梅卡曼德的創始人兼CEO邵天蘭
騰訊科技訊 近幾年隨著人工智能、深度學習等概念的火爆，智能型機器人獲得了業內的廣泛關注。而相比于大眾所熟知的消費型智能機器人，工業智能機器人在工業轉型的助推之下，也迎來了高速增長期。
在該領域探索一年多的，為工業機器人提供智能解決方案的梅卡曼德（Mech-Mind），就是積極參與到工業機器人轉型升級的一員，他們致力于將智能賦予工業機器人。
在拿到第三輪融資后，梅卡曼德的創始人兼CEO邵天蘭近日接受了騰訊科技的專訪，并透露了團隊的核心理念和接下來的規劃。
現在的工業機器人還不夠聰明
一說到“機器人”相信多數人的認知還停留在科幻小說以及大銀幕影視作品中，而事實上，工業機器人的“聰明”程度可能會讓不少人大跌眼鏡。
為什么會這么說？邵天蘭向騰訊科技舉了一個很簡單的例子證明了這一點，“如何將所需要的物品從一堆物品中準確識別并找出”，這在我們人類看來是一個相對簡單的動作，而對于機器人來說算是仍是一個尚未得到有效解決的難題。
如果把這個問題再放大，如果是面對成千上萬的快遞包裹、工業物料零部件，大小不一、形狀各異且無序地堆放在一起，沒有“眼睛”和“大腦”的機器人就會顯得更加“心有余而力不足”。
廣泛存在的實用場景和困難重重的技術使得混雜物體分揀問題（Random Bin-Picking）被稱為機器人學的“圣杯”。
現有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。
現在，梅卡曼德選擇從3D視覺抓取以及機器深度學習等方面進行突破。
要給工業機器人“賦眼加腦”
據邵天蘭介紹，梅卡曼德團隊給出的解決方案是為機械臂加裝 “眼睛”和“大腦”。
通過視覺算法技術，可以在混雜擺放的物品中精準抓取，即使碰到反光表面和暗色表面的貨物，也能有效進行識別。
梅卡曼德智能機械臂在進行混雜物體分類
梅卡曼德打造的智能機械臂同時還具備極強的深度學習能力。相較于傳統大批量樣品學習的方式，其通過少樣本學習，就能滿足該機械臂的識別和抓取需要，有效地減少了人力和成本，不同貨物的可復制性顯而易見。
此外，梅卡曼德的這套解決方案還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。
價格方面力求更加親民
據高工產研研究院（GGII）數據顯示，2017年國內市場新增工業機器人13.6萬臺，同比增長達到60%。
在人工成本增加、產業升級、政策扶持等因素助推下，國內工業機器人市場需求持續釋放。中國已經連續五年成為工業機器人第一大消費國。
不過，需求增長的結果，很可能是“肥”了海外企業。“目前一套成熟的工業機器人，采購價格大致在3~6萬美元”，在談及價格這一最為敏感的信息點，邵天蘭如是說到。
而對于梅卡曼德在價格方面的競爭力，邵天蘭到是表現得相當有自信，“依托自己團隊在研發上的優勢，使得我們的產品售價低于國內外同行競品的三分之一。我們的目標定在了單套產品1萬美元以下，目前我們已經達成了這一目標。與此同時，我們也保持著足夠健康的利潤率。”
目前，梅卡曼德已經和國內兩大電商平臺以及部分物流企業合作落地了多個項目，也在通過一些機器人和物流裝備集成商落地出貨。
融資、入選微軟加速器，助推企業成長
要實現將智能賦予工業機器人，梅卡曼德同樣還需要資金和資源的支持。
據公開資料顯示，梅卡曼德目前已經獲得三輪融資，新一輪融資也在進行中。梅卡曼德CEO邵天蘭表示，新一輪的融資將主要用于技術迭代和海內外市場方面的擴展。另據騰訊科技了解，梅卡曼德目前已經在國內數個項目中將技術落地。
此外，梅卡曼德還成功入選了致力于打造創新生態體系的微軟加速器o北京第11期校友企業。除了能夠獲得價值上百萬元萬人民幣的微軟Azure云服務等多種資源外，梅卡曼德背靠微軟加速器也將獲得大量企業、政府資源以及技術支持。
有了這樣的資金以及技術的支持，相信這家成立不到兩年的初創企業會走得穩健。
