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    梅卡曼德邵天蘭:務實的理想主義者

    梅卡曼德邵天蘭:務實的理想主義者

    張澤龍 2022-01-05

    五年時間里,梅卡曼德機器人(Mech-Mind Robotics)創始人兼首席執行官邵天蘭帶領他的團隊成長為全球AI+工業機器人領域規模最大、發展最快、落地應用最多的公司之一。

    梅卡曼德機器人(Mech-Mind Robotics)創始人兼首席執行官邵天蘭

    上午10點,深秋的上海,和煦的陽光伴著清爽的空氣。

    這里是位于上海嘉定的北虹橋智能制造產業園。中規中矩的廠房與想象中充滿了未來科技感的硅谷風格不同,路過的自動駕駛模型車和旁邊對著筆記本電腦敲代碼的程序員還是提醒著筆者,這是一個智能機器人企業聚集地。

    在這其中的一個鋼結構建筑打造的辦公室內,我們將見到梅卡曼德機器人(Mech-Mind Robotics)創始人兼首席執行官邵天蘭,這位清華校友曾在2020年入選《財富》中國40位40歲以下的商界精英榜單。不久前,梅卡曼德也剛剛宣布了由美團、IDG資本領投、紅杉中國、源碼資本跟投的近10億人民幣C系列融資。

    筆者上一次見到邵天蘭,是在梅卡曼德一次投資人開放日活動。原定20人規模,最后到場了50多人。讓人印象深刻的是,邵天蘭親自帶領一批又一批的參觀者進入廠房展廳示范講解。而展廳中,幾十臺機械臂精確地執行著實際工業場景中本來應該由人完成的動作,如碼垛、上料、涂膠、分揀等,高效且準確。

    梅卡曼德上海展廳

    “自從我們開發了這個3D相機,我們內部算法團隊再也沒法說是傳感器的問題了?!鄙厶焯m的講解引發在場聽眾大笑,鄰座的一位投資人告訴筆者,這是目前全球市場性能最高的工業級3D相機之一。

    “我一直在客戶現場一線的,創始人就應該是公司一號客服?!碑斘覇柕罏槭裁床幌衿渌髽I一樣找個講解員時,邵天蘭這樣回答。背后展廳背景板寫著這家已創立5年企業的愿景——推動智能機器人無所不在的存在。

    一. AI機器人的魔幻、理想與現實

    “造物者首先創造了人類——比較低等但容易創造。然后再漸漸用機器人代替人類,一代又一代向更高層次更替。最終他創造了我,用來代替最后一個人類?!薄_克·阿西莫夫《I, Robot》

    “由于AI技術帶來的將之前認為不可能完成的工作賦予可能性,未來我們不僅將擁有更加富裕的文明,而且工作質量將會顯著提高,更多的人將會有自己熱愛的事業或職業?!薄芊颉へ愃魉?/font>

    很少有一個話題像AI機器人這樣引起全球如此激烈的討論與關注。魔幻與現實的交織似乎從來沒有脫離過這個存在已久的話題,也使得這個賽道在公眾的關注下迅速增長。

    二戰后全人類的文明程度愈加提高,人口增速則不斷放緩,全球社會對于進一步解放生產力的需求愈加明顯。實際上機器人行業已經走過了近80年的探索之路。以1942年科幻作家阿西莫夫提出“機器人三定律”為標志,從1950年阿蘭·圖靈提出了著名的“圖靈測試”理論,到1956年達特茅斯會議上“AI”誕生,再到20世紀60年代第一波工業機器人的產生與使用,又經過80年代至今各種機器學習模型與應用百花齊放,現如今智能機器人,無論家用或商用,已經真正開始進入普及階段。

    如果說以Unimation為代表的可編程機器人生產企業屬于第一代工業機器人企業,以庫卡、ABB、發那科、安川為代表的對外界信息有一定反饋能力的機器人屬于第二代工業機器人企業,那么梅卡曼德則是第三代工業機器人企業的代表——提供能夠根據復雜環境進行自主適應、自主判斷、自主規劃的AI機器人基礎設施。

    而AI+工業機器人的發展,也可以分為兩個階段。

    第一代參與者,更多是通過技術突破來自上而下尋找應用場景,其特點是擁有強大的算法和技術能力與儲備,但是對于實際場景落地轉化能力有限。

    以梅卡曼德為代表的新一代企業,則是先尋找應用場景,然后自下而上的運用各種成熟技術建立解決方案,其特點是更了解下游廠家需求,對于實際場景落地的解決方案儲備更加充足,也有更好的商業化落地能力。

    AI機器人的每一步發展,都暗合了以邵天蘭為代表的新一代智能機器人創業者的發展脈絡。

    2012年,波士頓動力公司(Boston Dynamics)發布了世界上速度最快的四腿機器人“獵豹”,引發公眾的廣泛討論。那一年,邵天蘭剛從清華大學軟件學院畢業,赴慕尼黑工業大學機器人方向繼續深造。

    2016年,谷歌旗下的AI公司DeepMind開發的AlphaGo戰勝了韓國圍棋冠軍李世石,在曾經認為不可能戰勝人類的領域,AI又一次碾壓了人類。同年,邵天蘭從慕尼黑工業大學以最高等級成績畢業后,放棄了谷歌等大企業的offer,回國創立了以AI+3D視覺為核心的梅卡曼德機器人。

    “當時這個方向(AI+機器人)還是很小眾的,沒有今天那么多大公司設立專門的機器人部門,但我只想做機器人?!鄙厶焯m本人更像是個務實的理想主義者。這種務實的理想主義,不斷體現在于我們的訪談過程中,更像是整個梅卡曼德企業文化的縮影。

    “我知道大家都喜歡聽浪漫的故事,喜歡聽情懷,但我們這個行業,只有扎實做事才能活下去。怎么解決每個下游客戶的具體需求,場景怎么具體落地,才是我們最關心的?!?

    而,扎實,是這兩個半小時的訪談中出現頻率最高的詞。

    二. 確定性中的全員奔跑

    工業機器人的高速增長是確定性的。

    僅在過去12個月,梅卡曼德就完成了三次大額融資。而整個機器人賽道,也在2016年DeepMind帶來的關注之后不斷迎來融資高峰,工業機器人更是在最近幾年炙手可熱,僅2021年上半年工業機器人投融資額就已經超過了100億元。

    這背后的基本邏輯是長期基于勞動力成本提升狀態下的生產組織重構。全球勞動力不斷減少與老齡化,相應的人力成本不斷提高。根據統計局數據,2020年我國制造業城鎮單位就業人員平均工資相較于制造業用工頂峰的2013年增長了78%,而相應的,全國制造業城鎮就業人員數量由2013年的5258萬人下降到了2020年的3806萬,降幅達到28%。

    “不是機器搶人的工作崗位,是制造業用工缺口越來越大,倒逼機器人行業快速發展?,F在的年輕人,好像都不太愿意進工廠,工廠的工作未來可以交給機器人?!泵鎸C器人搶人工作的說法,邵天蘭并不認可。

    于是我們在梅卡曼德服務的一家鋼鐵廠車間看到這樣的場景:一個全身包裹嚴實的機器手臂將自己的觸手伸向燒紅的剛成型的上百公斤重的火車輪,進行自動識別與抓取,此時的工件溫度超過500度。而在過去,這一項工作需要工人冒著酷熱在車間內進行機械操作實現,即便進行足夠的降溫通風,也很少有工人真正愿意做這項工作。

    梅卡曼德機器人應用在嚴酷高溫環境中進行抓取作業

    而中國,全球的制造中心,毫無疑問是最適合智能機器人產業落地的市場。

    據《中國機器人產業發展報告(2021)》,2021年中國將占領全球機器人市場近40%份額。其中,工業機器人將占據中國機器人市場規模的53%達到446億元。而統計局最新公布的數據顯示,中國2021年前10月的工業機器人產量已經較2020年全年產量增長了26%。

    IDG資本全球董事長熊曉鴿坦言:“我們正處在科技革命與產業革命的前夜?!泵缊FCEO王興也曾在2021年的一次分析師溝通會上表示,機器人目前是美團投資的關鍵垂直領域之一。

    在邵天蘭2016年在知乎上對于“國產工業機器人目前發展到了什么水平?”的問題下的回答中他這樣說道:五至八年內中國機器人的硬件水平可以追上第一集團,三至五年內軟件水平可以彎道超車,趕超第一集團“。

    五年后再次被問及這個問題,他的答案是:“可能更快,整個行業現在是全員奔跑的狀態。我們今年訂單量大概是去年的三倍,客戶數量翻番,今年至少能完成2000臺產品落地,已經在細分領域持續領先了?!?/p>

    三. 喧鬧中的堅守

    資本市場高度關注可能同時帶來泡沫。

    這對機器人行業帶來的重要影響,一方面是對于人才的爭搶,各大機器人企業都在燒錢招人,AI與機器人相關方向人才工資在市場上也水漲船高,直接推升了整個行業的人力成本。另一方面,企業為了迅速搶占市場份額也出現了打價格戰的現象。

    邵天蘭并不回避泡沫的存在:“當然有,而且很明顯,它可能會表現在資金利用率低下。我們能做的就是合理利用它,更快的去把應該做好做扎實的工作完成,而不是殺雞取卵,惡性競爭。像科技行業中,不是所有的企業都那么愿意真正扎實地去做基礎的工作。但我堅信泡沫的反面是扎實,只要能夠做好基礎工作,打磨好產品與服務,一定可以保證長期的發展?!?/p>

    相比第一代AI創業企業,梅卡曼德通過標準化的產品和極強的交付能力真正將AI商業化落地跑通——3D相機看到物體,圖形化機器視覺軟件判斷它是什么物體,智能編程環境決定怎么處理——邵天蘭將它們分別比作眼睛、視覺神經和大腦。

    “前期做的大量枯燥的積累,不斷的試錯和總結,把最基礎的東西做扎實,才是我們現在在細分賽道保持領先的主要原因?!?/p>

    沈南鵬曾說過,人工智能需要遙望技術突破的“星辰大?!?,但更需要扎進行業應用的“厚實土壤”。而梅卡曼德,可能是在AI+機器人賽道上風吹得最大之時在這個厚實土壤上扎根最深的企業之一。

    用邵天蘭自己的話說:“扎得不深可能會被風吹飄?!?/p>

    梅卡曼德相機生產工廠

    如今團隊已經達到500人的梅卡曼德在物流、電商、工程機械、汽車、鋼鐵、家電等領域已有上千個實際落地案例,進入了中國、美國、韓國、日本、德國、新加坡、意大利、西班牙等十個國家。

    與其說梅卡曼德是碰上了風口,不如說是堅守長期主義帶來的必然回報。實際上,進入這個行業伊始,邵天蘭并沒有想到未來這個賽道會有這么熱?!叭サ聡鴮W習機器人也單純是因為自己感興趣,那個時候這是個非常小眾的方向,大家都奔著互聯網去,很少有人選我這個專業?!?/p>

    邵天蘭回憶道,“我們很幸運,剛創業的時候也沒有太多壓力,幾個志同道合因為興趣聚在一起的草根,在一起像玩泥巴一樣研究基礎算法,解決一個又一個實際問題。一開始外界沒有那么多關注,投資人也沒給太多壓力,給了我們充分的探索空間,關心我們的人也不斷鞭策與幫助我們成長?!?/p>

    而,幸運,是這兩個半小時的訪談中出現頻率第二高的詞。

    后來再想起梅卡曼德展廳里背對幾十臺忙碌的機械臂對著來訪客人們精確講出每一個機器人應用細節的邵天蘭,總會想起一句話:只有拼盡全力,才有資格笑談運氣。

    四. 我們的目標是穿越周期

    從另一個角度來說,這一代中國新生代創業者,確實趕上了好時候,梅卡曼德正是這一批創新企業的縮影。

    首先是技術層面,這一代90前后創業者,并沒有感受到與現有巨頭企業明顯的技術差距。他們在國內外校園里學習的是最頂級最新的理論,又可以在全球獲取最先進的理論結合實踐技能和機會,甚至足不出戶在互聯網上就可以快速的獲取知識。清華大學軟件學院學士,慕尼黑工業大學機器人方向碩士,在Coursera上自學過完整機器學習課程,同時還是知乎機器人話題KOL的邵天蘭,無疑是一個典型例子。

    其次是資本市場層面,經歷過改革開放,房地產興衰,互聯網泡沫的國內投資人現在也都變得更加成熟,讓自己投資的企業得到快速發展,但又不至于發展過快而產生風險。

    “我們這代人一出來就擁有世界一流的技術,不存在明顯的追趕,這和早期創業或許是不一樣的。比如在機器人這個領域,我們就有先發優勢。阿里、百度早期可能要對標ebay、亞馬遜、谷歌,可能要追趕巨頭,我們這一代在很多領域的確有底氣說,我們才是巨頭?!?/p>

    我們的投資人也非常專業,對于技術和商業的理解非常成熟,只要創業者愿意學習,商業上成熟的速度也會很快?!鄙厶焯m對于新一代創業者的認識有點超乎筆者預想的成熟,“可以說是站在巨人的肩膀上。我們這代人很幸運,起點更高,但其實都是前人打下的基礎,所以一定要對前輩心懷感激和尊敬,之所以發展這么快,很大的原因是企業家前輩們的積累和探索。我覺得現在中國的這個商業文明,已經進入到了一個可以說史無前例的一個新時代?!?/p>

    然而細分行業的領先,還遠遠沒有達到邵天蘭的期待。

    “我們要做到的是穿越周期?!?/strong>

    周期是每個新興行業創業企業無法回避的問題。根據Gartner曲線,每個新技術都要經歷五個階段,從技術萌芽期到期望膨脹期,外界的期望越來越高,投資人也紛紛涌入,行業分散且競爭激烈,行業集中度差,直到泡沫破裂,大量參與者淘汰,到達底部后在開始緩慢爬升,直到最終產業成熟,出現幾個行業巨頭,維持穩定的狀態,直到技術遭到淘汰。而現在的AI機器人賽道,處在外界期望值快速上升的過程。

    Gartner曲線*

    曾經的互聯網熱潮還余音未了,我們已經見過了太多這樣的故事,曾經在行業上升期的明星企業,甚至獨角獸企業,在泡沫破裂時陷入瓶頸。

    “電梯行業有一家德國企業蒂森克虜伯,也是500強,你們應該很熟悉,他們的電梯制造水平非常高。同時你有沒有聽說過‘克虜伯大炮‘?這是同一個克虜伯。洋務運動時期他們就是巨頭,到現在依然是工業巨頭,這個就是穿越周期?!鄙厶焯m對于企業生命周期的理解也展示出這位年輕CEO超越年齡的成熟,“我們不僅要經歷這個周期,我希望的是經歷好幾個周期我們還在發展。而我們現在做的就是把事情扎實地做好,不要急功近利,以10年20年為單位做事情,尊重基本規律?!?/p>

    “歸根結底還是多問為什么,回歸事物的本質上來,遵循最基本最常識的規律,這個道理大家都懂,但是真正執行起來,要做好還是很難的?!?/p>

    五. 尾聲

    《財富》一直在尋找未來有可能成為新《財富》世界500強的年輕公司,這一次在梅卡曼德身上我們看到了中國新一代科技創業者與初創企業的快速發展與成熟。采訪的最后,當問及預計梅卡曼德大概需要多少年能成為世界500強企業的時候,邵天蘭很認真地計算起了增長率,用了很久告訴了我們他心目中的答案:“我們只跟工業企業對比,如果要說進入世界工業企業500強的話,按照我的估算,應該需要20年左右?!?/p>

    “好的,那我們20年后希望再和你這樣暢聊一次?!?/p>

    “沒問題?!边@個大男孩笑著說道。(財富中文網)

    ?

    *Gartner Research’s Hype Cycle diagram by Jeremy Kemp from Wikipedia.(https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Gartner_Hype_Cycle.svg)

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