清华大学软件学院本科、慕尼黑工业大学机器人方向硕士毕业，曾在德国知名协作机器人企业工作多年，参与了最先进协作机器人的全程研发。2016年，拒绝了硅谷多家知名企业的offer，邵天兰回国创办了梅卡曼德机器人。
光鲜的履历之下，邵天兰在一年里一半时间跑的却是国内各地、各国的工厂。用他的话说“梅卡曼德机器人干的是最接地气的事”。
在这些工厂里，机器人替代人工的需求非常直接。2010年开始，人工成本越来越高，国家统计局数据显示，2010年全国城镇私营单位就业人员年平均工资比2009年同比增长14.1%，与此同时机器的成本却越来越低；另一方面，新一代从事工厂工作的意愿并不强，工厂招人难。再加上现在的疫情期间，机器替代人工变得更加必要。
通过进厂调研，邵天兰也明显感觉到，工厂对于智能机器人的接受程度越来越高，目前大家都在主动寻找这样的机器人，要满足甚至能超过他们的要求。
除邵天兰之外的两位联合创始人付翱和丁有爽均毕业于清华大学相关专业，具有机器人研究背景。创办梅卡曼德前，几人就实际走访过很多工厂和物流园区，发现了很多场景的需求，梅卡曼德决定综合自身技术优势如视觉的识别定位、运动的引导方面，并与实际需紧密结合来切入场景。
现在，梅卡曼德的解决方案主要在制造业、物流等领域落地，应用场景包括制造业的搬运、上料、涂胶、切割、线缆抓取场景；物流包括纸箱拆码垛，货品拣选、快递包裹上传送带等场景。未来梅卡曼德仍将围绕这些领域探索更多的场景，比如满足货品精细分类等更多需求。
至今，梅卡曼德已服务过100多家客户，包括中国最大的空调企业、最大的通信设备企业、最大的钢厂、最大的客车厂、最大的工程机械制造企业、日本最大汽车零配件厂、知名机器人厂商、大型汽车主机厂、世界知名日化巨头公司等客户，并已取得来自日本、韩国、美国、土耳其、泰国等国家的订单。
本文文章插图来源于梅卡曼德机器人，经授权使用
邵天兰表示，梅卡曼德提供的方案主要在软件部分，包含完全自主研发的智能相机Mech-Eye（感知）、视觉算法软件Mech-vision（识别）、智能编程环境Mech-Viz（机器人运动控制）等部分。据悉，其价格可降至典型同类产品的二分之一至三分之一以下，可为用户节省至少50%的成本。
“现阶段，梅卡曼德已成为在行业内细分领域规模最大的机器人企业，在应用场景广度、客户数量方面都有明显的优势。”邵天兰说道。因此梅卡曼德也不断获得资本认可，近期刚完成红杉资本中国基金领投的过亿元B轮融资，此前曾获得亿元级A和A+轮融资，分别由德联资本、启明创投领投。
邵天兰表示，梅卡曼德解决方案的优势在于，与繁琐、复杂的传统机器人编程方式不一样，Mech-Viz实现了真正的零代码、可视化编程，降低了部署难度和使用成本。用户也只需经过简单培训，即可操作机器人；其次，内置轨迹规划、碰撞检测、逻辑检查等多种先进算法，帮助机器人选择最优路线完成抓取，避免自碰撞或环境碰撞等问题。也可支持多种主流品牌的机器人。
这得益于几年之间，团队的大量的综合性投入，梅卡曼德当前团队超过160人，技术团队中有众多来自清华、北航、浙大、哈工大、卡耐基梅隆、慕尼黑工大、代尔夫特理工等国内外知名院校的工程师，公司在3D感知、视觉和机器人算法、机器人软件、行业应用方案方面均有深厚积累。截止目前，梅卡曼德有数十项专利及软著已经申请或在审。
但采访最后，邵天兰也坦言，尽管目前梅卡曼德的产品可以达到客户的需求，但是离完美理想的状态还有一定距离，还需要提升的是适应新场景需求的速度，即机器人从设计到使用的时间。“在达到客户需求的基础上再提升精度的必要性没那么大，更重要的是面对一个新的需求，快速、低成本地满足这个需求。也就是编程调试的过程仍然和理想状态有差距。”现在，梅卡曼德将这个时间由原来的半年缩短到现在的2、3个月时间。
如今，邵天兰大部分时间还是呆在工厂，“凭空想不能很好地知道客户要的是什么，只有亲自到工厂和工人深入了解，才能知道真正的需求。”比如一个简单的搬箱子行为都是有细节要求的，“堆放箱子时候，标签要朝向外边、要穿插着堆放提升稳定性、再比如出现异常情况该怎么解决等等。”
在邵天兰看来，梅卡曼德没有特别的捷径可走，只是下的苦功夫比较多。今年，梅卡曼德将继续在物流场景下功夫，并拓展研发交付团队。尽管仍处在技术投入阶段，但营收目标预计比去年增长3倍。
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