9月1日，梅卡曼德正式登陆港交所，市值超120亿港元。
2016年于北京成立这一公司, 此公司属具身智能公司, 直至如今, 一直都未曾去制造自身的机器人整机, 它所选定的路线, 相较之下更趋近于智能自身, 此路线围绕着机器人究竟怎样去认清环境, 怎样去领会任务, 以及最终怎样去达成行动这件事, 慢慢地构建起以3D视觉、具身智能大模型以及灵巧手作为核心的“眼脑手”这般的产品体系, 把感知、决策与操作能力打造成能够适配不同机器人形态的通用组件。这是一个句号。
如今, 这套能力可进入机械臂载体, 还能进入移动机器人载体, 也能进入人形机器人等不同载体, 并且能够随着物体的变化继续工作, 能够随着任务的变化继续工作, 能够随着使用环境的变化继续工作。截至今年8月, 梅卡曼德产品累计部署数量超过2.9万台, 其进入了全球将近50个国家, 其进入了全球近50个地区。
在二零二五年, 通过灼识咨询计数统计的口径, 公司于全球机器人工智能加上三次元视觉引导通常具有一般智能作用的机器人器具器件市场里面的创收份额是百分之二十二点一, 出货数量产生的产品份量超越百分之二十七点一一, 两者都是排位处在全球首位。就在这同样的一年, 国外地区获得的收入所占总体收入的比例首次超越百分之五十。
梅卡曼德“眼脑手”产品
这些数字背后，是机器人产业正在发生的重心转移。
在过去的几年当中, 本体一直处于聚光灯的中央位置, 机器人的运动能力以及灵活程度在持续地得到提升, 其价格也呈现出一路下降的态势, 随着这些能力慢慢地走向成熟, 用于判断一台机器人价值的尺度已然开始发生变化, 当它真正进入到开放环境之后, 所要面对的并非是一段预先编排好的动作, 而是处于不断变化之中的人和物。
这致使机器人往后很难汇聚成一种躯体。不一样的空间会留存不一样的限制, 肩负不一样任务的机器人也不会成长为同一个模样。梅卡曼德从创业起始所 wager 的, 恰巧正是躯体之外那更易于延续的事物: 机器人领会现实世界并付诸行动的本事。
上市好似一回十年的账目核对情况。邵天兰之后回顾创业阶段时予以承认, 他未曾意料到人形机器人在八九年后会变成当前这般的热潮。然而公司始终持续追问的问题并未有所改变。诸多事情做得时间足够长久, 最初所做出的选择才会逐渐展现出其实在的含义。
1.AlphaGo之后，把AI带进物理世界
邵天兰对机器人智能最早的认识，来自德国。
他于2012年本科毕业于清华大学软件学院之后, 奔赴慕尼黑工业大学去学习机器人, 其后进入当地一家机器人公司投身于研发工作。这段经历打碎了他有关机器人研发最开始的想象。本来以为每日所面对的将会是最前沿的算法, 然而在现实之中却常常需要去排查一个个具体的问题。他在随后回忆时讲道, 就是七八个研究生一同加班一个星期, 也仅仅能够让机器人达成稍微复杂一点的事情。
诸多麻烦的地方并不总是在于机器人并没有不会动的情况。很多状况之下, 能够发现变化仅仅只发生于其周围的地方。物体的位置或者状态出现稍有不一样的情形, 原本在此之前运行得较为顺利的任务此时就需要重新去进行调整。对于人这件事情而言几乎是不需要经过思考的, 然而当此情况落到机器人身上的时候, 往往需要将其拆分成许多个内容鲜明明确的步骤。
2016年3月, AlphaGo战胜李世石的那场围棋赛事, 向世界表明了AI具备处理高度复杂信息的能力, 并能从中生成判断。此事给邵天兰带来了更强的触动: 倘若这种能力并非仅存于屏幕与棋盘中, 而是更进一步踏入现实世界, 那么机器人会出现怎样的变化呢?
几个月过后, 他回返国内开启创业之旅, 所成立的公司命名为Mech-Mind, 其直接翻译过来是“机器人大脑”。这个名称在很早的时候便划定了公司的界限范围: 即不会对最终的机器人身体进行定义, 而是去处理解决不同身体都会遭遇碰到的智能方面的问题。
2026年的世界人工智能大会上, 梅卡曼德展示出了双人形机器人, 它们能够协同进行上下料操作, 还可以搬运料筐。
2017年, 梅卡曼德在汉诺威工博会首次公开进行自身产品的展示, 当时具身智能以及Physical AI距离成为热门概念还相当遥远, 然而公司已然着手尝试将AI放置进机器人从观察直至行动的整个链条当中。
从那之后, 技术领域发生的变化, 比在创业期间所能设想的速度还要快。首先是深度学习对视觉进行了重塑, 紧接着大模型又改变了机器处理语言以及知识的方式。而后世界模型的出现, 将问题进一步朝着现实空间里的变化方向推进。机器人自身也从单一的形态, 逐步发展到机械臂、轮式双臂, 甚至是人形机器人。每一次所发生的技术变化，都为原本的问题增添了新的解决办法。
邵天兰把这个过程称作“拼地图”。
地图并非在2016年整体一下子就绘制那般完整, 而是每当一个问题被解决, 对应的其边界才会向外延伸出一块。新的技术一旦出现, 就会使得旧问题得到新的解决办法；那些技术运用能力进入更多的真实环境之后, 又会暴露出到此之前人们看不见的那片空白。
所以, 人形机器人忽然变成风口, 并未使梅卡曼德重新选定方向。邵天兰同样不觉得自己预先瞧见了答案。他讲: “好多风口实则是等来的。超一流之才能够缔造风口, 大部分的成功源自深厚积累静候风口, 而跟风口往往是白费力气的。”。
在等待的时间段当中, 地图已然是一块块地被拼合好了。十年之后, 当AI着手从屏幕里的信息世界迈向真实的物理世界之际, 梅卡曼德所处的位置, 恰恰是这条路必然要经过的那个地方。
2.从Demo到规模化，让产品吸收复杂性
对于具身智能而言, 极易制造并传播的时刻, 是机器人成功达成任务的那个瞬间。然而, 决定其能够前行多远的因素, 常常是在镜头结束后所发生的那些事例。
早年, 梅卡曼德出现过一次极具代表性的故障, 团队接到客户电话后, 匆忙赶至现场, 最终发现致使设备失灵的缘由, 是一只蜘蛛停在了镜头前, 连接以及供电方面的小故障也曾引发过类似困扰, 这些听起来与AI几乎毫无关联, 却足以令一套复杂系统瞬间终止运行。
精致好看的Demo能够将条件把控至理想地步, 然而产品并无这般特权, 它需直面长期运行, 还要接纳使用者以种种开发者未曾预先设想的方式去使用它。
伴随着公司部署量持续攀升, 问题从技术自身转变至另一层面, 订单与部署急速增长, 致使公司多个环节同时承压, 研发团队与客户支持成为首要承受者, 单个项目成功普遍存在, 然而, 真正令公司困扰的是, 每增加一位客户, 核心人员便需再度投入, 增长反而拖累组织, 2021年前后, 邵天兰表示那段时期犹如飞机已然起飞, 只能处于边修护边飞行状态。
而后于甲子引力X2025科技产业投资大会之上, 邵天兰将机器人从Demo迈向规模化划分作L0到L10这11个阶段, 这个分级所切实关涉的, 并非仅仅是机器人能否完成任务, 然而是此项能力于何时才成为能够交付、复制的产品。
机器人L0到L10完成度升级路线
根据这套被采纳用作依据的准则, 梅卡曼德当下的主要产品已然处于从L9至L10的阶段: 不但具备在实际环境里长期持续运行的能力, 其核心研发也大体上撤离现场了, 更进一步来说也就能够由合作的伙伴去完成销售、开展部署以及提供服务了。
这中间, 最容易出现问题的部分, 恰恰是那些处于“看上去已然能够达到某种标准的状态”的阶段；邵天兰将其命名为Premature Scaling, 也就是过早扩张；比如L2阶段的机器人, 在仅仅能跑有限次数的情况下, 就匆忙着急地去承接客户订单, 如此一来, 研发进度很快就会被产品交付周期所拖累；再比如L5阶段, 虽说已经能够在实际现场进行作业, 然而却尚未完全摆脱核心研发环节的束缚, 要是按照成熟产品所应有的速度去进行规模扩张, 那么每增添一个客户, 都极有可能额外增加一轮针对适配以及支持方面的工作。
这同样是梅卡曼德过去几年实实在在要去解决的问题, 具体而言, 并非是促使工程师更为努力地将机器人安置进更多场景之中, 而是要促使系统自身接纳越来越多的复杂性。一项能力从依赖个人以往的经验出发, 逐渐转变为软件、硬件以及渠道均能够顺利承接的产品能力, 这般情况下, 才切实得以拥有从一个场景迈向更多场景的机会。
用于招股的相关说明书已然开始给出呈现这种变化情况的财务方面的结果, 在2023年到2025年这段期间, 梅卡曼德所具有的收入额度从1.81亿元增加起来直至3.89亿元, 增长幅度超过一倍。与此同时, 由部署调试的行为而产生的作为实施所需要的成本却从1747万元有了下降转变至987万元, 其所占销售成本的比例又从15.9%降到了7.2%。在业务规模出现扩大的这样状况以后, 公司直接承担的实施成本反而下降了43.5%。
随着时间推移, 客户结构发生着改变。在2024年起始至2025年这一阶段内, 公司所拥有的客户数量仅仅是从605家增加至625家, 然而智能机器人引导产品的销量却出现了增长, 并且增长幅度为41% ；现有的客户为公司贡献收入的比例, 先是从2023年的61%提升到2025年的78%, 到了2026年一季度更是进一步攀升至86%。
增量变得越来越多, 其中一部分源于已使用过产品的人持续使用, 并非每次都去重新寻觅陌生需求。
这种产品化的情况最后体现到利润表上面, 梅卡曼德在同一时期, 其毛利率从百分之三十九点一提升为百分之六十四点六 , 销售费用率由百分之一百零二点七下降到百分之四十三点三 , 销售费用的绝对额从一点八六亿元降低至一点六八亿元了。
这同样是在具身智能进行产业化所需去回应的问题, 即当能力被不断重复部署之际, 那新增部署所需耗用的人力以及成本是否能够持续降低。梅卡曼德于制造以及物流场景当中率先达成了这一轮压力测试, 而这套历经真实世界磨砺诞生的规模化方法, 竟开始变成其向外拓展的根基。
3.早出海，不只为了多一个市场
2019年10月, 梅卡曼德在慕尼黑成立了第一家海外公司。那个时候, 公司商业化才刚刚开始迈开启动的步伐, 国内市场已然能够供应出数量足够多的增长机会, 邵天兰却还是毅然决然地做出了决定要早早地迈向外面天地的选择, 不管各种情况如何发展怎样运行都坚持要这么做。
这跟他对于工业品市场的判断存在关联, 工业品与消费品不一样, 消费品地区个性化程度极高, 工业品在各个不同国家之间的需求差异没那么显著, 在西门子、基恩士、康耐视的收入结构当中, 尽管大中华区颇为重要, 但是也仅仅只是全球市场的四分之一到三分之一, 这些公司的发展路径证实, 全球化并非额外的增量, 而是成长为行业头部的其中一部分。
邵天兰而言, 德国是个自然的选择, 他在慕尼黑读过书, 熟悉当地产业环境, 清楚德国客户检验产品的方式, 日本提供了另一种训练, 当地客户对稳定性、文档及培训体系要求细致出名, 国内靠工程师经验能扛过去的问题, 在东京须写进产品和流程。
为使自身能够学习海外市场有关的语言, 进而尽可能直接地理解客户所做出的表达起见, 在2024年梅卡曼德东京LAB开业这个时间点上, 邵天兰因为一场时长为15分钟的日语演讲而展开了再三演练, 那时的她, 还以一种自我调侃的方式声称自己借助AI手段练出了一口带有池袋特色口音的日语。现在的情况则是, 除了中文以及英文这两种语言之外, 他也已然具备了能够运用日语以及德语进行公开演讲的能力。
台面上施展出来的功夫背后, 存在着一家公司构建起全球能力更为漫长的进程。语言仅仅是表面现象, 真正遗留下的是针对不同用户怎样理解产品的认知, 还有渐渐具备完整性的本地团队。在川崎、三菱这般企业的生态环境里, 也逐个慢慢呈现出和梅卡曼德相关联的接口以及配套设施。产品不再需要总部团队逐个进行解释, 逐个去做适配工作, 而是开始融入当地现有的机器人产业网络当中。
梅卡曼德在全球展会
财务数据跟着产生变化, 在涉及的时间段里, 也就是2023年至于2025年期间, 梅卡曼德的海外收入状况出现了改变, 从原本的5860万元开始增长, 一直增长到了1.955亿元, 其复合增长率达到了82.7%；海外收入在总收入里所占的比例也有变化, 从32.4%提升到了50.3%, 到2025年的时候, 首次超过了国内领域的收入占比, 就在同年, 当年梅卡曼德海外业务的毛利率达到了79.2%。
可是如果仅仅将全球化视为收入版图得以扩大的情况, 那么就会对其对于梅卡曼德的意义造成低估。在机器人切实进入到现实世界之后, 地域本身便属于环境变量。语言会有所变动, 使用方式同样会发生变化, 而且周围的机器人生态相异。每当进而一个新市场时那公司先前积累下来的能力全都会再次接受一回检验。那些凡是必须依靠特定条件才能够成立的部分将会被显露出来, 真正能够跨越差异留存下来的才会渐渐转变成标准能力。
另有一张持续在扩大的地图, 是由近50个国家或者地区构织而成的。早年时的地图, 是凭借一个个非常具体问题衔接得以拼凑形成的, 当用户数量有所增添后, 它在境界方面又慢慢跨越了出去。规模不断扩大化以及全球化, 表面上看似乎是两条不同的商业线路, 然而实际上二者统统都只是在做同一件事情: 扩展一个机器人智能最终能够成立即适宜的范围, 进行增大可成立空间的操作。
只是到了下一阶段，需要被复制的东西会越来越复杂。
4.形态持续分化，智能走向共享
在2026年的时候, 机器人产业发生了变化, 这种变化开端之日, 与, 和梅卡曼德于十年前那时所做出的选择, 二者出现了交汇的情况。
在2026年8月之时, 世界人形机器人运动会举办, 彼时机器人百米跑进9秒。然而, 更值得留意的变化出现, 即大部分项目开启采用全自主、零人工干预的方式。人的遥控以及临场介入被进一步去除, 比赛开始直接检验机器人自身独立完成一相关任务的能力。路透社将这个问题撰写成报道标题: 《机器人已然能够跑赢人类, 可是它们会插电缆吗? 》。
运动能力持续进步之际, 行业关注点转向智能自身, 国际机器人联合会将AI与自主性列为今年全球机器人关键趋势, 工信部与国务院国资委6月启动的人形机器人与具身智能实景实训行动, 开始运用真实任务验证成功率及效率。
“甲子光年”持有这样的看法, 眼下的企业所面临的并非是一条已然确定好的技术路线, 具身智能依旧在迅猛地发展进步, 现今的前沿方法极易迅速遭受到新的范式给替换掉。
所以, 梅卡曼德并未将研发押注于单一路径上, 而是划分成三个层级: 已然成熟的产品持续创收且迭代, 前沿技术维持投入, 更为长远的技术范式借助产学研合作预先探究。邵天兰历经循环神经网络由主流迈向边缘的进程, 这给予他的启示是 , 一家公司不但要追寻新的技术潮流, 还要为下一次范式转变预留空间。
梅卡曼德应用案例
这套思路最后归结到了一个关键问题之上: 机器人的大脑能不能够算得上足够共性化呢? 一旦进入每一个全新场景之际, 俱都得再度训练一整套能力, 如此一来机器人的话根本难以切实走向通用化。梅卡曼德所求之举乃是凭一种同一个智能体系去承接诸多更多变化, 随后按照不完全相同身体以及任务予以组合。
在今年年初举办的达沃斯论坛之上, 邵天兰着重表达观点称, 梅卡曼德持这样一种看法, 即不认为一家公司能够同时承担起机器人每一个层级的全部工作内容。机器人所关联到的专业能力数量众多, 要是全部包揽下来, 资源就极有可能遭遇被分散摊薄的状况 , 这是很容易出现的情况。
他曾用自身的手开展过一项小型实验, 仅运用三根手指生活一段时期之后，他发觉除去诸如摆弄筷子等极少数动作外, 绝大多数事情依旧能够达成, 故而机器人并非非得先完全复制人类, 而后再去证实自身的价值, 身体最终呈现出何种模样, 应当由任务予以决定。
这使得梅卡曼德“一脑多形”的产业意义愈发明显地清晰起来, 十年之前, 梅卡曼德不从事整机制造, 原因在于其想要将机器人大脑做得出色, 十年过后, 它所面临的是一个更为多元多样的机器人世界, 身体数量越多, 那能够跨越身体持续积累的智能反倒越发具备价值。
目前, Mech - GPT与Mech - Hand现下已然开始有了收入, 梅卡曼德依旧在持续朝前拓展“眼脑手”体系的能力界限。前者使得机器人能够把现实环境给结合起来, 进而理解更为复杂的意图, 后者则是将这种理解进一步转变成为对于物理世界的操作。它们所延续的至始至终都是同一条路线: 并非是为了每一个种类的机器人去重新创造智能, 而是要让已有的能力能够继续实现迁移。
梅卡曼德灵巧手
资本朝着相同方向持续加码, 当红杉中国、启明创投、IDG、美团、Intel、GIC等机构跨越多个阶段进入持有至今后。在本期发行里, 最大基石投资者建立于1908年的Baillie Gifford, 因超长期科技投资闻名, 于特斯拉最为不明朗阶段大量持有。比亚迪旗下Golden Link的掺和致使客户身份与股东身份交叠一处。
公司因上市而进入到更为繁杂的公开市场评价体系之中, 此体系相比较一级市场而言要复杂许多。对于投资者所关注的内容来讲, 并非仅仅局限于技术路线是否具备前沿特性这一方面, 除此之外, 还涵盖了一项关键要点, 那便是新能力有无达成复制此前商业化效率这项要求。梅卡曼德的募资分配是依照这个内在逻辑来进行的: 其中占据较大比例的资金持续投入到产品与技术研发领域、全球业务拓展及商业化进程当中, 同时还涉及到产品组合以及应用范围的进一步扩展工作。
曾经, 在十年之前的时候, 梅卡曼德作出了选择, 是从机器人智能这个出发点开始的, 于真实可触的世界范围以内, 一块块地去扩展那能力的版图区域。先前阶段的经营运算的数据, 已然证实表明了, 这家公司具备这样的能力, 也就是倘若业务范围有所扩大之时, 能够把落地所需的成本给降低下来。接下来需要去回应解答的问题, 便是那同一套方式方法, 究竟能够将机器人智能引领带去多么遥远的地方呢。
（封面图及文中图片来自：梅卡曼德）
参考资料：
出自华创资本的《对话梅卡曼德机器人邵天兰: 在朝着具身智能最终结局前行的途中, 我们率先在那桌上占据了位置》《梅卡曼德机器人邵天兰: 具身智能不存在那种所谓的“英雄式的主义”, 仅仅存在“如同魔鬼般难以捉摸的细节”》。
“甲子光年”所著的《具身智能落地四问: 其路线图, 其陷阱, 其生态位, 及其破局思路｜甲子引力X》。
新浪财经, 有关于一同交谈梅卡曼德创始人物以及担任CEO的邵天, 讲述那样的情况, 当时AI进入到物理实际的世界之中, 进行布置展开的能力变成了真实存在的能够作为有效保护屏障的东西。
《财富》中文版《梅卡曼德邵天兰：务实的理想主义者》
