文｜《中國企業家》記者 程璐

編輯｜李薇

攝影｜鄧攀

機器人賽道熱得發燙。

2021年上半年，幾乎每天都有機器人領域的融資發生。

據行業統計，僅今年上半年，國內機器人領域相關項目融資數量就高達174件，其中，金額過億的單筆融資項目超過40件，多家公司獲得了兩筆及以上的融資。企查查大數據研究院發布的數據顯示，2020年全行業共發生投融資事件為242起，總金額約為268億元。

在“科創中國”政策背景及疫情刺激的雙重作用下，數年前看來并不性感且不在風口的工業機器人乘風而上。在上半年的機器人投融資事件中，工業機器人以84筆投資數量成為主角，占比達到48%。

“這陣風是從硬科技吹來的，但實際上資本有一定的滯后性。”梅卡曼德機器人創始人、CEO邵天蘭接受《中國企業家》專訪時表示。

今年4月，梅卡曼德機器人完成了數億元C輪融資，由美團領投，老股東紅杉資本中國和源碼資本跟投，泰合資本擔任獨家財務顧問。這是梅卡曼德在過去12個月內獲得的第三次大額融資。

梅卡曼德機器人主營“工業級3D+AI產品”，提供從工業級3D相機、圖形化機器視覺軟件、機器人智能編程環境等整套方案，應用于機器人拆碼垛、工件上料、高精度裝配/定位、涂膠等多種實際工業場景，在3D+AI細分領域市占率超過一半。

兩次AI浪潮

邵天蘭更愿意把自己的公司稱為第二代AI公司。

2012年左右，全球智能機器人賽道迎來了一波熱潮，Amazon、Google、郭臺銘、孫正義爭相投資布局機器人公司。

這陣風隨后也刮到了中國，中國的機器人賽道進入創業高峰期，掀起機器人及人工智能賽道的第一次浪潮。2017年國內共發生投融資事件501起，總金額約524.7億元，成為十年來投融資總金額最高的一年。

但是，隨著AI在落地和“造血”上接連受困，AI熱潮開始全面降溫。從融資數量上來看，從2018年到2019年，機器人投資有回落的跡象。

“第一代AI公司可能就是一批大牛，砸了很多錢做技術，說自己擁有算法、算力，但實際上這些AI公司具體是干什么的，他們自己可能都不清楚，醫療、安防、自動駕駛可能什么都想做，但都不清晰。”邵天蘭對《中國企業家》表示。

相較之下，第二代AI公司不再漂浮在空中，而是腳踏實地的產品型公司，他們更明確自己的客戶是誰，以及自己要解決什么問題。

“雖然第二代公司的創始人大多也都是技術背景出身，但AI只是我們的一個工具和手段，不是因為我懂AI，然后再去找場景。”邵天蘭看到，第二代AI公司專注細分領域的具體場景，例如掃地機器人、廚電機器人、AGV倉儲機器人等公司發展速度之快，甚至可能已經超過了當年的第一代AI公司，且發展模式更為健康。

在當下新浪潮中，以一線美元基金和大型科技巨頭CVC（Corporate Venture Capital）的入場為標志，投資標的正在向頭部集中。大基金的入場，給了從業者信心，這意味著資本對機器人開始有深入性的研究思考和系統性的關注。

在第一代AI退潮的過程中，邵天蘭看到，過去很多默認的行業共識到今天已經被證偽了。

首先，AI的三駕馬車是算法、算力、數據，業內曾普遍認為，誰擁有三駕馬車誰就厲害，但后來大家發現并非如此。三駕馬車可能只是單純科研層面的，但產品的定義、誰能真正理解客戶場景的真實需求，才是更重要的決勝條件。

其次，燒錢帶來的邊際效益，可能并沒有想象中大。“在硬科技上燒錢是有很多技巧的，如果是尚不成熟的技術領域，或者是行業中已經出現了泡沫的成熟技術，10億砸下去也不見得有什么效果。”邵天蘭說。

給機器人裝上“眼睛”和“大腦”

邵天蘭本科畢業于清華大學軟件學院，碩士階段在德國慕尼黑工大信息學院進行機器人方向的研究，并且有德國知名機器人企業的工作經歷。在海外，邵天蘭看到歐美日的機器人技術顯著領先于國內，海內外教育體系的差距甚至比業界的差距還要大。

“但中國市場離需求近，且需求極其旺盛。”邵天蘭表示。因此回國之后，他就已經想好了創業方向：“機器人智能化，就是給機器人加上眼睛和算法之后，它就能做很多智能的事情。”

從最早的“搬運”場景起步，逐漸拓展進入噴涂、裝配、切割、焊接等新工業場景，在目前的智能工業機器人賽道里，梅卡曼德已率先進入規模化落地階段。目前，梅卡曼德已獲得了包括華為和數家知名整車廠在內的眾多汽車、家電、鋼鐵、物流等行業的頭部客戶，并進一步擴展至醫院、銀行、零售等商業場景。

在資本端，成立不到五年，梅卡曼德已獲得來自美團、紅杉資本中國、源碼資本、英特爾資本、啟明創投、德聯資本、華創資本、伽利略資本等機構的8輪融資。

邵天蘭介紹，2021年，梅卡曼德的訂單量或可達到去年的三倍，客戶數量翻番，公司目前已交付120多個項目，顯著高于其他國內同領域競爭對手，預計年內會有總計超過2000臺工業級3D+AI產品實現落地。

梅卡曼德究竟是如何在工業機器人這樣一個慢賽道里快起來的？

首先，中國制造業的痛點為梅卡曼德的成長提供了想象力。據國家統計局數據，2007年到2018年，制造業的平均工資已翻了近3倍。中國勞動年齡人口規模不斷下降，惡劣甚至危險的用工環境以及枯燥的重復性勞動，讓年輕人紛紛逃離工廠。

“我曾經去過鞋廠，鞋廠老板跟我說他最早辦廠時工人工資只要400塊錢，但現在七八千都招不到人了。”人力成本的飆升已經成為制造業發展的痛點，行業“以機器換人”的用工需求強烈。

其次，近年來人工智能技術外溢，技術成熟度已經足以支撐產品的商業落地。

再者，梅卡曼德擁有熱愛機器人的創始團隊驅動，天時地利人和。

在正式創業前，邵天蘭用近3個月時間集中拜訪了一批工廠和集成商，創業過程中實地走訪過的客戶現場達上百個。

邵天蘭決定，就從最簡單但需求量最大的“搬磚”起步。“像我們唐山的一些磚廠客戶，過去都需要人工搬磚，但工作環境既熱又臟，而且體力勞動非常辛苦，我們的產品利用3D相機和AI技術去感知、傳感和決策，工業用機械臂進而完成動作，機器能將惡劣工作環境中的人工替換掉，就已經能滿足客戶預期了。”

簡而言之，梅卡曼德的工作就是讓機器人擁有“眼睛”和“大腦”，完成替代人力的復雜操作。

“眼睛”就是3D相機，與傳統的2D相機不同，3D能夠獲取相機到物體表面每一點的距離，從而感知物體的形狀和距離，適用于機器人抓取的精確度判斷，但行業內相關成熟的產品，價格動輒十余萬元甚至數十萬元，讓潛在客戶望而卻步。

為了解決這一問題，梅卡曼德研發出了Mech-Eye智能3D相機方案，整機價位約為日本與歐美同類產品的一半。在各種光學創新和人工智能算法的加持下，其可以相對又快又準地完成3D和2D感知，速度和精度滿足機器人抓取的需要，并且可以適應相當程度的反光和暗色表面。

“大腦”則是圖形化機器視覺軟件和算法，在“眼睛”收到圖像后，“大腦”需要通過視覺算法對物體進行分割、識別、定位甚至自主規劃軌跡，進行智能抓取。

競爭與成長

從2016年7月在知乎回答第一個問題“機器人運動閉環控制中雅克比矩陣的作用”開始，到2019年4月最后一條回答，邵天蘭共在知乎上創作了47條回答、4篇專業文章，得到了6651個贊同和4657個收藏，積累了超過1.1萬名高質量粉絲。

邵天蘭在公司尚處于起步階段時還有時間寫寫知乎，現在他的時間安排幾乎是按小時計算的，每小時干什么都被助理排得滿滿當當。

邵天蘭表示，在知乎上創作的初衷，是想利用自己的經歷在國內做一些機器人教育，但這樣的經歷也讓他在創業初期收獲了意想不到的驚喜。梅卡曼德早期的一位合伙人，就是他在知乎上認識的，甚至投資也是從知乎上找來的。

2016年底，華創資本的投資人在知乎上刷到一個關于機器人的提問，邵天蘭給出了非常專業的回答。當天，華創前沿科技小組的投資人就在知乎上給邵天蘭發了一封私信約見，從在知乎上看到這個帖子到成功投資梅卡曼德，華創只用了不到三個星期的時間。

“現實情況是，公司快速發展，人才團隊也會不斷壯大。”邵天蘭說，只要能在人才差距上與國外拉平，后續的追趕就將不再艱難。

一年多前，梅卡曼德的員工規模還不到200人，現在已快速擴張到400人，在公司變大的過程中，邵天蘭也要從具體的業務中抽身出來，將精力放到組織層面。

“小公司就像特種兵小部隊，每個人都能獨當一面，組成‘復仇者聯盟’。但公司大了之后，我們要成為一個正規軍，也就是有效率的大公司，所以你能看到我書架上都是一些管理類的書籍，我開始系統性地學習華為以及行業的管理體系，上一些商學院，還會去經驗豐富的師兄弟的公司請教。”邵天蘭表示。這也決定了這家創業公司在行業競爭中最終能否勝出。

機器人賽道的火熱，吸引了一批新入局者爭奪，而在機器視覺方面，國外的基恩士、康耐視都屬于這一賽道。

不過，邵天蘭并不懼怕將要面對的競爭：“競爭是一個好跡象，至少證明了行業前景被看好。另外像互聯網、自動駕駛等領域真正做大的公司，無一例外都會經歷競爭。我們現在處在很好的位置，細分市場占有率高，擁有眾多投資人的支持，最重要的是我們的定位是產品型公司，未來市場將篩選出一大批不適合的相關AI企業。”

在這條目光集中的賽道上，所有玩家都身處相同的窗口期，誰能率先落地，積累起客戶與案例，誰就能占據先發優勢。

“跟新消費、互聯網的創業邏輯很不一樣，硬科技創業最大的對手，其實就是自己。”邵天蘭說。

文章來源：中國企業家網