相似十年前的无人驾驶，处于L2(场景约束智能)向L3(跨场景泛化)过渡阶段。”26日，梅卡曼德机器人CEO、创始人邵天兰在世界经济论坛2025年新领军者年会(第十六届夏日达沃斯论坛)期间承受中新经纬采访时表明。

  揭露材料显现，梅卡曼德机器人的自研机器人AI大脑+3D视觉产品已在轿车、物流、重工等很多职业落地。

  跟着具身智能概念的鼓起，梅卡曼德也紧跟商场需求。“咱们已系统性布局具身智能技能，自主研发了‘手眼脑’渠道(含Mech-GPT多模态大模型、高精度3D相机、多指手)，具有了解、辨认、操作才能，泛化性强。”邵天兰介绍。

  在邵天兰看来，未来开展中心不是机器人机械形状，而是视觉感知、使命了解、操作履行等中心组件的通用化，“经过这一些组件的通用化，咱们已在家电、轿车等职业完成大规划使用。”

  谈到其时工业机器人职业面对的机会，邵天兰称，现在工业机器人的智能化缺乏。全球工业机器人存量仅400万台，而制作、物流等相关职业仍有超10亿从业者，其时机器人仅能代替其间极小部分。若代替1%的岗位，就能带来千万级商场，远超现有工业机器人存量规划。具体来说，现有机器人多依靠固定编程，难以习惯动态、非规范化的出产场景(如小批量定制化出产、杂乱零件分拣)，而制作业、物流中很多此类场景未被满意，这是最大的需求缺口。

  虽然商场缺口大，但邵天兰以为，工业机器人职业仍面对两大应战：一是技能层面，机器人需提高在杂乱环境中的感知、决议计划和操作才能(如柔性物体的精准抓取、多使命协同)；二是商业化层面，怎么经过规划化交给削减相关本钱，一起堆集足够多的职业数据优化算法。

  邵天兰指出，AI和大模型的开展正在加快处理这样一些问题，具身智能技能将极大拓宽工业机器人的使用场景和数量。例如，大模型能提高机器人的“了解才能”——经过多模态数据(视觉、力觉等)学习，机器人可更精准地辨认不一样的形状、原料的物体；还能优化“决议计划才能”，依据实时场景生成灵敏的使命规划，削减人工编程的工作量。

  “未来，随技能进一步打破，工业机器人将从规范化工厂向服务业(如商超分拣、餐饮配送)、家用场景(如白叟辅佐、家务帮忙)等更杂乱的环境延伸，推进职业进入千亿美元等级的蓝海商场。”邵天兰说。

  邵天兰介绍，梅卡曼德机器人的中心是专心做机器人的“眼睛”(高精度3D相机)和“大脑”(感知、规划、决议计划才能)，经过规范化、易用的软件交给，适配不一样的职业场景，完成跨职业落地。

  “对勇于探索商业模式的公司来说，规范化需求平衡硬件可靠性、软件功用习惯性、完善的服务体系，以及职业经历堆集。咱们用了8年时刻，逐步完善这些才能，才完成了规划化——当技能、服务、信赖的‘拼图’拼好，掩盖更多职业就成了天然成果。”邵天兰说。

  2019年开端，梅卡曼德机器人开端布局海外商场。邵天兰称，较早布局海外商场主要有三个原因，一是发达国家的高规范商场能倒逼公司提高技能；二是工业品全球差异小，不提早布局或许被其他公司抢占商场；三是头部工业自动化公司大中华区收入仅占1/4-1/3，不做全球商场会约束规划。

  在拓宽海外商场的过程中，梅卡曼德机器人也曾遇到应战。“其时最大的困难是既要坚持产品高规范，又要快速树立口碑。”邵天兰说，梅卡曼德机器人经过聚集拿手范畴(如“手眼脑”技能)、与巨子协作，战略上早布局但战术上步步为营，现在海外事务占比已挨近50%。