中新經緯6月26日電 (魏薇)“當前具身智能類似十年前的自動駕駛，處于L2(場景限定智能)向L3(跨場景泛化)過渡階段。”26日，梅卡曼德機器人CEO、創始人邵天蘭在世界經濟論壇2025年新領軍者年會(第十六屆夏季達沃斯論壇)期間接受中新經緯采訪時表示。
公開資料顯示，梅卡曼德機器人的自研機器人AI大腦+3D視覺產品已在汽車、物流、重工等眾多行業落地。
隨著具身智能概念的興起，梅卡曼德也緊跟市場需求。“我們已系統性布局具身智能技術，自主研發了‘手眼腦’平臺(含Mech-GPT多模態大模型、高精度3D相機、多指手)，具備理解、識別、操作能力，泛化性強。”邵天蘭介紹。
在邵天蘭看來，未來發展核心不是機器人機械形態，而是視覺感知、任務理解、操作執行等核心組件的通用化，“通過這些組件的通用化，我們已在家電、汽車等行業實現大規模應用。”
談到當前工業機器人行業面臨的機遇，邵天蘭稱，目前工業機器人的智能化不足。全球工業機器人存量僅400萬臺，而制造、物流等相關行業仍有超10億從業者，當前機器人僅能替代其中極小部分。若替代1%的崗位，就能帶來千萬級市場，遠超現有工業機器人存量規模。具體來說，現有機器人多依賴固定編程，難以適應動態、非標準化的生產場景(如小批量定制化生產、復雜零件分揀)，而制造業、物流中大量此類場景未被滿足，這是最大的需求缺口。
盡管市場缺口大，但邵天蘭認為，工業機器人行業仍面臨兩大挑戰：一是技術層面，機器人需提升在復雜環境中的感知、決策和操作能力(如柔性物體的精準抓取、多任務協同)；二是商業化層面，如何通過規模化交付降低成本，同時積累足夠多的行業數據優化算法。
邵天蘭指出，人工智能和大模型的發展正在加速解決這些問題，具身智能技術將極大拓展工業機器人的應用場景和數量。例如，大模型能提升機器人的“理解能力”――通過多模態數據(視覺、力覺等)學習，機器人可更精準地識別不同形狀、材質的物體；還能優化“決策能力”，根據實時場景生成靈活的任務規劃，減少人工編程的工作量。
“未來，隨著技術進一步突破，工業機器人將從標準化工廠向服務業(如商超分揀、餐飲配送)、家用場景(如老人輔助、家務協助)等更復雜的環境延伸，推動行業進入千億美元級別的藍海市場。”邵天蘭說。
邵天蘭介紹，梅卡曼德機器人的核心是專注做機器人的“眼睛”(高精度3D相機)和“大腦”(感知、規劃、決策能力)，通過標準化、易用的軟件交付，適配不同行業場景，實現跨行業落地。
“對創業公司來說，標準化需要平衡硬件可靠性、軟件功能適應性、完善的服務體系，以及行業經驗積累。我們用了8年時間，逐步完善這些能力，才實現了規模化――當技術、服務、信任的‘拼圖’拼好，覆蓋更多行業就成了自然結果。”邵天蘭說。
2019年開始，梅卡曼德機器人開始布局海外市場。邵天蘭稱，較早布局海外市場主要有三個原因，一是發達國家的高標準市場能倒逼公司提升技術；二是工業品全球差異小，不提前布局可能被其他公司搶占市場；三是頭部工業自動化公司大中華區收入僅占1/4-1/3，不做全球市場會限制規模。
在拓展海外市場的過程中，梅卡曼德機器人也曾遇到挑戰。“當時最大的困難是既要保持產品高標準，又要快速建立口碑。”邵天蘭說，梅卡曼德機器人通過聚焦擅長領域(如“手眼腦”技術)、與巨頭合作，戰略上早布局但戰術上穩扎穩打，目前海外業務占比已接近50%。
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責任編輯：常濤 李中元
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