3D+AI产品实现落地。

梅卡曼德究竟是如何在工业机器人这样一个慢赛道里快起来的？

首先，中国制造业的痛点为梅卡曼德的成长提供了想象力。据国家统计局数据，2007年到2018年，制造业的平均工资已翻了近3倍。中国劳动年龄人口规模不断下降，恶劣甚至危险的用工环境以及枯燥的重复性劳动，让年轻人纷纷逃离工厂。

“我曾经去过鞋厂，鞋厂老板跟我说他最早办厂时工人工资只要400块钱，但现在七八千都招不到人了。”人力成本的飙升已经成为制造业发展的痛点，行业“以机器换人”的用工需求强烈。

其次，近年来人工智能技术外溢，技术成熟度已经足以支撑产品的商业落地。

再者，梅卡曼德拥有热爱机器人的创始团队驱动，天时地利人和。

在正式创业前，邵天兰用近3个月时间集中拜访了一批工厂和集成商，创业过程中实地走访过的客户现场达上百个。

邵天兰决定，就从最简单但需求量最大的“搬砖”起步。“像我们唐山的一些砖厂客户，过去都需要人工搬砖，但工作环境既热又脏，而且体力劳动非常辛苦，我们的产品利用3D相机和AI技术去感知、传感和决策，工业用机械臂进而完成动作，机器能将恶劣工作环境中的人工替换掉，就已经能满足客户预期了。”

简而言之，梅卡曼德的工作就是让机器人拥有“眼睛”和“大脑”，完成替代人力的复杂操作。

“眼睛”就是3D相机，与传统的2D相机不同，3D能够获取相机到物体表面每一点的距离，从而感知物体的形状和距离，适用于机器人抓取的精确度判断，但行业内相关成熟的产品，价格动辄十余万元甚至数十万元，让潜在客户望而却步。

为了解决这一问题，梅卡曼德研发出了Mech-Eye智能3D相机方案，整机价位约为日本与欧美同类产品的一半。在各种光学创新和人工智能算法的加持下，其可以相对又快又准地完成3D和2D感知，速度和精度满足机器人抓取的需要，并且可以适应相当程度的反光和暗色表面。

“大脑”则是图形化机器视觉软件和算法，在“眼睛”收到图像后，“大脑”需要通过视觉算法对物体进行分割、识别、定位甚至自主规划轨迹，进行智能抓取。

竞争与成长

从2016年7月在知乎回答第一个问题“机器人运动闭环控制中雅克比矩阵的作用”开始，到2019年4月最后一条回答，邵天兰共在知乎上创作了47条回答、4篇专业文章，得到了6651个赞同和4657个收藏，积累了超过1.1万名高质量粉丝。

邵天兰在公司尚处于起步阶段时还有时间写写知乎，现在他的时间安排几乎是按小时计算的，每小时干什么都被助理排得满满当当。

邵天兰表示，在知乎上创作的初衷，是想利用自己的经历在国内做一些机器人教育，但这样的经历也让他在创业初期收获了意想不到的惊喜。梅卡曼德早期的一位合伙人，就是他在知乎上认识的，甚至投资也是从知乎上找来的。

2016年底，华创资本的投资人在知乎上刷到一个关于机器人的提问，邵天兰给出了非常专业的回答。当天，华创前沿科技小组的投资人就在知乎上给邵天兰发了一封私信约见，从在知乎上看到这个帖子到成功投资梅卡曼德，华创只用了不到三个星期的时间。

“现实情况是，公司快速发展，人才团队也会不断壮大。”邵天兰说，只要能在人才差距上与国外拉平，后续的追赶就将不再艰难。

一年多前，梅卡曼德的员工规模还不到200人，现在已快速扩张到400人，在公司变大的过程中，邵天兰也要从具体的业务中抽身出来，将精力放到组织层面。

“小公司就像特种兵小部队，每个人都能独当一面，组成‘复仇者联盟’。但公司大了之后，我们要成为一个正规军，也就是有效率的大公司，所以你能看到我书架上都是一些管理类的书籍，我开始系统性地学习华为以及行业的管理体系，上一些商学院，还会去经验丰富的师兄弟的公司请教。”邵天兰表示。这也决定了这家创业公司在行业竞争中最终能否胜出。

机器人赛道的火热，吸引了一批新入局者争夺，而在机器视觉方面，国外的基恩士、康耐视都属于这一赛道。

不过，邵天兰并不惧怕将要面对的竞争：“竞争是一个好迹象，至少证明了行业前景被看好。另外像互联网、自动驾驶等领域真正做大的公司，无一例外都会经历竞争。我们现在处在很好的位置，细分市场占有率高，拥有众多投资人的支持，最重要的是我们的定位是产品型公司，未来市场将筛选出一大批不适合的相关AI企业。”

在这条目光集中的赛道上，所有玩家都身处相同的窗口期，谁能率先落地，积累起客户与案例，谁就能占据先发优势。

“跟新消费、互联网的创业逻辑很不一样，硬科技创业最大的对手，其实就是自己。”邵天兰说。

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完整报道详见2021年第八期《中国企业家》杂志，点击下图订阅 ⬇️

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值班编辑：周春林  审校：陈睿雅  制作：崔允琰

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