梅卡曼德基于长久对于工业3D视觉以及工业智能技术的沉淀，在算法模型以及对工业场景的理解和适配将构成其第一层竞争壁垒，而基于行业Know-how形成的商业化落地能力（性价比、稳定性等等）形成第二层壁垒。

 

　　一、工业机器人从自动化到智能化的使命变迁

 

　　工业机器人一直被看作是自动化与数字化水平的标志，从2013年开始，中国成为了世界上每年工业机器人增长数量最高的国家，这也代表着中国在制造、供应链等环节的升级改造也在近10年进入快车道。

 

　　值得一提的是，从每年的新增安装量数据来说，中国市场的占比一直不断提升，目前有接近40%的新增安装量在中国本土发生，并且这一比例仍在不断提升。中国正在以超越全球的发展速度进入工业的下一阶段。
 

 

　　“中国本土工业机器人市场，从长期来看仍然有较大潜力，背后的逻辑在于：人口红利逐渐消失的今天，我们看到中国的人机比例仍然较低（2019年中国机器人密度为187台每万人，美、日、徳平均313台每万人），未来一段时间，中国会处在工业机器人密度提升阶段。”

 

　　梅卡曼德市场部VP徐婷婷在接受亿欧采访时说道：“另一方面，工业机器人成本下降明显，很多行业对于使用工业机器人的ROI越来越理想，工业机器人市场有了更多的市场外沿。”

 

　　全球工业机器人占比中，占比最高的是搬运、焊接、组装三类，占全球总工业机器人存量分别为45%、24%、11%，中国市场的占比类似。工业机器人在中国工厂里承担起更多的搬运、焊接、组装工作时，以AMR为代表的新型服务机器人也开始走进工厂和仓库，物理意义的自动化、互联互通已经在中国本土市场持续火热了很多年。

 

　　在此基础上，大数据、人工智能、工业互联网等技术也开始登堂入室。一方面，更多的工业场景和数据支撑着中国日益稳定、精确、智能的算法迭代；另一方面，数字化、智能化的成果不断催生工业场景对智能化的需求。2017年前后，中国工业的升级进入真实意义的“智能化”阶段。

 

　　根据亿欧智库发布的《2019中国智能制造研究报告》，工业智能主要应用于视觉检测和预防性维修、生产优化、机器人视觉方面，基于机器视觉的AI技术是工业领域应用最广泛的类型。

 

　　“物流场景中，许多典型环节如播种、供包、拆码垛等需要AI辅助，这些场景下需处理大量的无序SKU，用传统的工业机器人无法解决识别定位等工作“，徐婷婷告诉亿欧，”而这些工作可以用先进的3D视觉方案去引导工业机器人完成。“

 

　　二、梅卡曼德构建AI+3D+工业机器人核心技术能力

 

　　徐婷婷所在的公司——梅卡曼德机器人创办于2016年10月，如今刚迈进创业的第五年。从创立开始，梅卡曼德就致力于将智能赋予工业机器人，从公开信息来看，目前已经过7轮融资，并于2020年11月完成了B+轮近亿元融资，源码资本和老股东红杉共同参与。

 

　　目前梅卡曼德提供“AI+3D视觉+工业机器人”解决方案，其中包括智能相机Mech-Eye系列产品、视觉算法软件Mech-Vision、智能编程环境Mech-Viz。该全套解决方案目前主要应用在物流、制造等环节，在搬运（如拆码垛）、上下料、拣选分类、定位、涂胶、装备、拧螺丝、检测等多场景适配。

 

　　“3D工业相机存在多年，但传统的3D工业相机没有得到大规模推广应用，主要有以下一些原因。”

 

　　徐婷婷在采访时告诉亿欧，“首先，传统的3D视觉产品算法不够智能，无法满足如识别复杂图案的物体、紧密贴合的物体等问题；其次，部分方案感知范围和能力不足，如无法识别黑色、反光件等；再次，仅有视觉的方案并不足够满足需求，运动规划算法对于避免奇异点和碰撞是非常重要的；最后，典型的3D视觉产品光硬件价格就在十多甚至数十万人民币左右，很多场景下使用性价比不高。”

 

　　梅卡曼德机器人正提供从3D传感器到机器人适配及部署的整套方案应对行业面临的问题，如“视觉引导拆码垛”、“视觉引导工件上料”、“视觉引导货品拣选”、“视觉引导快递供包”以及视觉引导机器人进行涂胶、装配和定位，已经成为梅卡曼德成熟的产品化方案。

 

　　在核心的硬件产品3D相机部分，梅卡曼德提供了Mech-Eye Deep\Log\Nano\Laser L\Pro Enhanced等多类型的产品满足不同的需求。徐婷婷在采访中提到：“拆码垛场景下相机工作距离远、视野要求大，我们对应的产品是Mech-Eye Deep和Mech-Eye Log系列产品；在上下料的场景里，速度快、精度高、视野大是典型要求，因此我们开发了Mech-Eye Pro Enhanced系列产品；另外针对环境光变化强烈的场景，开发了基于激光的Laser L。“

 

　　在视觉算法层面，梅卡曼德采用先进的深度学习算法，提升面对复杂环境的处理能力，高精度自动化标定、快速准确定位物体也是其算法的重要特点。

 

　　徐婷婷在采访时告诉亿欧：“在物流和制造场景下，有部分的场景难度较大，如混拆混码、播种、工件上料等。我们针对这一系列广泛存在的场景，开发出海量SKU分拣、混拆混码、视觉引导工件上料等多项解决方案，可以识别各类纸箱、包裹、货品等在内的多种物体，节拍也能满足用户要求。举个例子，我们的播种解决方案，节拍可达3s/件，可达到人工拣选的速度，在某些场景下甚至优于人工的节拍。”
 

 

　　另外，梅卡曼德开发了Mech-Viz机器人智能编程环境，0代码的编程环境可极大降低机器人的使用门槛，通用的平台可以结合合作伙伴覆盖更多的需求，为合作伙伴赋能。

 

　　提及未来，梅卡曼德除了产品线上更多的布局，也在扩张新的应用场景，如3D检测等等。目前无论工业3D视觉，甚至工业智能仍处于不断发展阶段，对场景的依赖、对产业化的考验不断塑造新的市场格局。

 

　　梅卡曼德基于长久对于工业3D视觉以及工业智能技术的沉淀，在算法模型以及对工业场景的理解和适配将构成其第一层竞争壁垒，而基于行业Know-how形成的商业化落地能力（性价比、稳定性等等）将形成其第二层壁垒。

 

　　“Demo和实际落地应用会存在差距，因此经过多个应用打磨出来的技术积累带来的壁垒是深厚的、是坚固的。”徐婷婷在提到未来竞争时说道。