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再次拿到数亿融资,梅卡曼德的3D视觉+AI+机器人解决方案到底价值几何?

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  梅卡曼德日前宣布完成美团领投的数亿元C轮融资,老股东红杉资本中国和源码资本跟投,泰合资本担任独家财务顾问。梅卡曼德表示,本轮融资将进一步提升公司的产品和服务能力,更好地助力机器人解决方案提供商/集成商掌握和交付智能机器人应用,把握智能机器人时代的先机。

  这是梅卡曼德在过去十二个月内获得的第三次大额融资。前两次分别是2020年3月2日完成的过亿元B轮投资和2020年11月16日完成的亿元人民币B+轮融资。再往前就是2019年4月26日宣布完成的过亿元A和A+轮融资。自2016年10月成立以来,不到5年时间,梅卡曼德先后完成了8轮融资,融资进度可谓迅速,股份对应的资金量也高到吓人。

  

  截止目前,梅卡曼德的投资方包括了美团、红杉资本中国、源码资本、英特尔资本、启明创投等多家顶级投资机构,梅卡曼德到底是靠着什么吸引了这些资本的高额投资?3D视觉+AI+机器人的估值,真的有这么高吗?

  
▍技术驱动

  梅卡曼德当时在获得了数百万天使投资之后,自豪地说公司的目标是“对标Mujin”,但Mujin的价值迷惑恰恰也在于,强大的软件真的能够解决制造中的所有问题吗?

  一般意义上来讲,机器视觉由硬件和软件组合而成,主要可以分为成像和图像处理两大部分。光源、镜头、相机等硬件部分负责成像,视觉控制系统负责分析成像并输出分析结果。其中最考验难度的是结合深度学习和传统控制,实现深度神经网络应用到机器人控制。

  从产品上来看,硬件利润高,梅卡曼德在硬件上分了两条路线,分别是高精度系列和大视野大景深系列高性能3D相机,面向不同付费需求的客户,尤其是推出的Mech-Eye Enhanced系列3D相机,考虑到了更复杂的环境情况,减少对于控制的依赖程度,可对各种物体(包括黑色、一定程度的反光物体等)输出高质量的RGB-D图,让其能在更多种工业及学术研究应用场景使用。

  核心软件则包括视觉AI算法、机器人运动规划算法以及易于规模化部署的软件,最终提供整体3D视觉+AI+机器人的解决方案。相对于市场竞争者而言,梅卡曼德提供的方案最吸引人的主要还是在软件和算法部分,该部分也拉高了梅卡曼德的成本利润率。梅卡曼德的深度学习算法,能提升企业面对柔性制造下复杂环境的处理能力,能更好实现高精度自动化标定、快速准确定位物体,除此之外,梅卡曼德解决方案内置轨迹规划、碰撞检测、逻辑检查等多种先进算法,帮助机器人选择最优路线完成抓取,避免自碰撞或环境碰撞等问题,理想状态是通过视觉系统快速识别物体,通过深度学习光流测速优化状态空间模型,进行最优控制和最优估计,得到一个较为稳定的机器人运动轨迹,从而实现迅速的动作执行,但这在准确度和精度上难免会依然存在偏差。

  

  借助较为完善的软硬件体系和算法,梅卡曼德的解决方案对于各类非标场景的适应性确实有非常多的提升。例如能实现无需额外训练的海量SKU抓取、各种纸箱麻袋的混合拆垛码垛、各种工件定位上料、线缆抓取、装配、检测等各类应用,梅卡曼德的识别准确率和稳定性还是非常可观,这使得梅卡曼德3D视觉+AI+机器人的解决方案受到了许多下游机器人本体厂商和集成商的欢迎。

  梅卡曼德的解决方案开放程度也比较高,将复杂场景简化后也更便于场景开拓。对机器人企业而言,原先许多集成项目都需要对这些技术进行针对性开发,成本高、周期长、且风险大,而梅卡曼德的Mech-Viz机器人智能编程环境,相对更为简单易用,通过可视化编程,降低了部分下游企业的部署难度和使用成本,从而进一步降低机器人的使用门槛,梅卡曼德的解决方案目前可适配于超过二十个品牌的工业机器人。但这部分技术在自主研发能力较强的企业面前,其实也很难构成太强门槛,例如艾利特也有视觉系统应用的深度学习算法、迁移学习算法及深度视觉传感器,搭配多视觉,就可以很好实现智能抓取。

  
▍潜力和竞争依旧共存

  从市场上来看,由于机器人的投资回报率越发理想,搬运和焊接目前在工业机器人行业应用中的占比已经超过50%,其中非标化的搬运和焊接需求越来越明显,专注这个领域能提供独特解决方案的梅卡曼德具有一定市场优势。

  

  机器视觉还在更多的应用领域大有可为。例如在许多工业环境中,机器视觉应用在提高工业生产灵活性和自动化程度方面发挥重大作用,在危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,用机器视觉来替代人工视觉也提高了作业的安全性,在流水线上通过图像识别技术检查产品外观缺损、标签印刷错误、电路板焊接质量缺陷的图像识别系统已经有很多成功范例,印刷包装、汽车工业、半导体材料、食品生产等,也都是3D机器视觉在工业领域的主要应用方向。据公开数据显示,2020年,我国机器视觉的市场规模约为108.2亿元,这部分市场随着下游行业对于机器视觉的接受程度提升仍然处于上升状态。

  但从竞争企业来看,已经涉足这一领域的企业并不算少。

  例如2017年创立主要产品有机器人三维视觉引导系统、深度学习分类与检测系统等的辰视智能;于2017年创立,致力于将计算机视觉、人工智能应用于工业及机器人领域的阿丘科技;成立于2014年,针对散乱无序堆放的工件设计进行工业机器人自动化产线柔性工装的埃尔森;成立于2018年围绕机器人3D视觉和自主运动规划赋予机器人环境感知和“手眼协调”等能力的熵智科技;专注于机器视觉,CCD检测,视觉检测系统开发,视觉检测系统检测设备等的瑞视特科技;成立于2013年6月,专注于工业视觉智能技术为高端智能制造业提供包含视觉算法库、视觉软件等产品的盈泰德,这些企业都算是梅卡曼德在机器视觉应用领域的直接竞争对手。

  而目前该领域的龙头企业,2019年在科创板上市的天准科技,2020年营业收入达到了96411.02 万元,较上年增加78.19%,其研发投入1.55亿元,占营业收入的比例为16.03%,该公司上市时募集资金的11.33亿元中,计划将有4.75亿元用于机器视觉与智能制造装备建设项目,后续市场爆发潜力也很大。

  
▍结语

  目前,由于梅卡曼德的解决方案对工业场景的理解和适配程度非常高,产品性价比、稳定性也较为优越,更能帮助在控制需求不那么高的领域完成机器人开拓,已经在汽车家电、钢铁厂、食品、物流仓、医药、金融等多个领域实际落地上千个项目,这种广泛的应用场景也成为梅卡曼德最大、的“护城河”。

  一家采购梅卡曼德产品的机器人企业表示,梅卡曼德的解决方案“性能高、价格优”团队“响应快、服务好”,利用深度学习技术给机器人带来了“眼睛”,也通过更了解行业适配场景,帮助企业挖掘出众多在过去几十年无法服务的新场景。

  从团队上来看,目前梅卡曼德团队超过300人,资历也确实优秀,创始人邵天兰清华大学软件学院本科、慕尼黑工业大学机器人方向硕士毕业,曾在德国知名协作机器人企业工作多年。邵天兰之外的两位联合创始人付翱和丁有爽均毕业于清华大学相关专业,具有机器人研究背景。技术团队中有众多来自清华、北航、浙大、哈工大、卡耐基梅隆、慕尼黑工大、代尔夫特理工等国内外顶尖院校的工程师。

  虽然近年来,在中国制造向“中国智造”升级的过程中,机器人正在扮演着越来越重要的角色,机器人技术创新在不断加速产业数字化,也加速市场对定制化、个性化需求的不断增长,促使制造商从标准化生产向柔性制造转型,使得能够应对无序难题的3D视觉解决方案受到越来越多企业和资本的关注,但加入了AI的3D视觉,到底市场潜力还有多少可挖,依然还需要更多案例佐证判断。

  END

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