身穿華麗和服的東瀛美女在舞臺上隨著音樂優雅起舞，表演尚未結束，她又在混亂中拿起武士刀，揮臂將敵人擊殺。
工廠中，多軸機械臂抓住一顆配件，旋轉手臂，將配件精確地放到流水線上，下方機械臂隨之將同一零件焊接到一起。
從呆板的機械臂，到《西部世界》的“接待員”，它們的進化之路還有多長？
幸運的專業轉換生
邵天蘭稱自己是個幸運的人，在創建梅卡曼德之前，這位“幸運兒”從清華轉專業，又在其後前去德國慕尼黑學習工業機器人方向，“每一步都踩中了方向”。最開始，邵天蘭在清華學習的是電子系，大一後主動將專業轉到了軟件學院。2008年，清華轉專業最熱的方向是經濟管理學院，主動轉向軟件學院的不過寥寥數人。隨著移動互聯網熱潮的興起，現在每年申請轉向軟件學院的學生已經達到200多，“競爭非常激烈”。
邵天蘭和採用梅卡曼德方案的機器人
從小就學習編程的邵天蘭在軟件學院如魚得水，不僅強化了編程能力，而且多次參加機器人比賽，鍛鍊了將電子、編程和機械工程融為一體的能力。大三時對於腦科學領域的研究，讓邵產生了“如何讓機器人產生智能”的構想，這個想法也讓他在清華畢業後，遠赴工業強國德國進修機器人方向。
在德國，邵天蘭第一次意識到機器人領域的挑戰之強。“我們7、8個同學，都是來自全球的頂尖編程高手，即便是這樣的團隊，用了一週時間，也只能讓機器人做出非常簡單的幾個動作。”這個經歷讓邵天蘭意識到，軟件能力只是一部分，要讓機器人和物理世界發生理想的交互，絕非僅僅靠編程就能夠完成的，而這恰恰是邵天蘭所向往的。
“單純的製作一個軟件，在屏幕上進行輸入/輸出，或者造一個很多人用的平臺，對於有的人來說很有意義，但對我來說，能夠讓程序實現物理世界的輸入/輸出，更有挑戰，也更有意思。”邵天蘭說到。秉承著同樣的想法，從慕尼黑工業大學碩士畢業後，邵天蘭自然而然的選擇了機器人為自己的創業方向。
而這時，正是國內機器人產業快速增長的紅利期，邵天蘭的幸運再一次降臨。
工業機器人的“自動駕駛”方案
“機器能完美勝任人類5歲以後的工作。”在機器人領域流傳著這樣一個說法。從IBM的深藍到谷歌的AlphaGo，電腦在純智力和思維上的運算，已經能將人類甩在身後。但是，一旦問題從抽象環境進入到現實世界，電腦/機器人就無法和人類匹敵。即便是3歲幼兒憑著直覺能做到的走路和抓取物體，對於當今世界上最先進的機器人來說，也是無法完成的難題。
邵天蘭表示，所謂的機器人的“智能”，包括兩個方面：一個是感知，即機器人需要能分辨出周邊的環境和眼前的事物；另一方面則是決策，即能通過感知得到的信息，做出合理的決定和行動。目前人工智能領域相當火熱的機器視覺（CV Computer Vision）技術，想要解決的就是機器的視覺感知難題。視覺感知固然重要，但更重要的是如何結合這些感知數據，來讓機器完成接下來的動作。
在梅卡曼德，團隊不僅打造了專門的視覺感知組件，讓工業機器人能“看”的更清楚，而且使用機器學習等技術，讓機器人更智能的“動”起來。硅谷的科技巨頭同樣在使用機器學習技術訓練機器人，不過他們的手段是讓數臺機械臂不間斷的抓取各種形狀物體。而梅卡曼德團隊使用的則是虛擬訓練法，即通過軟件讓機器人在虛擬環境中不斷進行抓取練習，省去了機器人在現實中的訓練。
“術業有專攻，巨頭更多的是學術上的嘗試，我們是強調在真實商業場景中的應用。”邵天蘭介紹說。使用了梅卡曼德解決方案的機器人，能在短時間內實現上下料、分揀、拆垛等較為複雜的動作，適合多種作業場景。
採用梅卡曼德視覺分揀方案的機器人
同時，在應用層面，梅卡曼德的Mech-Viz軟件的智能編程環境，可以讓工作人員在沒有代碼基礎的情況下，實現內置軌跡規劃、碰撞避免、程序邏輯檢查等多種智能功能，讓操控更加方便。在技術方面，梅卡曼德採用了機器視覺、深度學習、智能路徑規劃等技術，並計劃與微軟的Azure雲深度結合，在未來形成一套基於Azure雲平臺的機器人視覺分揀解決方案，這種方案價格更經濟，部署也更方便。
“某種意義上，我們的方式有點像汽車的自動駕駛訓練。”邵天蘭說到，而通過輸入一些簡單的物品和環境設定，梅卡曼德的機器人能夠在很短時間內完成訓練，投入到實際工作環境中。“如果每個客戶的需求，我們都要訓練幾千小時，那公司肯定要倒閉了。”邵天蘭笑著說到，而實現機器人快速訓練的核心要素就是梅卡曼德獨家的軟件和算法。
機器人公司的競爭對手是人
數據顯示，我國人口出生率、總和生育率在不斷走低，改革開放40年來經濟高速發展所帶來的人口紅利已經逐漸消失。同時，人口老齡化也已經成為不得不面對的問題。另外，由於經濟發展，勞動力成本不斷攀升，很多外國公司紛紛將代工廠搬至越南、印度等地，正是因為國內代工成本高企所致。這些“人”的因素，給了機器絕好的表現機會。這也是為什麼邵天蘭稱自己“幸運”，因為機器人行業在近幾年開始起飛，梅卡曼德選中了一個“風口”機會。
“之前人力成本低的時候，企業沒有意願使用機器人，反正人工便宜嘛；現在人工貴了，機器人的價格反而下來了，兩相對比，反而是用機器人成本更低。”邵天蘭透露，正是高企的人工成本，倒逼企業主動推進“機器換人”的進程。全球知名的代工大廠富士康負責人郭臺銘最近再次表示，將在10年內用機器替換80%的工人。一個有力的證明，是中國去年買入了全球超過三分之一的工業機器人，同比增長58%。
不過，雖然工業機器人的購買數量在不斷增長，但是相對於韓國、歐美和日本，我國的工業機器人數量依然偏少。根據IFR的報告，目前世界自動化程度較高的三個國家，韓國、新加坡和德國，其萬名工人和機器人的對比為631、488和309，這個佔比被稱為“機器人密度”。我國的這個數字則是68，即一萬名工人對應68臺機器人，顯然有極大的提升空間。
而由於提供的是視覺和決策解決方案，不管是世界知名的機器人本體制造商，或者是國內的機器人公司，都是梅卡曼德的潛在客戶。邵天蘭透露，公司做的是“增量市場”，即主要客戶是那些剛剛開始使用機器人的公司，而其中物流和製造業公司佔了多數。隨著國內物流產業的迅猛發展，各大物流公司對於機器人的需求也快速增長，這也給梅卡曼德這些初創的機器人公司提供了很大的發展空間。
“我們的競爭對手不是同行機器人公司，而是人。”邵天蘭重申到，而隨著勞動力人口的下降以及人口老齡化的日趨嚴峻，梅卡曼德所在的機器人行業無疑將迎來巨大的發展潛力。
乖乖，人制造機器人，機器人越來越像人，機器人採用生物材料製作，機器人毀滅人類，機器人繼續改造自己，機器人制造出人，人不斷進化，人毀滅機器人，人類繁衍，人制造機器人，，，，，，
閱讀更多 工程機械模擬器 的文章
