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    專訪梅卡曼德創始人、CEO邵天蘭:AI“能干活兒”是下一個風口

    當前,AI正在從通用敘事走向細分場景,產業的需求不再抽象,應用的痛點也愈加具象,這種情況,“是機遇也是挑戰,機遇大于挑戰”。

    專訪梅卡曼德創始人、CEO邵天蘭:AI“能干活兒”是下一個風口

    來源:中國日報網 2025-07-29 11:10
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    中國日報7月29日電(記者 程鈺)“從‘能走能跑’到‘能干活兒’,將是人工智能(AI)的下一個風口。”在2025世界人工智能大會(WAIC 2025)梅卡曼德展臺,全球的最大AI+機器人獨角獸企業,梅卡曼德創始人、CEO邵天蘭在接受記者采訪時表示,當前,AI正在從通用敘事走向細分場景,產業的需求不再抽象,應用的痛點也愈加具象,這種情況,“是機遇也是挑戰,機遇大于挑戰”。

    “‘硅基生命’正通過AI智能終端、智能網聯汽車、智能機器人等多元形態快速融入社會?!鄙厶焯m繼而感嘆道,創業8年,自己深切感受到了AI已經在全球達成廣泛共識的大趨勢,“當年我們創業時, AI還處在早期階段,屬于‘小眾’領域;現在人人知AI,我們終于苦盡甘來,有了跑在‘當紅’賽道上占領了先機的感覺。”

    梅卡曼德創始人、CEO邵天蘭(右)與中國工程院外籍院士張建偉(左)在展臺合影

    “最早,業界主要在討論做AI我們到底行不行的問題。兩三年前,大家還在熱衷于PK自己的技術炫不炫酷。而自去年以來,大家開始轉向考慮如何結合場景落地應用的問題。今年更明顯的感受是,行業的目光都不約而同地聚焦落地應用,思考怎樣實現AI與場景相結合,讓場景結合時更安全、高效、可靠等問題。”結合自己連續參加WAIC的體會,邵天蘭用一句話概括說,“‘能干活兒’,是AI下一步要干的事?!?/p>

    但是,人們也看到,越是在這樣的“落地前夜,技術方與需求方之”間的“最后一公里”卻常常斷聯:AI可用,卻難找場景;能力在線,卻不知誰買單;秀得精彩,卻止步于展會。

    AI如何實現真正“能干活兒”?

    “讓技術真正被需要,讓AI真正走入真實世界?!鄙厶焯m舉例說,梅卡曼德自創立之初,就專注機器人眼、腦、手技術自主研發,大力推動在汽車、物流等領域實現規?;涞?,業務覆蓋中德日美韓等50多個國家和地區,服務近100家《財富》500強客戶,在3D感知、視覺和機器人算法、機器人軟件等領域形成了深厚積累。

    “我們已系統性布局具身智能技術,自主研發了‘手眼腦’平臺(含Mech-GPT多模態大模型、高精度3D相機、多指手),具備理解、識別、操作能力,泛化性強。”邵天蘭介紹說,隨著具身智能一路走熱,梅卡曼德也緊跟市場需求,推動具身智能從實驗室走向千行百業。

    以落地汽車行業為例:梅卡曼德自研通用機器人“眼+腦”已在汽車行業實現跨場景、大規模落地,廣泛應用于汽車零部件生產、組裝裝配,以及沖壓、一體化壓鑄、焊裝、電池、總裝、質檢等汽車制造全流程工藝段。
    目前,梅卡曼德已批量化交付零部件上下料、沖壓件下料碼筐、高精度定位/裝配、在線測量等各類典型智能機器人應用,幫助汽車行業客戶實現全場景智能化、柔性化轉型升級。

    邵天蘭在現場隨機舉了2個例子。

    “鈑金件是汽車制造中的重要零部件,廣泛應用于車身結構件、覆蓋件及功能部件中。梅卡曼德的AI視覺系統能夠應對鈑金件反光、異形、亂序堆疊等復雜工況,在大于3米的距離下精準識別鈑金件及其關鍵特征,視覺精度達±0.5毫米。”邵天蘭以展臺中AI視覺引導鈑金件深筐無序上料應用場景為例解釋說,梅卡曼德設計的這種智能筐內路徑規劃+抓取規劃,能有效應對深筐、工件貼邊/貼角等問題,提升深筐抓取成功率及清筐率。

    “基于梅卡曼德的AI視覺系統,機器人能夠精準識別散亂堆疊的反光、黑色兩種螺栓,并準確區分螺栓顏色和頭尾,將兩種螺栓按照正確的朝向精準分類插入料盤。適合內星輪、外星輪、銷軸、轉子等各種小型汽車零部件無序上料需求?!彼麑ΜF場AI視覺引導小型螺栓無序抓取也做了詳細解說。

    梅卡曼德“眼腦手”全棧技術牽引的零售店機器人零售當值、折疊衣服、分揀透明試管……在WAIC 2025梅卡曼德展臺,梅卡曼德帶來了一場從多模態感知到自主認知、規劃、執行,具身智能“眼腦手”全棧技術首秀及落地應用場景秀。

    “如果沒有真實的落地,一切技術只是想象。”邵天蘭強調, AI不但“能說話”,還要“能干活兒”,正在梅卡曼德的每一次業務精準對接、每一次行業深度合作中被不斷驗證。

    【責任編輯:李朋輝】
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