梅卡曼德邵天兰:具身智能的技术判断与商业落地(附演讲PPT)


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9月15日,“智见·行远——梅卡曼德具身智能生态伙伴峰会暨上市特别活动”在上海举行。梅卡曼德创始人、CEO邵天兰发表《新起点,新征程——具身智能的技术判断与商业落地》主题演讲,围绕公司战略、具身智能技术路线与商业化、规模化落地分享了梅卡曼德的最新思考与实践。
邵天兰在演讲中提出了四个判断:
智能机器人是真趋势,但人形不是。
机器人应用的主要成本往往不是机械,而是工程师的时间。
制造与物流自动化远未解决。
当前行业最大的挑战是可规模化。
围绕规模化这一目标,梅卡曼德正从技术、产品和产业协作等多个层面持续推进:探索更适合物理世界的“具身原生”技术路线,把复杂的机器智能能力沉淀为标准化“眼、脑、手”产品,并与本体厂商、系统集成商和终端客户形成分工,让机器人能够更快部署、更稳定运行,并在更多场景中持续复制。

上市是新起点
目标更高,标准更高
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面向未来,梅卡曼德的战略始终围绕客户价值展开:为自动化解决方案提供商和具备技术能力的大型终端客户,提供标准化、易用的智能传感、感知及规划决策产品与高标准化解决方案,帮助客户更高效、低成本地实现自动化需求。需求推动产品迭代,真实数据促进技术进步,生态提升效率,销量进一步改善成本与质量,由此形成持续运转的增长飞轮。
支撑这一战略的,是梅卡曼德长期坚持的价值观——实事求是、与时俱进,坚持长期主义、与合作伙伴长期共赢,以客户为中心、以奋斗者为本。邵天兰认为,价值观不只是判断对错的准则,更是一家企业长期创造价值的方法。
看清趋势,更要看清落地难题
围绕具身智能的发展,邵天兰提出四个判断。第一,智能机器人是真趋势,但人形不是。客户真正需要的是部署快、成本合理、简单易用和稳定可靠,决定体验的关键是感知、决策与规划能力。在制造和物流领域,工业机器人、协作机器人及其他形态的机器人仍将长期服务于不同场景。
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第二,机器人应用的主要成本往往不是机械硬件,而是工程师的时间。从方案设计、软件开发、现场调试到后期维护,大量定制工作抬高了综合成本。用AI提升标准化程度,把部署周期从数月压缩至数天甚至更短,让更多合作伙伴能够自主完成交付,才有可能真正降低应用门槛。
第三,制造与物流自动化远未解决。大量辛苦、危险、重复的工作仍等待被自动化,市场空间广阔。
第四,行业最大的挑战是可规模化。做出一个演示并不难,难的是让产品通用、简单、可靠,并通过合理分工和生态协作,从一个现场复制到成百上千个现场。
技术路线
走向具身原生、分层架构与组合泛化
在技术路线判断上,邵天兰认为,VLA与世界模型都带来了重要进展,但单一范式仍有边界:前者擅长学习从观测和指令到动作的映射,可能受制于数据量与泛化能力;后者能够描述“采取动作后会发生什么”,却不天然回答“应该做什么”。机器人还同时面对慢速高层推理与高速动作执行的不同需求,不能把所有问题都交给同一个大模型。
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梅卡曼德更看重面向物理世界原生构建的技术体系,以及合理的分层、抽象和表征。受到人脑结构的启发,机器人大脑可以将意图理解和长程推理、任务与动作编排、技能选择、高频控制与误差校正放在不同层级,在各自合适的时间尺度上协同工作。高层借助通用大模型理解任务,底层围绕真实物理交互形成快速、稳定的闭环。
这一体系追求的核心能力,是组合泛化。机器人不必穷举“形态×物体×任务×执行器”的所有组合,而是学习可复用的物体、动作与技能表征,在新场景中重新组合。由此形成“一脑多形”:同一套机器人大脑可以适配单臂、双臂、不同轴数的机器人等不同本体,以及夹爪、吸盘、灵巧手等不同执行器,让底层能力跨形态、跨任务迁移。
跨过Demo到规模化
真正的产品必须经得起现场检验
从技术演示到商业化落地,中间隔着一条漫长的成熟度阶梯。邵天兰援引Waymo建设物理世界AI的经验指出,Demo只是很小的一部分,选对上限足够高的技术路线,并建立部署、仿真与评估闭环,才能持续把新技术转化为产品。
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他进一步以LV0至LV10概括严肃应用机器人的产品化进程:从剪辑演示、一镜到底,到客户现场稳定运行,再到销售、售前和合作伙伴能够独立完成销售与交付。衡量一项技术,不能只看演示是否亮眼,更要看它能在多大程度上离开核心研发人员、实现稳定复制。
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具身智能的产品市场匹配,需要同时满足三项条件:功能与可靠性达到客户要求;同一产品能够高效率复制;客户ROI成立,并愿意持续使用和自发复制。归根结底,产品必须跨过精度、可靠性、速度和综合成本四道门槛。任何一项不及格,技术就还没有成为真正有效的产品。
以“眼脑手”标准化产品
支撑产业协作与持续进化
机器人技术链条长、需求多样且碎片化,没有一家企业能够包揽所有环节。梅卡曼德选择把机器智能相关能力沉淀为标准化“眼脑手”产品:以“脑”的感知、规划与决策为核心,以“眼”获取高质量物理世界信息,以“手”完成操作,并与机器人本体厂商、系统集成商和终端客户发挥各自所长,共同推动规模化应用。
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峰会上,梅卡曼德也展示了这一体系的最新进展。“脑”侧,Mech-GPT、世界动作模型、Mech-DLK与智能仿真能力持续演进,让模型训练、效果验证和现场部署更简单高效;“手”侧,第三代Mech-Hand进一步提升寿命与柔性操作能力;“眼”侧,多款Mech-Eye 3D相机及线激光轮廓测量产品,持续拓展透明、反光、远距离、极端环境和精密制造等场景的感知边界。动态感知、机器人标定等能力,则进一步把高速、高精度感知转化为稳定的行动闭环。
这些技术与产品并非彼此孤立的功能叠加,而是围绕真实任务形成协同:从看清和理解物理世界,到规划、执行与反馈校正,再将现场数据用于模型和产品迭代,让同一套通用能力持续适配更多机器人与应用。
前景广阔
但不能急功近利
邵天兰在演讲最后表示,具身智能的前景极其广阔,即使只解决制造和物流中的一部分需求,也可能形成巨大的市场。但行业越热,越需要坚持长期主义:先验证真实、可持续的产品市场匹配,再推动规模扩张;持续突破关键技术,把产品和应用场景做扎实;不作假、不夸大,不追求短期的虚假繁荣。

上市带来了新的平台,也带来了更高的责任。站在新起点上,梅卡曼德将继续围绕真实客户价值,完善具身智能“眼脑手”技术与产品体系,与全球合作伙伴共同把可用、可靠、可复制的智能机器人带到更多真实场景。
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