身着华丽和服的日本美女在舞台上随着音乐翩翩起舞。
表演结束前，她在混乱中拿起武士刀，挥动双臂杀死敌人。
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在工厂里，多轴机械臂抓取组件，旋转手臂，并将组件准确地放置在装配线上。
然后下面的机械臂将相同的部件焊接在一起。
从呆板的机械臂到《西部世界》“接待员”，它们进化需要多长时间？幸运转专业的学生邵天兰表示，自己是一个幸运的人。
在创立梅卡曼德之前，这位“幸运儿”从清华大学转专业，随后前往德国慕尼黑研究工业机器人。
“每一步都击中目标”。
最初，邵天澜就读于清华大学电子系，大一结束后，他主动转专业到软件学院。
2017年，邵天澜在清华大学电子系就读。
清华大学转专业的热门方向是经济管理学院，只有少数人主动转学到软件学院。
随着移动互联网热潮的兴起，现在已有100多名学生报考。
软件学院每年都有，而且“竞争非常激烈”。
邵天澜和使用Mecamander方案的机器人 从小开始学习编程的邵天澜在软件学院不仅增强了自己的能力。
大三时在脑科学领域的研究让邵萌生了“如何让机器人变得智能化”的想法。
这个想法也促使他在清华大学毕业后前往工业强国德国学习机器人技术。
在德国，邵天兰首先意识到了机器人领域的挑战。
“我们的七八个同学都是来自世界各地的顶尖编程高手，即便是这样的团队，花了一个星期的时间，也只能让机器人做出几个非常简单的动作。
”这段经历让邵天澜意识到，软件能力只是其中的一部分。
机器人与物理世界的理想交互是光靠编程无法完成的，而这也正是邵天澜所渴望的。
“简单地制作一个在屏幕上进行输入/输出的软件，或者构建一个很多人使用的平台，对某些人来说是有意义的，但对我来说，能够让程序在物理世界中实现输入/输出，更具挑战性也很有趣。
”邵天澜说道。
秉承着同样的理念，从慕尼黑工业大学硕士毕业后，邵天澜自然选择了机器人作为自己的创业方向。
此时，正是国内机器人产业高速增长的红利期，邵天澜的运气又来了。
工业机器人的“自动驾驶”解决方案“机器5岁以后就可以完美完成人类的工作”。
在机器人领域有一句话。
从IBM的深蓝到谷歌的AlphaGo，计算机已经能够在纯粹的智能和思维方面超越人类。
然而，一旦问题从抽象环境转移到现实世界，计算机/机器人就无法与人类竞争。
即使是3岁孩子凭直觉就能做到的行走和抓取物体，也是当今世界上最先进的机器人无法完成的难题。
邵天兰表示，所谓机器人的“智能”包括两个方面：一是感知，即机器人需要能够区分周围的环境和前方的事物；二是感知，即机器人需要能够区分周围的环境和前方的事物；二是感知，即机器人需要能够区分周围的环境和前方的事物。
另一个是决策，即能够利用通过感知获得的信息来做出决策。
做出合理的决定和行动。
目前人工智能领域非常热门的CV计算机视觉（CV Computer Vision）技术想要解决机器视觉感知的问题。
视觉感知固然重要，但更重要的是如何结合这些感官数据让机器完成下一步动作。
在Mecamander，团队不仅打造了专门的视觉感知组件，让工业机器人能够“看得更清楚”，还利用机器学习等技术让机器人能够更智能地“移动”。
硅谷的科技巨头也在利用机器学习技术来训练机器人，但他们的方法是让几个机械臂不断抓取各种形状的物体。
Mecamander团队采用虚拟训练方式，利用软件让机器人在虚拟环境中持续进行抓取练习，无需在现实中进行机器人训练。
“技术领域有专攻，巨头更多的是学术尝试，我们更强调在真实业务场景中的应用。
”邵天澜说道。
采用麦卡曼德解决方案的机器人可以在短时间内完成装卸、分拣、卸垛等相对复杂的动作，适用于多种作业场景。
同时，在应用层面，Mechmander的Mech-Viz软件的智能编程环境可以让工作人员在没有编码基础的情况下实现内置的轨迹规划和防撞。
、程序逻辑检查等智能化功能使控制更加便捷。
技术方面，Mecamand采用机器视觉、深度学习、智能路径规划等技术，未来计划与微软Azure云深度融合，形成一套基于Azure云平台的机器人视觉分拣解决方案。
该方案更加经济、部署更加方便。
“从某种意义上来说，我们的方法有点像汽车的自动驾驶训练。
”邵天兰说，通过输入一些简单的物品和环境设置，梅卡曼德的机器人可以在短时间内完成训练并投入运行。
到实际的工作环境。
“如果我们必须为每个客户的需求进行数千个小时的培训，那么公司肯定会破产。
”邵天兰笑道，实现机器人快速训练的核心要素是Mecamander的独家软件和算法。
机器人公司的竞争对手是人类。
数据显示，我国出生率、总和生育率不断下降，改革开放40年来经济高速发展带来的人口红利逐渐消失。
与此同时，人口老龄化也成为不得不面对的问题。
此外，由于经济发展和劳动力成本上升，不少国外企业将代工厂转移到越南、印度等地，正是因为国内代工成本较高。
这些“人为”因素为机器提供了出色的表现机会。
这也是邵天兰自称“幸运”的原因，因为近年来机器人行业开始腾飞，而梅卡曼德选择了一个“窗口”机会。
“以前劳动力成本低的时候，企业不愿意用机器人，因为反正劳动力便宜；现在劳动力贵了，机器人的价格就降下来了。
两者相比，使用机器人的成本更低。
” ”。
邵天兰透露，正是高崎劳动力成本增加，倒逼企业积极推进“机器换人”进程。
全球知名代工企业富士康负责人郭台铭近日再次表示，10年内80%的工人将被机器取代。
有力的证明是，中国去年购买了全球超过三分之一的工业机器人，同比增长58%。
不过，虽然工业机器人的采购数量在增长，但与韩国、欧洲、美国和日本相比，我国工业机器人的数量仍然较少。
根据IFR报告，全球自动化程度最高的三个国家韩国、新加坡和德国，拥有1万名工人和机器人的比例分别为、、。
这个比率称为“机器人密度”。
我国的这个数字是68个，即1万名工人对应68个机器人。
显然，还有巨大的改进空间。
由于提供视觉和决策解决方案，无论是全球知名机器人本体制造商还是国内机器人企业都是Mecamander的潜在客户。
邵天兰透露，公司从事的是“增量市场”，即主要客户是刚开始使用机器人的企业，其中物流、制造企业占大多数。
随着国内物流行业的快速发展，各大物流企业对机器人的需求也快速增长，这也为像Mecamander这样的初创机器人企业提供了很大的发展空间。
“我们的竞争对手不是同行的机器人公司，而是人。
”邵天兰重申，随着劳动力下降和人口老龄化，梅卡曼德所在的机器人产业无疑将迎来巨大的发展潜力。
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