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梅卡曼德机器东说念主首创东说念主、CEO邵天兰把创业八年的历程比作是"拼舆图"，他们专注于机器东说念主的眼、手、脑，但愿通过圭表化的家具适配浅显的硬件形态，从而狡饰千行百业。邵天兰称这种模式是"既要、又要、还要、也要"的历程，不仅门槛高，难度也大，但如今一齐走来，梅卡曼德的家具还是在汽车、物流、重工等稠密范围跨行业、范围化落地，荟萃四年市占率第一，成为全球"AI+机器东说念主"范围范围最大的独角兽企业。

十几年前入行时，邵天兰险些是清华唯独一个取舍去德国攻读机器东说念主专科的东说念主，2016年他入局树立梅卡曼德机器东说念主，但愿能够让机器东说念主的智能再上一个台阶，2017岁首，华创老本独家领投了梅卡曼德的Pre-A轮融资。

在全民作念机器东说念主的今天，邵天兰用历史的后视镜回看，发现今天的机器东说念主行业很像2015年的自动驾驶——一方面时期的打破和特出带来了特别大的但愿，但另一方面，泡沫之下，好多东说念主也会低估时期展示到大范围落地之间的门槛，从而制定出激进的时分表。

是以在邵天兰看来，"比起名义海浪的噪声，我们更应该关注水下演进的潮水"，而梅卡曼德曩昔八年恰是通过一次次打硬仗，在时期、客户、全球化等方面王人打下了基础，才得以在冲向具身智能结尾的历程中上了桌，并得到了一个好的位置。

近日，邵天兰作客「牛白丁」，和华创老本抵制结伴东说念主吴海燕一说念纪念了机器东说念主行业的发展，对比了自动驾驶行业的时期演进，并畅想了改日机器东说念主如何走入千门万户。本期节目中，你将听到一家独角兽企业的成长轨迹，以及在冲向具身智能结尾的历程中如何上桌的旅途。      

嘉宾先容：

邵天兰，梅卡曼德机器东说念主首创东说念主、CEO

本期主播：

吴海燕，华创老本抵制结伴东说念主  

以下为节目内容，经过 CGCVC 裁剪——

吴海燕：天兰，迎接来到华创的办公室，录制这期「牛白丁」，你先先容一下我方吧。

邵天兰：诸君听众一又友好，我是梅卡曼德机器东说念主首创东说念主、CEO邵天兰，我们在 8 年前树立了梅卡曼德机器东说念主，经过 8 年发展，我们所作念的高精度工业级 3D 相机和东说念主工智能的软件还是服务于特别多的物流和制造场景。

我们作念的是机器东说念主的眼、手、脑，但愿机器东说念主能像自动驾驶的汽车一样，有自我的感知智商、盘算智商和决策智商。当前我们在机器东说念主的上料、搬运、装配、切割、焊合、涂胶、质检等好多场景王人有特别多的应用，我们是全球首个在制造和物流内部已毕大范围制造、大范围智能机器东说念主应用的公司。也特别侥幸，在公司很早期的时候我们就得到了华创老本的投资。

吴海燕：你们还是大范围应用到好多场景里了，亦然全球在这个范围里作念得最佳的公司。那时是什么机会让你看到了这个标的的创业机会？

邵天兰：2016 年底，我从德国归来创办了梅卡曼德机器东说念主。最近的三、四年，我们的业务增长特别快，也已毕了大范围的应用落地。我那时归来的时候看到的机会和今天的大模子其实很像——人人看到了新一代的东说念主工智能时期，让机器东说念主有更好的智能后劲。

当年的记号性事件便是 AlphaGo 战胜了李世石，同期在机器视觉方面也有好多的特出，就好像我们从 2023 年看到像 ChatGPT 这样的时期一样，在那一波海浪内部我们树立了梅卡曼德，目前也启动利用更新一代的时期，包括生成式 AI、大模子、多模态等时期，我们但愿能够让机器东说念主的智能再上一个台阶。

吴海燕：从2016 年到目前机器东说念主行业阅历了什么样的变化？

邵天兰：机器东说念主行业不错看作是学考虑机的东说念主在"挟制"这个行业的一个历程。我本科在清华大学，原本的好多机器东说念主的实验室推行上是归在机械学院底下的，人人认为机器东说念主有机械的部分，有截止的部分，是以原本是好多机械和电气，包括电机还有截止关连的学科。这些年我看到的一个特别要紧的趋势，便是搞考虑机的东说念主，特别是作念东说念主工智能、作念大模子，包括从其他行业，比如自动驾驶等出来的一些东说念主，开打趣叫"挟制"了这个行业，便是目前人人认为机器东说念主更多是关乎智能的，这是我们看到的一个特别彰着的趋势。

吴海燕：2016 年阿谁时候是更关乎硬件或者更关乎截止。

邵天兰：我认为更多如故在机器东说念主的智能上，要能够有特别好的感知智商，能识别数以千计、万计的物品，要能精良地去感知它的气象，以及自主操作智商、任务领会智商、决策智商等等。从2012年去德国念书启动算起，我本东说念主进入机器东说念主这个行当也有不短时分了，在这期间我看到机械和截止是有特出的，然则特出的幅度以及带来的本质变化是远远小于东说念主工智能的，而我们目前看到总计这个词行业正在赶快地东说念主工智能化。

吴海燕：那我换个方式问，目前这个行业有好多新的名词：大模子、泛化、具身智能等等。在 2016 年你创立公司的时候，包括我们 2017 年投资的时候，王人还莫得这些见解。那今天树立一家机器东说念主公司，和曩昔比拟，创业者的想法以及行业有什么不同？

邵天兰：我认为有特别好的不同，也有特别坏的一面，但得到的关注更多了。

吴海燕：当年好像也很侵扰，也有一波作念机器东说念主的公司出来。

邵天兰：但不行和今天的侵扰比拟。我 2012 年从清华本科毕业，去德国念书，读的便是机器东说念主。我的信息不一定很全面，但据我了解，总计这个词学校毕业的几千东说念主中，去德国读机器东说念主的可能就我一个。但到今天，像这样的决策还是特别特别多，我去德国时机器东说念主如故一个冷门专科，到今天开打趣说还是启动有点烂大街了，似乎总计东说念主王人在作念机器东说念主。

今天我们看到好多大厂，比如谷歌、英伟达、Meta、字节、特斯拉，还有腾讯、阿里、京东、好意思团等等，以致奇瑞、小鹏等汽车厂商王人在作念机器东说念主，同期也看到特别多的科研院所、高校在进入，还有像星罗棋布一样冒出的创业公司。

吴海燕：全民王人在作念机器东说念主，九行八业王人在作念。

邵天兰：以致好多省份也创立了机器东说念主考虑中心。是以我刚才讲到的一个要紧的变化便是今天机器东说念主行业得到的来自包括政府部门、投资东说念主、大企业的关注，比我那时刚树立梅卡曼德的时候要多得多。它有特别好的一面，比如好多创业公司融资会愈加容易，因为关注这方面的老本好多，同期国度政策也会撑持，潜在客户也会被这样的飞扬所引诱，是以更有可能得到一些早期客户的关注。

与此同期，也会有不好的一面。第一，过早地启动过度竞争。好多家具的闇练度事实上还远远不够好，但价钱还是被打到很低很低了。像东说念主形机器东说念主，比如有五指贤慧手、四指贤慧手等等，以致有东说念主声称要作念到更低。

第二，对预期的错判。因为目前行业的时期闇练需要一些时分，包括创业公司也需要时分打磨我方的智商、树立团队，以及把家具迭代好。但由于这样短期的过度关注和预期，会导致人人有一些不切推行的时分表，或者关于时期特出的欲望。是以我觉恰当前的这种热度，带来了好多机会的同期也带来了特别多的挑战。 

这让我想起 2015 年或者 16 年的自动驾驶行业，阿谁时候我看自动驾驶行业更多是一个旁不雅者的变装，但今天我发现那时发生在自动驾驶行业里的总计事情，如今在机器东说念主或者具身智能范围里正在历史重现，总计的事情王人以另外一种样式再发生一遍。

吴海燕：那对比自动驾驶行业，目前机器东说念主行业处在什么样的进度上，或者什么样的家具时期发展的阶段？

邵天兰：2015 年的自动驾驶和今天的机器东说念主特别像。第一，时期的打破和特出带来了特别大的但愿。难无私还莫得隆重创业时，就看到新闻里好多自动驾驶的视频，好多公司画的时分表等等，这是一个人人照实能看到但愿的，而不是虚拟而来的趋势。我们看到好多这样的时期特出，能带来以前所想象不到的事情。我我方把这叫作念 early sign of success，便是奏效的早期信号，照实能看到好多这样时期的特出。

第二，好多创业者和大公司，包括老本进来后，会有一部分东说念主启动给出很激进的时分表，比如曩昔说的"三年商用、 五年量产"，还有好多大厂讲过，到了 2018 年或者 2020 年，总计的车王人会已毕自动驾驶。

如果以后视镜的角度来看十年后的今天，缓助驾驶在 20 万级别以上的车基本普及了。 L2 的缓助驾驶、 L3 的自动驾驶，目前以千台为单元在作念试运行。像文远知行、Waymo、百度的萝卜快跑等头部企业，在一些特定区域还是有几百辆到上千辆的出租车在作念生意化的运行，范围也在逐步膨大，但如故在千台这个级别。这个时分表的推行进展速率，显豁是远远慢于十年前的激进预期的。

吴海燕：这样听起来，其实机器东说念主行业，如故比 2015 年的自动驾驶要好一些，因为目前机器东说念主行业应该处于 L2 的普及阶段， 但15 年的时候自动驾驶行业 L2 还莫得普及。

邵天兰：是的，我以为本质的原因是因为自动驾驶是一个东说念主命关天、特别严肃的行业，波及东说念主身安全，是以在相似的时期闇练度下，机器东说念主行业的应用就会比自动驾驶要广一些，因为波及到东说念主身安全，它的门槛天然也会更高一些。

不雅察自动驾驶，我从中学到了两件事：第一，人人所宣传的最激进的时分表险些不太可能已毕；第二，在这个历程中，如故会有东说念主能够发展起来，天然终末推行的时分表莫得人人想象的那么快，可能会先通过 L2 或者关键器件发展起来。

吴海燕：我们我方用后视镜看一下，因为华创亦然自动驾驶行业早期投资的参与者，好多看法和你差未几。另外，自动驾驶行业因为是个全新的行业，机器东说念主也一样，等于总计这个词产业链条王人要去重塑，从新启动建供应链，客户场景王人要从零启动。它的克己就在于创业公司和大公司的起跑线一样，以致创业公司还更有上风，因为它更生动，大公司可能在既有闇练行业的基础迭代方面更具上风，在全新行业里反而不一定。

自动驾驶行业照实也阅历了几次大起大落，罕见次的但愿之巅，也罕见次的枯燥之谷，中间有过特别难受的、老本和市集王人不认同的阶段，也有人人从新燃起但愿，又启动对这个行业追捧的时期，但熬过来的公司也因此成为了行业里平台级的公司。

邵天兰：我以为这很像海浪，当我们在海水名义时，会看到这个浪一霎 10 米高，一霎又下去了。但当我们潜到 10 米以下以致更深的时候，会发现洋流其实吵嘴常踏实的。如果从一线真是作念时期的同学的视角来看，自动驾驶时期的特出，并莫得像老本侧所进展出来的这样大的周折。只不外有的时候人人因为有了过度预期、过度应允，就会失望。

但时期真是的演进，我以为如故比较踏实的，天然也会阅历一些迭代，是以，比起名义海浪的噪声，我们应该更关注水下演进的潮水。

机器东说念主行业亦然如斯，我当作从业者，获取信息唯独可靠的蹊径便是和真是作念的东说念主去沟通，然后去已毕、复现这样的时期。如果不和东说念主深度沟通、推行复当前期，只是单凭视频或者论文，我我方是不太敢投诚这些信息的开端的。

至于网上好多信息、传言，就更是鱼龙羼杂，是以，上头风波很大的时候，你反而要关注到真是的时期的演进、生意的演进，包括应用场景等等，这亦然我目前特别但愿能切身参与其中的事情。

吴海燕：对，一个全面由机器东说念主参与的改日，想起来如故挺好意思好的。好多枯燥、危急的膂力职责，王人让机器东说念主去作念了，然后东说念主类就不错从事一些更有创造力的事情，有更多的时分陪同家庭、舒适文娱，作念精神享受的事。

那从机器东说念主行业的推行进展来看，刚才也提到梅卡的家具还是有好多客户在用了，机器东说念主行业先在哪些行业普及起来？进展阶段会是什么？我们80 后、 90 后最期待的是有一天，不再非得指望孩子养老，但愿机器东说念主能帮我们养老，这个愿望概况还有多久能已毕？

邵天兰：发轫我的不雅点是指望机器东说念主养老，比指望孩子来养老还更靠谱一丝。只消 80 后、 90 后的东说念主活命方式健康一丝、开车阻挠一丝，不要作念太危急的极限通顺，基本上王人不错看到改日机器东说念主去作念险些总计事情，从这个好奇瞻仰好奇瞻仰上来讲，这一天其实莫得那么远处。

吴海燕：是以指望机器东说念主来服务东说念主，相配于自动驾驶的全无东说念主自动驾驶？

邵天兰：是的，不错到L4、L5，比如 90 后在退休之前，我认为是能看到这一天的，但短期内三、五年，可能莫得那么快，耐久来看我吵嘴常有信心的。

吴海燕：那我们目前处于什么阶段上？机器东说念主颖悟哪些？不颖悟哪些？

邵天兰：当前，我认为机器东说念主在相对可控的环境下，以及专科东说念主士的操作下，能作念的事情范围的增长速率很快，我个东说念主的不雅察是每年翻一倍。今天的机器东说念主如故在一个相对可控的环境下应用会更多一些，比如制造和物流行业，包括大型服务业如沃尔玛等也不错很好应用。

吴海燕：这些环境比拟家庭服务、养老的区别是什么？

邵天兰：发轫是环境的可控性。比如大型工场，不错相对比较好的瞎想机器东说念主的职责环境。然则一个家连我我方王人瞎想不了，再加上如果有宠物可能会更复杂。其次便是专科性，如果一个家具要面向众人，要筹商到好多东说念主莫得受过专科培训。此外还有付费智商，关于大型制造业来说，哪怕百万级其实亦然比较小的开导，但如果家用，可能就要到 10 万级以下。终末是安全性，在专考场面中，有东说念主员、轨制以及设施去保险安全，但进入家庭，这些东西就要作念得更严格。

吴海燕：换句话说，机器东说念主如故得先在特定环境的特定客户用起来，然后渐渐才调走进千门万户，是以我们的家具目前亦然特定行业、特定客户、特定场景。

邵天兰：我们目前的行业和应用还是特别浅显了，既不错在汽车厂的焊装车间作念上料、码筐、焊合、质检等等好多职责，同期也不错在奶粉厂、快递物流站作念搬运。我们目前的客户来自特别多的行业，大到几十米以致上百米长的汽船坐褥，也有几毫米的手机部件的坐褥。

吴海燕：要服务这样多行业、客户，你们是不是要作念好多定制化？

邵天兰：这倒不会，我们目前所服务的总计行业客户，王人是圭表化、通用化的家具。因为我们目前作念的是机器东说念主的眼睛和大脑，不管几十米长的船如故几毫米的部件，天然作念的是装配、切割、焊合等其他工艺，但王人是从视觉层面起程，它所作念的事情王人比较有共性——识别物体的种类、判断它的气象、精确地定位，然后诱导机器东说念主完成相应的动作。

这个动作不错是好多种，但东说念主的眼睛相对而言更有共性。比如我自己踢球踢得很差，但眼睛不错判断场上的情况，只不外是我不会踢辛劳；我也不会转笔，但眼睛不错判断出笔是什么款式的。是以我们手的智商天渊之隔，但眼睛的智商相对而言最具共性。

吴海燕：但机器的眼睛和东说念主的眼睛应该也还不彻底一样，比如物流行业，可能不需要观点那么好，但另一些场景如汽车、半导体这些行业，是不是需要一对特别机敏的眼睛？

邵天兰：对的，但这更多是传感器层面的各异，我们目前作念的高精度相机，最高还是不错作念到 0.2 微米的精度——便是把一根头发劈成 400 份，每一份差未几便是 0.2 微米。我们也有能够狡饰几米措施的高速的家具。天然精度不一样，但从背后东说念主工智能算法角度来讲是相对有共性的。因为目前的家具内部，推行上东说念主工智能是开发难度最大、成本最高、周期最长的部分。

我们目前有多少硬件的型号，概况十几个 SKU 就不错狡饰绝大部分的场景，从耐久来看，SKU 可能也不会那么多。东说念主工智能的算法，如果要为每一个场景去作念有益的开发考验考据，照实受不了。是以最关键的部分，如故要把大脑的部分共性化，至于传感器的部分会有一系列的细分型号。

吴海燕：我们不作念内容是吧？

邵天兰：对，我们目前我方不作念机器东说念主的内容，比如机器臂或者移动的平台等等。我们不错适配几十个品牌、上千个不同的机器东说念主的型号。因为第一，从时期角度，内容更多属于机械截止、电器，这些不是我们公司擅长的；第二，从生态位来看，内容厂商更多是我们的合作伙伴。此外，从目前总计这个词市集模式来看，在莫得要紧时期变量的情况下，创业公司去作念这些事情，我认为也短少机会，是以我们我方目前是不作念内容的。

吴海燕：我们作念了精确的定位，听起来有一些可想而知的克己：用少许型号的家具，去莽撞成百上千个场景的需求，这对创业公司而言，是更聚焦更可行亦然花费更少的方式。那有莫得遭遇什么问题或者难点呢？

邵天兰：我们目前的模式便是通过圭表化的家具，去适配特别浅显的硬件形态，然后能作念好多的行业。上风在于一朝作念出来之后，它的效力、全球化以及客户狡饰王人会很好。

但最大的问题便是容易作念不出来，因为像这种模式，其实是一个"既要、又要、还要、也要"的历程。对客户而言，你的硬件要有很好的可靠性、闇练度，各方面的性能王人要好；软件要具备完善的功能，东说念主工智能的算法要有特别强的妥当性，在现场才调特别踏实、快速地部署起来。同期，还要有特别完善的培训文档、时期撑持的体系，况兼作念过好多行业考据，积聚了好多训戒，能被客户信任的同期，还要拓展合作伙伴的集会，这样他们才调自行去完成录用。 

当你领有这一切之后，就不错了，但问题是若何去领有这一切？是以这些提及来容易，上手的门槛其实是比较高的，我们亦然树立 8 年来，才逐步地把刚刚所说的拼图拼起来。当拼图拼好时，化学响应天然就会产生。但当其中几块缺失机，尽管缺得未几，但效力依然很难提上去。

吴海燕：这些东西对国内和国外的客户是一样的吗？如故有什么不同？

邵天兰：每一个行业、每一个应用场景，国内和国外王人会不同。国外的客户，关于家具的多样认证，包括好多推行应用的考据，以及家具自己的时期文档是不是全面？使用是不是简便？特别是能否自行上手使用，王人特别敬重。

因为中国国内工程师的数目多，交通也比较方便，人人坐高铁曩昔就能给到客户时期撑持。但在国外，非论是工程师薪资如故交通成本王人很高，是以他们会特别敬重能不行自哄骗用这点。

吴海燕：客户但愿开箱即用。

邵天兰：特别是发达国度，客户对家具闇练度的要求是更高的，既包括你的踏实性、性能，也包括功能、文档、培训易用性等等各个方面。如果够不上一定的闇练度，那对他们而言，带来的冗忙可能还多于你给他的克己，他就不会去用。

吴海燕：我们是哪一年启动作念国际市集的？

邵天兰：我们从 2019 年就启动作念，不外那时候作念国外市集，更多是但愿得到一些反馈来携带我们的家具开发。真是以扩伟业务为方针来作念国际市集是在 2021 年，那时候疫情还莫得彻底收尾。如今国际的业务收入还是占到一半了。

吴海燕：19年你们树立还不久，为什么要在那么早就想着去探索国际市集呢？国内市集还不够大吗？

邵天兰：中国市集很要紧，而且也很大。但我认为国际市集有几个点是一定要作念的意义：发轫，发达国度的高圭表市集能够把我们带着往上走，这种压力特别要紧，因为我们看到总计Tob 的好公司终末一定是被一些高圭表的客户带起来的，我们进入发达国度市集，它能够倒逼我们这一丝。第二，机器东说念主行业不像消费品，消费品的地区个性化很凸起，但工业品在不同国度之间的各异莫得那么大。是以如果我们不出去，那等国外同类公司发展起来之后，他们也会进来。

吴海燕：换句话说，你不主动攻出去，别东说念主就会攻进来。

邵天兰：是的。第三，我考虑了好多公司，包括机器东说念主、工业自动化，比如西门子等等公司的财报，这种头部的工业自动化公司，他们在总计这个词大中华区所得到的收入一般是 1/4 ～1/3。意味着如果我不作念全球市集，终末所面对的市集范围可能只好总范围的 1/4。

吴海燕：这跟我们曩昔的印象不太一样，因为广泛认为中国事一个制造业大国，为啥这些制造行业的上游供应商只可孝顺 1/4~1/3 的收入呢 ?

邵天兰：我以为有这样几点原因：第一，我们制造业的产值特别弘大，但其中有一些大批的坐褥，比如钢铁等等，但像机器东说念主、还有一些自动化，边缘孝顺可能莫得那么大；另外便是价钱的问题，因为目前不管是消费品如故工业品，中国的价钱比拟全球合座是偏低的，天然数目上可能占比会更大一些，但总计这个词产值占比会相对低一些。此外，比拟于发达国度的坐褥，我们自动化的比例相对低一些。

是以中国目前天然是全球大工业市集的单一最大客户，但从总量上来讲只占 1/4~1/3，我认为也比较合理，这和中国在全球制造业附加值内部的占比亦然相匹配的。中国以 15% 的东说念主口，占据全球 30% 多的工业附加值，还是是一个特别了不得的树立了，目前在工业自动化上产值的比例和这个数字亦然相匹配的。

吴海燕：那当作一个中国的初创公司，如何赢得国际制造业客户或者渠说念商合作伙伴的吸收和取舍？

邵天兰：梅卡曼德有一个比较好的外皮要求，便是我们所作念的品类——东说念主工智能机器东说念主的眼睛和大脑，目前比较流行的说法叫具身智能，所面对的是一个全新的市集。这个市集之前不存在一个还是作念得很大的公司，把客户的心智以及家具的生态位占住，这对我们来说，会更有上风。

吴海燕：西门子、发那科、 ABB，这些巨头他们占据的是什么？

邵天兰：他们所作念的是在工业自动化时间里，比如像工控电器（编者注：工控电器‌是指用于工业自动化截止的电气开导，主要包括构武器、继电器、信号灯、按钮开关、主令开关、传感器、东说念主机界面、信息化开导、机器视觉、可编程截止器（PLC）、散播式截止系统（DCS）和可编程自动化截止器（PAC）等‌这些开导在工业坐褥中起着关键作用，能够已毕对电路或非电对象的截止、保护、检测和调度。），包括机械臂。

工业自动化阅历了机械时间、电气时间、考虑机时间，我们目前是在东说念主工智能时间，是以我们所面对的是新一代的家具、全新的市集，并不存在已有的巨头，这是一个客不雅要求。如果出海的厂家要挑战之前还是作念得很大的巨头，濒临的难度会更大。

在这个前提下，我认为我们作念了以下几点：一个是我们家具的界说和圭表吵嘴常高的，我们一上来并不是要作念一个低廉货，而是就要作念宇宙第一。非论从关键的性能、质地的圭表，如故各方面的完成度上，我们便是要作念一个好的家具；另外，我们就只作念我方擅长的事情，在其他方面和好多巨头有很好的合作；此外，我们作念的时候是策略上捏紧，很早就启动去作念国际市集，但战术上也不行过于恐忧。因为一朝过急，作念不好口碑，会有副作用。我们一齐也走得很塌实，国际业务占比从曩昔几年间，从 10% 到20% ，从 30% 到 40%，目前随即到 50% 了。

吴海燕：我们目前的客户主如若制造、物流这些行业，在自动化时间，好多制造业还是出现了所谓的"黑灯工场"、"无东说念主工场"，总计这个词工场内部可能就一两个工东说念主，以致莫得东说念主，那在这种情况下，东说念主工智能赋能的机器东说念主，还能为制造业提高多大的自动化、智能化的空间？这个市集到底还有多大？

邵天兰：这是一个很好的问题。发轫，如果去看一些宣传无东说念主工场的企业的财报，会发现它其实有 10 万东说念主，以致几十万东说念主。今天我们所看到的制造业内部的无东说念主化，仍然只是在特别局部的范围内发生，中国目前仍然有上亿东说念主在径直作念制造业关连的坐褥，如果把物流等关连的匹配产业算上，很可能会有 2 亿东说念主，在全球这个数字便是 10 亿东说念主。比如家电工场就有十几万东说念主，好多汽车厂也有几万东说念主到几十万东说念主。

吴海燕：这些工场是需要像特斯拉的东说念主形机器东说念主Optimus 那样，进工场拧螺丝吗？什么时候才调替代这些东说念主？用哪种方式？

邵天兰：我认为在制造和物流这些行业，东说念主形机器东说念主很可能不是最主流的形态。我把场景分红两类：一类是径直服务东说念主的场景，比如剃头店、餐馆、养老院，它的方针便是要服务东说念主。但我们同期有多数的场景，方针不是服务东说念主而是服务物品。比如坐褥一瓶矿泉水，方针便是为了把水坐褥出来，况兼送到需要的东说念主手上，那这个历程中，东说念主形所带来的价值就偶然那么大。

我们看到在制造和物流中，工业机器东说念主仍然有特别大的空间。在全球有 10 亿东说念主，以致可能20 亿东说念主在作念制造物流关连的事情，那全球的工业机器东说念主此时此刻的存量是 400 万，400 万乘以 100 也只好 4 个亿。也便是说，今天在全球范围内，至少每几百个东说念主才调对应一台工业机器东说念主，那它的主要瓶颈便是智能化程度不够。

哪怕我们只关注大中型的制造、物流和像沃尔玛这样的大型服务业，仍然看到是一个 10 亿东说念主在作念的市集，我们就算用机器东说念主去缓助其中哪怕 1% 的岗亭，亦然一个千万级的事情。这还是比今天总计这个词工业机械行业的存量王人要大。是以，即使在短期内，这样够得着的制造、物流和大型服务业，对工业机器东说念主来说，还是是一个特别弘大的市集了，这个市集敷裕产生千亿好意思元级别的巨头。

吴海燕：换句话说，在制造业、物流行业，其实自动化所能达成的替代东说念主的场景，还吵嘴常有限的，剩下的这些巨大的膂力活、办事的事情，要靠智能化去作念。

邵天兰：是的，我认为这内部有两点：第一，当我们不计成本时，今天东说念主工智能时期其实还是能作念好多事情，然则在现实宇宙中是要算账的。除了一次性的部署成本之外，瞎想、加工、安装、调试、爱慕以及坐褥发生变化，王人会带来成本的加多。比如坐褥一个新式号所带来的额外成本，这些王人要被筹商进去。 

以前的自动化，更多是诉诸于机械截止这些不够生动的开导，特别是定制化的机械，它的瞎想、加工、安装、调试的成本特别高，是以如果从算账的角度来讲，会发现好多事情只好通过东说念主工智能的方式才调算得过来。在奉行中，我们发现，客户在乎的不是东说念主工智能，而是关注总计这个词决策部署是不是快？空洞成本是不是低？是不是能够妥当它的变化，以及使用起来是不是简便？为了完成这几个方针，我们发现谜底便是东说念主工智能。

吴海燕：换句话说，我要惩办某一个问题有好几种蹊径，一种便是作念新，作念多样万般的自动化的开导，建新的一个自动化产线。

邵天兰：是的，比如通过机械的方式，我去瞎想有益的机械安设，小到一个夹具，大到整套的定制化的决策。

吴海燕：那我不错把这个职责多领会几步，每一步有一个自动化的安设去作念，有 10 个动作，我就给它 10 个开导去作念，把自动化作念到极致是一种决策。另一种便是多雇几个东说念主。还有一种决策，便是用一些明智的机器东说念主，俩机器东说念主就颖悟 10 个设施。

邵天兰：是的，背后本质上的生意逻辑便是定制化的硬件和圭表化的硬件，它们之间成本有 100 倍的各异。我举个例子，去宜家买一把椅子，可能只消几十块钱。但如果请一个木做事念椅子，哪怕锯出来的东西很粗拙、很简便，所花的成本很可能是上千元，因为你要买物料、瞎想、请东说念主，还要去作念加工。以致定制化加工成的椅子，终末很可能还和圭表化坐褥的椅子材质一样，但到终末你会发现存一个百倍的价钱各异。

相似，花 1000 元就不错买到一个很好的手机，但你要花10万从新作念一个险些不可能。今天几万块的汽车就还是很好了，你如果想我方手搓一个，可能几百万王人不够。是以本质原因便是一个圭表化的硬件大范围坐褥，不错带来百倍的成本优化。那么我们的问题就变成了，若何样使用圭表化的硬件来自大九行八业特别分散、特别定制化的需求？这个圭表化的硬件，和各个行业里多样需求之间的 gap，我们就用东说念主工智能、用机器东说念主的眼睛、大脑把它填上，这便是我们目前所作念的本质上的事情。

吴海燕：但有东说念主认为东说念主形机器东说念主更通用一些，无须改，啥王人颖悟。

邵天兰：表面上是，但我们看到像机器臂和谐机器东说念主、工业机器东说念主，包括移动复合机器东说念主，它相似亦然一种圭表化大范围工业坐褥的形态。那这种形态配上圭表化的眼睛和大脑，也能够去自大特别多的不一样的场景。是以这是我们所看到的一个本质性的生意逻辑，便是通过东说念主工智能，让这种大范围坐褥的、成本很低的机械，能够去面对千行百业特殊的需求，这个便是我们所作念的事情。

吴海燕：是以目前，如故让我们我方的更明智的机器东说念主，在大型制造业和物流行业的好多重要上去替代东说念主。

邵天兰：对的，我们也有一些服务业应用，主如若一些大型的服务业。

吴海燕：那什么时候不错让我们的机器东说念主渐渐地走到东说念主机交互的场景，以致走到家庭？这中间有一个跨越的蹊径吗？

邵天兰：我认为这个时期的演进彻底是荟萃的，今天在一部分的服务业场景中，我们还是有一些应用了。我认为它的发展，和今天我们还是在制造、物流还有一部分的生意场景中所作念的事情是彻底荟萃的。

但还有几个事情需要再进一时事提高，一是它的妥当性需要进一时事提高，因为从制造物流启动往服务以致家用走，我们面对的是愈加不可控的场景；第二便是空洞成本还要再进一步着落；还有一丝便是安全性，在最坏的情况下，一定要保证非专科东说念主员的安全。

这件事情从自动驾驶的发展上也能看出来，我记恰当年有一些说法认为" L2 的缓助驾驶，和L3、L4从时期层面上会是彻底不一样的。"我认为今天变成的共鸣是它们本质上如故重迭的。

吴海燕：纪念这个行业，华创在2016 年、17 年看自动驾驶的时候有一些 assumption，但其后被证伪了，其中一个假定便是：L2 和 L4 是彻底不一样的，那时认为作念 L2 的公司是无法通过时期演化到 L4 ， L4 会是彻底不同的公司。这是当年的看法，目前来看是错的。

邵天兰：对，我们到今天发现自动驾驶公司，比如使用的传感器，不管是双目也好，像激光雷达使用的考虑的芯片，包括我们所使用的端到端的时期、所使用的模子的结构、内部一些具体作念法，推行上是趋同的。像L2、L3、L4，今天人人的时期阶梯本质上我认为是趋同的。天然我不错说，为了已毕更高阶的自动驾驶，我的传感器更多、算力更大、使用的模子的范围更大以及空洞的成本更高级等。但他们之间的时期阶梯，我认为本质各异还是越来越小了。

吴海燕：换句话说，15 年、16 年那阵子的自动驾驶公司，那时候还是罕见十家拿到派司不错启程去路测了。阿谁时候人人投自动驾驶，去这些公司尽调时还是有机会坐上一辆自动驾驶汽车启程去转一圈。它跟目前自动驾驶的中枢区别是，阿谁时候的车在安全上还莫得 100% 的把执，其已毕在也不一定有，对吧？是以曩昔十年，人人王人在花时分惩办可靠性和安全性的问题。

邵天兰：是的，好多东说念主会低估从很好地展示到能够大范围推行落地，这之间的门槛。这关于创业公司来说有可能是致命的。一个事情推行上 10 年才会发生，我们权衡 3 年会发生，那有可能是致命的。

吴海燕：我们目前一些专考场景是制造业、物流行业，梅卡作念的机器东说念主，你界说是 L2 阶段，对吧？

邵天兰：对的，我们目前在 L3 上也有很好的进展，在一年傍边的时老实会有初步的应用。

吴海燕：从 L3 到我们联想中的、不错进入千门万户的L4、L5，中间它需要跨越的是什么？

邵天兰：我认为莫得本质性的门槛，更多的如故像刚才说的自动驾驶，比如 99%~99.9%~99.99%，这内部我们还要有特别稳妥的感知的智商，要有很坚决的操作智商。

吴海燕：需要路测，需要跑10 万英里。

邵天兰：天然我们需要数据，但我认为这件事有的时候是一个 oversimplification，便是过度简化。我们回看自动驾驶曩昔 10 年的历史，它显豁不是一个简便的网罗数据的历程。总计这个词范式，包括好多关键的模块王人有要紧的升级。天然今天人人会讲，像端到端，像大模子，以致像联想在讲的 VLA 司机大模子等等。我认为机器东说念主也会有一个肖似的历程，不单是是简便的数据的叠加，在这内部它的算法，包括好多关键的模块，会有多少次要紧的升级。

吴海燕：可能有东说念主会问，梅卡目前作念的行业是工场和物流行业，一方面，升级需要去作念，非论是架构的升级也好，如故模子的升级也好。另外，你此刻认为我方有没罕见据飞轮？因为你网罗的王人是制造业的数据，或者物流行业的数据。那日后要进入服务业，进入家庭、学校、病院，是不是还得从新启动？

邵天兰：我们目前还是从事实上考据了，我们今天所作念的，比如 L3 这种更前沿的成果吵嘴常好的。

机器东说念主的智能分红两个脉络：一个是 foundation model。就好像我们每个东说念主在大学选专科以前所学的好多事情一样，我要对这个宇宙有一些基础的领会，不管叫事件模子，或者机器东说念主的 foundation model 等等，它并不一定要某一个细分场景的数据。第二，在细分场景的妙技上，机器东说念主具有基础的能用的智商特别要紧。我们先从一部分能够得到的场景逐步地向更多的场景扩展，这内部 foundation model 的智商是逐步在积聚的，而且能够考据，这吵嘴常特别要紧的一丝。我们从自动驾驶的发展上也得到好多启发，先通过某些方式让总计这个词业务转起来，同期有多数的数据能够进来，这是一个很关键的点。

吴海燕：我们再畅想终末一件事情，我前段时分看英伟达发布的白皮书，他所公布的一些数据，包括一些行业的通用考虑的数据，王人指向了——目前机器东说念主在一些基础动作的完成率上如故比较低。这让我对年级大了之后能用上机器东说念主服务，产生了深入的怀疑。可能这个东西得二、三十年才调真是已毕？

邵天兰：我认为不会，二、三十年显豁是一个过度保守的权衡。

吴海燕：但我看到，单一动作最高奏效力只好百分之八十几。

邵天兰：两、三年有可能是一个过度激进的权衡，在机器东说念主的基础操作智商方面，10 年这个措施上我认为能作念到一个很好很好的成果，亦然一个可预期的完毕。不错类比自动驾驶，比如我们回看一下 15 年的自动驾驶。

吴海燕：那很好了。我最深刻的印象便是你的阿谁段子——可控核聚变 30 年，唯有挖坑在目前。

邵天兰：来岁量产，后年盈利，然后若何样？但我认为，其中有一些时期的事情还需要打破，然则不至于莫得念念路。总计这个词时期的演进大约分红几个阶段：第一，人人要有一个念念路；第二，要找到一些比较靠谱的具体的作念法，然后便是要打磨，把它作念好。

自动驾驶亦然发展了好多年，从上世纪八十年代一直到深度学习出现以前，比如13、14 、15 年，在此之前是一个找念念路的阶段。

吴海燕：阿谁时候如果问的话便是 30 年。

邵天兰：是的，因为那时候莫得念念路。

吴海燕：然则我们 2015 年说的时候说是 10 年。

邵天兰：对，因为阿谁时候人人还是有念念路了，然则还莫得抵制到一个王人认同的作念法。今天我们看到比如华为、特斯拉等，不行说彻底抵制到一个共鸣上，然则不错领会到一类共鸣上。

吴海燕：换句话说，目前通用机器东说念主、具身智能机器东说念主的发展，其实也到了刚才说的 2015 年，还是有念念路了。

邵天兰：有念念路，但还莫得笃定下来一个特别可行的作念法。

吴海燕：是以我们把这个权衡抵制到 10 年这个点上。

邵天兰：是的。

吴海燕 ：如果目前问，量子考虑的到来是 30 年如故50年呢？

邵天兰：我不懂这个事情，就不权衡了。在念念路产生以前，权衡的可靠性是很低的。

吴海燕：30 年、 50 年是一个概数。

邵天兰：是的，目前在机器东说念主行业我们看到了有这样的念念路，然后我们我方也有很好的进展，然则莫得任何东说念主敢说我们此时此刻的方法，它就通向最终的改日。

吴海燕：但如果权衡还是能具体到 5 年到 10 年这个措施，讲明还是抵制到一个大的方朝上了。

邵天兰：如果在 10 年这个措施上，那我们目前一方面要有前沿探索，另外一方面也要想办法把公司的基本功、多样智商、业务，包括范围作念起来。这亦然我们从自动驾驶上看到的随和，比如有的大学、考虑院、公司，试图一步到位，去作念L4、 L5，终末可能他们的进展反而过时于从 L2 渐渐往 L3 走的公司，比如华为、特斯拉以至极他的创业公司的进展，因为后者可能在生意上、数据上、多样智商的树立上是走得更好的。

今天的机器东说念主念念路，是我们有很坚决的大模子，在话语领会的智商上，在视觉的空洞感知智商上，包括在算力上进行操作等等，有很好的进展。是以我认为，下一个阶段是要找到一个能够通向更高以致结尾的范式。 

更准确的说法如故念念路，便是从一个念念路到一个真是的作念法，这之间可能如故有一些差别的，天然我们也看到这个历程在逐步地变短，逐步地抵制。今天的东说念主类很卷，一个念念路产生之后，就会有好多的资源进入去作念。

但要警惕一个点，今天人人天然有个好的念念路，然则作念法很彰着有局限性。我们看到今天总计的方法，不管是话语模子，包括 VLA ，包括多样万般的方法，很彰着是有局限性的。如果过于急功近利，用所谓的缓和出遗址的念念路，只是去卷当前的这个念念路，那很可能终末会一无所获。

是以我认为，在终末的方法还莫得彻底笃定的情况下，不要过于急功近利，如故要保持一定的发散性，要去尝试一些新的方法，而不是认为我们当前手上的方法就还是是最佳的了。这点我们亦然从别的行业，比如自动驾驶，比如轮回神经集会，包括 BERT 等等的公司身上学到的。它们可能在某个方法上作念了好多致力，但像 ChatGPT 这样新的方法出来之后，就彻底被碾压掉了。肖似这种事情我们看过好屡次。

吴海燕：相配于阿谁时期阶梯莫得被考据，其后又转向了不同的时期阶梯。

邵天兰：是的，是以在这种情况下，不要把公司总计的资源王人压在这一代的时期阶梯上。我认为一个健康的公司，最佳要构建三层业务壁垒，我们目前便是这样作念的。第一层，今天能够产生收入利润的业务，它还是有了敷裕的闇练度；第二层，今天所看到的前沿时期，要能够跟进和改造派下最佳的时期；第三层，我们也有一部分元气心灵，包括作念产学研合作，去探索一些在今天还莫得闇练的、新一代的时期范式。这便是所谓的"销售一代、改造一代、预研一代"。如有更多资源，以致不错再往前沿再探索一代，就不错幸免总计的资源 all in 在一个今天看来可能比较最初，但也许在将来的某一天就过时了的时期标的。最近的例子很可能便是轮回神经集会。

吴海燕：是以，迈向通用东说念主工智能的旅途越来越明晰了。到本年下半年 11 月份傍边，梅卡曼德还是创业九年了。当作首创东说念主，站在此时此刻，你如何界说梅卡曼德在机器东说念主场景里的位置？

邵天兰：我认为我们曩昔 8 年间所作念的事情，让我们在冲向具身智能这样的智能机器东说念主结尾的历程中上桌了，况兼得到了一个好的位置。

发轫，从智商上，公司的智商是要干戈打出来的，不是多少个东说念主聚在一说念，就自动得到这个智商，这个智商是活的，一定要人人在一说念作念一些事情，才调够树立起来；第二，我们得到了全球多数客户，包括上百门第界 500 强客户的认同，是因为我有基本的业务和品牌；第三，我们得到了好多生态合作伙伴，其中有好多的巨头，有好多细分范围最初的公司。

这些智商包括客户的认同、我们的生态，为我们去作念新的事情打下了基础。发轫能够得到好多客户真是的需求，还有多数的数据积聚，同期我们目前也有好多前沿时期，我们我方从范围、资金，以及各方面也有实力能去开发。是以我认为在冲上前沿、终末具身智能结尾的历程中，我们目前是能够上桌了。

如果我是英伟达、谷歌等等大公司，那我只消从兜内部掏出一部分钱，然后调一些最佳的东说念主，有可能就能上桌。但关于我们创业公司来讲，我们需要在一个时间的历程中去干戈，况兼要打赢它，而且要能够把公司作念到一定的范围况兼可陆续，才调够去参与下一个阶段的竞争。这亦然我从自动驾驶行业发展上看到的。

目前自动驾驶除了有像特斯拉、华为这样的巨头之外，还有多少家创业公司，亦然在冲向自动驾驶结尾中上桌了。这些公司我认为无一例外王人是在 L2 或者2.5、2.9、2.99 等等时间先把它的业务转起来，得到了好多的客户认同，包括数据、团队的树立等等，我但愿我们也能够有一个肖似的历程。

吴海燕：总结一下，便是你在一个更早的时分，因为取舍也好，因为运道也好，走在了一个正确的大方朝上，然后进到了一个正确的房间内部，坐在了这个桌子上。

邵天兰：是的，便是作念好了准备，不敢说作念好了总计的准备，但至少能够参与这样一个特别振作东说念主心的事情。机器东说念主行业不是一个个东说念主英雄的行业，它不像有一些范围，比如数学，某一两个大神靠我方的一己之力就能作念起来。

机器东说念主是一个时期链条特别长的行业，这点和自动驾驶很像。时期链条特别长，系统格外复杂，需要的身分也特别多，这个历程中想上桌其实不是一个容易的事情，而且不是简便的事情，不是聚一些东说念主、聚一些钱就能上桌，它需要一个活的组织，还需要总计这个词组织在陆续的战斗中产生的智商。

吴海燕：你刚有一个忠告，便是我们要好好锤真金不怕火身段，因为在改日的十年、二十年内，我们就能看到机器东说念主走进千门万户，服务于我们的好意思好一天。

邵天兰：是的，我对智能机器东说念主的改日特别特别有信心，而且我们还是在作念很塌实的进展。7月底上海的2025宇宙东说念主工智能大会，迎接听众一又友们来我们的展台，看一看我们在东说念主工智能方面的进展，可能让人人对 10 年之后机器东说念主进入千门万户更有信心。

吴海燕：我们今天就聊到这里，谢谢天兰来「牛白丁」作客，感谢人人的收听。

邵天兰：感谢诸君听众。

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