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一年内获三次大额融资,梅卡曼德在AI慢赛道里快跑

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甘木|  楼主 | 2021-8-9 22:18 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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**,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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