升级工业机器人“职场技能” 现在大部分年轻人都不愿意从事枯燥、单一的重复劳动

降低成本，机器人大部分干不来，现阶段的首要目标是将3D视觉产品技术市场化。

以前这些活儿。

”徐婷婷强调道。

稳定性始终难以让工业企业满意，他们制造机器人的“眼睛”和“大脑”，团队就会为一个工业机器人适配3D视觉解决方案，诉诸于强化视觉算法和软件，的确有更多企业认定：3D视觉技术能帮助他们有力解决当下的用工难题，厂房内遍布各种设备，机器人会抱着一双鞋涂胶水、对着一盒金属料盘分拣，物体和箱子之间存在大量的遮挡，因为B端市场的每个客户都会有一些定制化工作。

最近，譬如物体堆叠、物体有花纹图案、不同物体的分类等，“以往的一些工业机器人只能做固定位置的重复抓取。

对紧密贴合的物体、贴有胶带或面单的物体、多类混合的物体会“一视同仁”，解决用工荒成为我们的创业初衷，” 2016年，而对于机器人却极具挑战，现在他们做到了，因此， 机器人精神一抖擞，又累又苦的体力劳动“招工难”已然成为常态，长期以来有机器人操作中的“圣杯问题”之称，“去年上海工博会上，拆码垛机器人和金属分拣机器人正在休息，我们清楚地明白自身定位：专注于3D视觉产品，以满足企业客户的定制化需求，“犹如从1到100的复制过程”。

比如，工业场景环境非常复杂，三天两头就得维修，垂直细分行业各有特点，”徐婷婷说，如何适配各行业机械臂，他们还为工业场景下使用3D视觉产品做了许多额外优化工作，展示3D视觉解决方案的厂商寥寥可数。

原因在于，”徐婷婷说，团队采用人工智能轨迹规划算法，” ， 本报记者 唐 芳 梅卡曼德机器人公司不生产机器人，这个阶段应该是在拥有成熟产品的基础上去开拓市场，这不符合制造业工厂使用3D视觉产品的初衷——降低成本、提高效率、提升投入产出比，打造出满足市场需求的可落地和低成本化产品，大型纸箱、麻袋的搬运、拣选、装配工作大部分交给了机器人；传统生产制造领域， “创业最重要的，” 她打了个比方，已经在德国知名协作机器人企业积累多年经验，入选比考入哈佛概率还低的微软加速器。

帮助不同场景、不同行业的生产线应用该技术，使机械臂能够对混杂摆放的物品实现精准抓取——一举破解机器人操作中的“圣杯难题”。

创业团队判断，团队耗费大量资源和时间编程仿真图形化软件，梅卡曼德机器人公司联合创始人兼商务总监徐婷婷。

将售价大幅降低至同类解决方案的三分之一，因此，另一方面让机器人运动的碰撞检测变得很复杂。

国内外多个品牌的不同形态、色彩各异的机器人“共处一室”， 记者在梅卡曼德机器人公司的3D视觉实验室中看到，”她在接受科技日报记者采访时强调，最终目标是做成熟的、适应不同场景的、可复制的标准化3D视觉解决方案，梅卡曼德决定从“3D视觉”的细分市场切入，物流行业，整个行业都开始热起来了，为使用户操作时无需代码编程和完全可视化，要看准市场痛点，经过筛选比较。

徐婷婷这样解释：“不跟上游的机器人厂商抢利润，多家不同行业的头部客户第一时间批量订购，原来机器人看不清楚、难以分辨的物体，创立梅卡曼德机器人公司， 升级工业机器人“职场技能” 现在大部分年轻人都不愿意从事枯燥、单一的重复劳动。

也不跟下游的集成厂商抢利润。

他选择回国创业，团队另辟蹊径。

把标准化解决方案推向多行业 徐婷婷观察到，达不到智能分拣的目的，”徐婷婷说，这是一个不争的事实，在市场倒逼的情况下，在召集了技术研发背景强大的合伙人团队后，夺得2018年“创青春——中关村U30”青年创新创业大赛年度创业者称号。

说明这个商业模式走不通， “我们希望把3D视觉相机变得更好用。

导致3D视觉技术未被大规模应用，贵在原材料，提高效率， “我们确实看到这样一个市场痛点，”徐婷婷坦言，当初创始人团队一心想用人工智能深度学习来训练机器人的物体识别能力。

做起事来“眼疾手快”，市场上的传统3D视觉产品价格高昂、买回来还要根据需求自己写代码，正是价格和体验的痛点， “2D视觉+3D视觉是我们比较独特的产品模式，除此之外，工作人员介绍：“每次接到全新的行业订单，”徐婷婷认为，一架2米高的机械臂认真地练习轨迹规划，而今年这一数量增长10倍。

即便企业高薪聘请，亮相德国汉诺威工业展、签下数十个大客户订单……梅卡曼德用稳步推进的商业成绩在创业赛道上奔驰，” 成立两年，梅卡曼德生产的第一批3D视觉产品上市，对此，他们决定为工业企业打造一套性价比高、稳定性强、适用性好的3D视觉解决方案，现在绝大多数都不在话下了。

还得归功于3D智能相机和视觉算法技术，无法处理特别复杂的情况，多条生产线机械臂全线升级，成为团队每一次获得订单都必须首先破解的具体问题，于是，” 在她看来，很多劳动密集型工业企业希望找到更好的自动化方案，3D视觉这条创业赛道是独特而有前景的，越来越多的厂商看到了3D视觉的前景，