五年时间里，梅卡曼德机器人（Mech-Mind Robotics）创始人兼首席执行官邵天兰带领他的团队成长为全球AI+工业机器人领域规模大、发展快、落地应用多的公司之一。

梅卡曼德机器人（Mech-Mind Robotics）创始人兼首席执行官邵天兰

上午10点，深秋的上海，和煦的阳光伴着清爽的空气。

这里是位于上海嘉定的北虹桥智能制造产业园。中规中矩的厂房与想象中充满了未来科技感的硅谷风格不同，路过的自动驾驶模型车和旁边对着笔记本电脑敲代码的程序员还是提醒着笔者，这是一个智能机器人企业聚集地。

在这其中的一个钢结构建筑打造的办公室内，我们将见到梅卡曼德机器人（Mech-Mind Robotics）创始人兼首席执行官邵天兰，这位清华校友曾在2020年入选《财富》中国40位40岁以下的商界精英榜单。不久前，梅卡曼德也刚刚宣布了由美团、IDG资本领投、红杉中国、源码资本跟投的近10亿人民币C系列融资。

笔者上一次见到邵天兰，是在梅卡曼德一次投资人开放日活动。原定20人规模，***后到场了50多人。让人印象深刻的是，邵天兰亲自带领一批又一批的参观者进入厂房展厅示范讲解。而展厅中，几十台机械臂地执行着实际工业场景中本来应该由人完成的动作，如码垛、上料、涂胶、分拣等，高效且准确。

梅卡曼德邵天兰：务实的理想主义者

梅卡曼德上海展厅

“自从我们开发了这个3D相机，我们内部算法团队再也没法说是传感器的问题了。”邵天兰的讲解引发在场听众大笑，邻座的一位投资人告诉笔者，这是目前全球市场性能高的工业级3D相机之一。

“我一直在客户现场一线的，创始人就应该是公司一号客服。”当我问道为什么不像其他企业一样找个讲解员时，邵天兰这样回答。背后展厅背景板写着这家已创立5年企业的愿景——推动智能机器人无所不在的存在。

一. AI机器人的魔幻、理想与现实

“造物者首先创造了人类——比较低等但容易创造。然后再渐渐用机器人代替人类，一代又一代向更高层次更替。***终他创造了我，用来代替***后一个人类。”——艾萨克·阿西莫夫《I, Robot》

“由于AI技术带来的将之前认为不可能完成的工作赋予可能性，未来我们不仅将拥有更加富裕的文明，而且工作质量将会显著提高，更多的人将会有自己热爱的事业或职业。”——杰夫·贝索斯

很少有一个话题像AI机器人这样引起全球如此激烈的讨论与关注。魔幻与现实的交织似乎从来没有脱离过这个存在已久的话题，也使得这个赛道在公众的关注下迅速增长。

二战后全人类的文明程度愈加提高，人口增速则不断放缓，全球社会对于进一步解放生产力的需求愈加明显。实际上机器人行业已经走过了近80年的探索之路。以1942年科幻作家阿西莫夫提出“机器人三定律”为标志，从1950年阿兰·图灵提出了***的“图灵测试”理论，到1956年达特茅斯会议上“AI”诞生，再到20世纪60年代波工业机器人的产生与使用，又经过80年代至今各种机器学习模型与应用百花齐放，现如今智能机器人，无论家用或商用，已经真正开始进入普及阶段。

如果说以Unimation为代表的可编程机器人生产企业属于***代工业机器人企业，以库卡、ABB、发那科、安川为代表的对外界信息有一定反馈能力的机器人属于第二代工业机器人企业，那么梅卡曼德则是第三代工业机器人企业的代表——提供能够根据复杂环境进行自主适应、自主判断、自主规划的AI机器人基础设施。

而AI+工业机器人的发展，也可以分为两个阶段。

参与者，更多是通过技术突破来自上而下寻找应用场景，其特点是拥有强大的算法和技术能力与储备，但是对于实际场景落地转化能力有限。

以梅卡曼德为代表的新一代企业，则是先寻找应用场景，然后自下而上的运用各种成熟技术建立解决方案，其特点是更了解下游厂家需求，对于实际场景落地的解决方案储备更加充足，也有更好的商业化落地能力。

AI机器人的每一步发展，都暗合了以邵天兰为代表的新一代智能机器人创业者的发展脉络。

2012年，波士顿动力公司（Boston Dynamics）发布了世界上速度***快的四腿机器人“猎豹”，引发公众的广泛讨论。那一年，邵天兰刚从清华大学软件毕业，赴慕尼黑工业大学机器人方向继续深造。

2016年，谷歌旗下的AI公司DeepMind开发的AlphaGo战胜了韩国围棋***李世石，在曾经认为不可能战胜人类的领域，AI又一次碾压了人类。同年，邵天兰从慕尼黑工业大学以高等级成绩毕业后，放弃了谷歌等大企业的offer，回国创立了以AI+3D视觉为核心的梅卡曼德机器人。

“当时这个方向（AI+机器人）还是很小众的，没有今天那么多大公司设立专门的机器人部门，但我只想做机器人。”邵天兰本人更像是个务实的理想主义者。这种务实的理想主义，不断体现在于我们的访谈过程中，更像是整个梅卡曼德企业文化的缩影。

“我知道大家都喜欢听浪漫的故事，喜欢听情怀，但我们这个行业，只有扎实做事才能活下去。怎么解决每个下游客户的具体需求，场景怎么具体落地，才是我们关心的。”

而，扎实，是这两个半小时的访谈中出现频率高的词。