科技驱动，赋“智”工业机器人
邵天兰Shao Tianlan 梅卡曼德创始人 CEO梅卡曼德，英文Mech-Mind，意为机器之意识。“我们现在做的事，就是将智能赋予工业机器人，让这些‘机器’变得更‘聪明’。我们从机器视觉切入，把先进的视觉技术和工业机器人结合起来，让机器人可以完成各种复杂动作的实际应用。”梅卡曼德创始人、CEO邵天兰说道。
这个还未满30岁的年轻人毕业于清华大学软件学院本科，取得了慕尼黑工业大学机器人方向硕士，曾服务于德国知名协作机器人企业，参与了当时最先进协作机器人的全程研发。他的梅卡曼德研发团队成员也均毕业于清华大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学和慕尼黑工业大学等国内外顶级院校，拥有多年行业经验，技术实力雄厚。
正如邵天兰所说，通过机器视觉（2D/3D）、高级编程模型、快速环境感知、智能决策、自主路径规划等核心技术的赋能，梅卡曼德让机器人从仅能做重复动作的笨拙机器，成为人人可用、随处可用的智能帮手。
梅卡曼德的机器人技术致力于为物流、制造等领域用户提供完整且性价比极高的混杂分拣、拆垛及上下料解决方案，创造实在、迅速、显著的价值。
邵天兰笑道：“说起大家熟悉的‘机器人’，可能是电影里那种上天入地无所不能的人形机器吧？甚至能哭会笑有感情，和人类也没什么两样。实际上，我们业内讲的‘机器人’，可能更多时候是指一个手臂——机器臂。”
他介绍，传统的机器臂上有很多关节，这些关节活动灵活，动作敏捷，可以高度精准地完成工作。但这些传统机器臂只相当于人类的“手”，可以准确执行指令，却不能单独工作，而是需要“眼睛”去看，需要“大脑”下指示。
“我们梅卡曼德现在做的就是给机器臂这只‘手’加上‘眼睛’和‘大脑’。传统的机器臂替代不了人，因为它没有能力辨别出不同的货物。就像很多零件堆在篓里，机器臂自己无法判断其种类，并准确将之分拣。”
梅卡曼德团队参加2018汉诺威工业展以物流领域为例，仓库里都会安放很多储物单元，比如货筐。不同的货筐里码满品类不同的货物，有了“眼睛”和“大脑”的机器臂可以“看见”需要的货物在哪里，判断怎样去把它抓取起来。
坦率地说，梅卡曼德并不是世界上第一家把视觉和机器人相结合的公司，德国、日本这两个老牌工业国家在几年前就已经开始涉足这一领域。在这个前提下，邵天兰对于自己团队的自信，来源于可以把这一技术“做深做透”。
他说：“我们的亮点是价格和技术。简单地说，就是借助最先进的新技术，以显著低于国际市场的价格优势，为客户解决更多、更复杂的问题。”
为什么说是显著的价格优势？邵天兰打趣道：“我们刚从德国汉诺威工业展参展回来。展会上，我发现我们的报价只有外国公司提供给客户相似产品价格的十分之一。外国人换算成人民币四五十万元报价的产品，同等功能在我们这里只要几万元。我们一下子把价格拉下来，并不是说偷工减料或是功能‘低配’，而是我们采用了新技术，增效降本，这非常关键。”
道理很简单，就好比我们每个人都有手机，上世纪90年代，手机还叫“大哥大”，大小像板砖，身价上万元人民币，只能打电话；但随着技术的发展，当下的手机体积轻薄，功能缤纷，成为个人智能终端，而其价格则大多适中，公众都可以消费得起。
“以相对低廉的价格，我们能解决更复杂的问题。比如在电商仓储领域，仓库里码放了很多包装货物的纸箱，不同种类、不同品牌货物的纸箱外形都不一样。要准确识别出它们的不同，对于机器臂来说需要很高的智能水平。原来国内没有人能解决这个问题，但我们解决了，而且价格成倍降低。”
既要解决问题，又要打出价格优势，这就需要创新的驱动力。
“之所以能达到这个效果，其本质原因还是我们拥有大量的新技术。从前在世界市场上，一说中国制造大家都觉得便宜的原因是原料和劳动力价格低廉。但现在其实这些要素的成本都已经上去了。以我们梅卡曼德为例，我们的传感器价格是国外同等产品的几分之一。为什么？因为我们在算法，也就是软件层面上下了很大功夫。我们团队里这些国内外相关领域最优秀高校毕业的工程师们花费了很长时间去攻关，技术研发上前期投入非常大。这才是降本增效的根本原因。”
视觉分拣
机器人的大脑-智能编程环境
智能相机对物体的识别效果
Mech-Eye高精度智能相机这就像百度开发一个搜索引擎，前期投入数以亿计。不过，一旦开发出来，反而能以非常低的成本去复制和推广。梅卡曼德在软件算法层面投入了大量精力，但如此一来，新的科技创新使得他们在成本上拥有了结构性优势。
“价格低并不代表我们刻意压缩利润空间，也并非我们的人力成本低。通过算法上的提高，梅卡曼德可能不再需要用某些昂贵的元器件，而是换上价格更便宜的元器件，或者干脆不需要，就可以实现原本功能。比如从前需要激光振镜这种复杂的元器件，但我们现在可以完全不用。”
在邵天兰看来，以科技创新驱动发展，既是当今智能时代的大趋势，也是机器人行业的发展方向。
他给梅卡曼德的定位一直很明确。“对于机器臂来说，现在国内主要在号召进口替代，意思就是说国外的机器臂已经很好了，咱们做的不够好，要去赶上它。但梅卡曼德做的并不是进口替代，我们要做新产品、新技术、新应用。比如传统机器臂原本不能应用在某些场景中，因为它不够智能。我们就是要去攻关这类外国人也没能做好的技术，让机器臂能用在更多场景。看到了新趋势，我们就不能永远跟在别人后头追。对于新技术来说，现在大家都在同一条起跑线上，我们要跑在他们前面。”
这个年轻的科技创业者笃定一点，那就是当下的中国和10年、20年前都不一样了。当年的中国，在高新技术领域谈不上引领，甚至不敢去想引领。外国人有什么，大家就去追什么。但现在，科技高速发展的中国在很多领域已经成为引领力量，科技创新的土壤也日渐丰饶。入选微软加速器•北京第11期后，始终注重国际视野、国际竞争力的邵天兰和他的梅卡曼德接触到了更广阔的市场，也坚定了始终走在全球行业尖端的决心。
正如他所说：“如果有新的东西出来，现在你不去做，那就意味着过几年你又要去追别人。”
邵天兰进一步分析“时机”的重要性。“假如外国人研发智能机器人，最初可能也做得很粗糙，功能也不稳定。但可能仅因为市场上再没有比它更好的产品，客户就有耐心和他们一起进步，一起打磨产品。这样迭代几年甚至十几年后，他们的产品和市场都已经非常稳固，那时我们再奋起直追，面对的就是极高的壁垒。即使中国人再聪明，你要用几年的时间去攀越人家十几年的高峰，困难不言而喻。而且也不会有客户在有更好选择的情况下还愿意尝试你那并不成熟的产品。这就是我们为什么现在一定要往前走的原因。我们相当于‘踩’在了这个点上，占据先机，以后让外国人来追我们。”
他介绍，梅卡曼德的机器臂拆垛解决方案已经成熟并落地应用。还有一些更先进、可以解决更困难问题的产品正在和客户一起打磨，今年下半年到明年就会陆续推出。
以在医药物流领域的应用为例，传统的医药物流是靠人力从托盘上往下搬运箱子——称为拆垛，现在则需要改造成自动化仓储，也就是说，箱子的出入库都自动化。
这就面临一个问题：从托盘上如何能把箱子卸下来？
对于人类来说，面前有一堆东西，接受指令并拿起其中相应的那件物品是很简单的。但这对机器人来说就有难度。
“现在大型药厂物流的出入库流程里会涉及几十种不同外形的箱子，上面可能没有条码，或是条码在垒放中恰巧被遮挡了。这些都要由视觉技术来识别，再引导机器人去工作。机器视觉首先关注的是‘眼睛’看到的图片。我想让机器人去抓取一件货品，首先就要放一个摄像头在那里，让它能‘看见’东西，能‘知道’东西在哪里。我们用的不是普通摄像头，而是3D的。通过这个摄像头，我们的程序就可以进行识别。比如这是一个金属件，那是一件货品。‘看见’了货品，下一步就是在空间中精准定位，然后去抓取。我们的机器视觉不是给人看，而是让机器可视化。”
除此之外，可以做的事还有更多。上料，即抓取无序工件进行逐一上料。利用梅卡曼德的解决方案，物体随意堆放或紧密贴合均不影响识别。视觉系统可快速处理反光、暗色等常见问题，支持不同原料（包括金属原料、零配件、塑料瓶等）。
订单拣选和混杂物体分类是物流领域中常见的两个场景。从料箱中分拣混杂摆放的繁多货品，多种先进算法可保证面单朝上。支持不同尺寸的快递包裹、物流纸箱、信封（面单、反光胶带不影响识别）等。可进行物体分类，物体随意摆放或紧密贴合均可识别。梅卡曼德采用的智能路径规划技术，让用户无需担心深箱抓取带来的碰撞问题。
梅卡曼德提供的方案，包含完全自主研发的智能相机、视觉算法软件、智能编程环境等部分，稳定性好，速度快，性价比高。
在德国学习和工作多年的邵天兰虽然性格活泼，言谈风趣，但工作中却十分脚踏实地。比起做功能炫技、“夺人眼球”的机器人，他更强调产品的实用性和可靠性。
“我亲身去过很多工厂，搬箱子、运麻袋、把配件放到传送带上……这些工作都很乏味，也很少有年轻工人愿意长期做这个。初级劳动力是现在咱们国家人口结构和工业结构变迁中亟需补充的。中国的制造业越来越高端，大学生也越来越多，人口素质越来越好，但这并不意味着我们不需要低端工种。高科技不是目的而是手段。我们的机器人要做的，不是打乒乓球或是冲咖啡这种比较玩花样的事。我们的理念是非常接地气的，就是以实用为目的，做功能稳定可靠的产品，从事人类不愿意做的重复性低端劳动。”
邵天兰和他的梅卡曼德团队伙伴相信，智能、易用的工业机器人是解决中国“后人口红利时代”诸多挑战的不二之选。有朝一日，工业机器人将走出工厂，大规模地进入各个领域，将人们从重复枯燥的劳动中解放出来。