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梅卡曼德机器人

《中国企业家》| 一年内获三次大额融资,梅卡曼德在AI慢赛道里快跑

2021-08-10

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。

《中国企业家》| 一年内获三次大额融资,梅卡曼德在AI慢赛道里快跑


“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。


文章来源:中国企业家网