0
雷鋒網【新智造】按：人口紅利逐漸消失，國內眾多傳統行業都在尋找自動化解決方案，尤其是工業機器人需求量很大。本篇文章為雷鋒網新智造頻道智能工業機器人專題的其中一篇，對初創企業梅卡曼德的報道。梅卡曼德也是「新智造成長榜 2017」的報名企業，通過對創始人邵天蘭的采訪，了解了其針對物流和制造業提供的視覺分揀方案和最新融資情況。
六個月前，上午剛從德國落地北京的邵天蘭，下午就和兩個聯合創始人在五道口開工了。五道口是創業圣地，但在他看來，五道口代表的“模式創新”已經是上一輩的事了，接下來“技術創新”要唱主角，在后人口紅利的中國創造價值。他們想做的，是給工業機器人賦予智能。
極大的市場需求和不盡人意的供給
之所以要為“工業機器人賦予智能”，對機器人長久以來的極大的興趣是關鍵，但此外邵天蘭也向雷鋒網展示了機器人的商業前景。
通過考察中國的產業結構和人口年齡結構，他得出了兩點結論：
制造業、物流業人力成本持續上升不可逆轉
從中國人口年齡構成圖中可以發現，20-30歲年齡區間將迎來人口大低谷，年輕勞動力的數量短短幾年之后就會下降近四成。而傳統制造業枯燥重復的勞動形式越來越難以吸引“從小沒有吃過苦”的新一代年輕人，包括從農村來的年輕人。
制造業是中國根基，互聯網、金融等產業不可能完全替代其社會作用
對互聯網公司而言，上千人規模已經是很大的公司了，整個行業從業者不過一千六百余萬。而僅中小型制造業企業就吸納了十倍于互聯網從業人數的就業，動輒數萬人的大型制造業企業和物流企業更是就業大戶。使用機器人技術，不但不會減少工作崗位，反而會由于整體成本的降低而將更多的工作留在國內。
“日本、德國、美國在機器人智能方面都早已起步，都想把就業搶回來”，邵天蘭認為，“這場技術之爭會深刻地影響世界的產業格局，中國沒有退路”。工業機器人逐步替代人類干“苦力活”，這一趨勢已經非常明朗，但當前工業機器人無論是研發，還是市場，卻存在很多阻礙因素，比如：
產品本身價格逐步下降，但是系統集成成本仍然昂貴，中小型企業難以承擔高昂的一次性投入；
機器人使用難度大，不具備技術能力的中小企業很難短時間掌握，使用成本高；
制造業之外，很多其他行業也都在尋找機器人替代人力的方案，但他們本身不具備技術能力；
國內企業核心技術的突破和掌握非常少。
極大的市場需求，不盡人意的市場供給，邵天蘭認為這就是機會。
看中了機會，邵天蘭在兩個方面做了努力：
一方面，他選擇創新的傳感器方案，降低硬件價格。相比大廠的產品，雖然在原始信號質量方面有所損失，但算法上的突破，反而能更高效地完成任務；
另一方面，集成眾多智能技術的軟件操作環境，讓一線人員無需學習復雜的機器人編程，就能讓機器人“干活”。
具體來說，通過基于深度學習的機器視覺、任務級編程模型、自主環境感知、自動邏輯推演、智能路徑規劃等核心技術，讓工業機器人不再只是笨拙的機器，而是成為擁有一定的智能的人類幫手。這將讓用戶使用工業機器人的效率大為提升，難度與成本顯著降低，從而迅速推動工業機器人的平民化。
雖然是做的是“根正苗紅”的技術創新型企業，但邵天蘭在采訪中明確地指出技術是手段，而不是目的：只有真正為用戶解決問題、創造價值，公司才能成長。作為一家初創小公司，必須先“單點突破”，做出能將技術落地的行業解決方案。
這個“點”，邵天蘭選擇了視覺抓取，而且是被稱為機器人研究“圣杯”的混雜分揀問題。市場上雖然制造機械臂的廠家很多，但在混雜的物體中使用機械臂做分揀，現有的解決方案價格高昂而且效果差強人意，客戶接受程度很低。
梅卡曼德團隊給出的解決方案可以通用在市場上主流品牌的機械臂上，用戶可以按照自己的需求來自由選擇硬件。其中包括兩部分，一部分是讓機械臂抓取和放置物體的視覺分揀方案，一部分是讓流水線工人能夠簡單操作的操控環境：
Mech-Vision 視覺分揀方案
在具體“分揀”任務中，Mech-Vision 視覺分揀方案能夠幫助機械臂定位無規律擺放的不規則物體，這些物體包括瓶子、麻袋、紙箱等制造業和物流業中最為常見的物體，繼而快速、精準的抓取，放置于指定地點。同時，該方案中還包括了路徑規劃、避障等技術，使得機器臂手眼協調，不會”碰壁“。
在算法的優勢下，即便選擇了低成本的傳感器，Mech-Vision 視覺分揀方案也能夠達到精準的定位和抓取，但在價格上卻比其他方案低了一個量級。
Mech-Viz 操控環境
Mech-Viz 操控環境的界面，對于機器人使用者而言非常友好，不需要編寫程序，甚至不需要說明書，自己拿過來“玩兩下”就會了。
在另一個維度上，幫助企業省去了培訓工人的成本，同時也讓原本做機械工作的工人升級了“技能”，做更人性化的事情。“就像九十年代時使用計算機是個專業技能，而如今是個普及技能”，邵天蘭表示梅卡曼德的技術將使機器人跨越一個時代，成為人人會用的工具。
在今年4月24日開幕的德國漢諾威工業展上，梅卡曼德在最核心的機器人展區完成首次公開亮相，與 KUKA，Fanuc，Universal Robot， Rethink 等眾多行業龍頭企業同場，引來很多“圍觀”。在現場光是紙版的采購和合作意向就收到將近一百份，來自十余個國家。邵天蘭說自己的郵箱都快炸了，以現在的團隊規模完全應付不了。同時他也表示，此次重返德國參展的效果甚至好于自己最樂觀的預期，給自己和團隊帶來很大信心。
智能工業機器人前景廣闊，相信看到其中機會的人也不止邵天蘭，但之所以能做到這件事，是因為梅卡曼德擁的豪華團隊，而且創始團隊的每個人都有工業機器人的背景積累。
邵天蘭本科畢業于清華大學軟件學院。畢業后出于對機器人濃厚的興趣，前往工業機器人技術重鎮德國慕尼黑工大求學。行業人士向雷鋒網介紹，慕尼黑工大及與其關系密切的德國宇航中心，產生了世界最先進的工業機器人設計、柔順控制、智能協作、3D-SLAM 等技術，附近更有 KUKA、寶馬、西門子等德國工業4.0代表性企業。軟件背景出身的邵天蘭在那里“惡補”了機械、控制等工業機器人的全套知識，以最高等級成績畢業并且論文獲得滿分。他還在德國知名協作機器人 Franka 公司工作了三年半，完整見證了同名協作機器人從設計到誕生的全過程。
梅卡曼德聯合創始人之一的付翱是清華精儀系的本、碩優秀畢業生，畢業后在“工業機器人四大家族”之一工作數年，積累了不少行業經驗。另外一位聯合創始人丁有爽博士，先后就讀于哈工大、清華大學和卡內基梅隆大學（均為機器人領域頂尖的高校），曾獲省級優秀畢業生榮譽，發表過十余篇高水平論文和多項發明專利。德國漢堡大學計算機系終身教授、清華大學計算機系講席教授、漢堡科學院院士張建偉教授，擔任了梅卡曼德的技術顧問，做前沿技術方面的指導。梅卡曼德團隊當前有20多人，研發團隊均畢業于國內外頂級高校，且不乏業內知名企業工作經歷。年內預計團隊會擴張到35 人左右。
近日，梅卡曼德獲得了由知名投資機構華創資本（China Growth Capital）領投的數千萬元人民幣 Pre-A 輪融資，天使輪投資機構伽利略資本本輪繼續跟投。本輪融資將被用于技術迭代和海內外市場拓展。
在客戶方面，梅卡曼德已經在國內數個種子項目中將技術落地，并在積極拓展全球市場。此外，梅卡曼德與浙江清華長三角研究院剛剛簽訂了科技戰略合作協議，雙方將攜手加速科技成果轉化，促進地方產業升級。
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
