2026年9月1日，被称为“具身智能眼脑手第一股”的梅卡曼德登陆港交所。此次IPO也吸引了多家知名长线资金和产业资本的参与，其中Baillie Gifford尤为受关注。这家苏格兰老牌资管机构长期投资科技成长公司，曾长期持有特斯拉和英伟达，也投资过亚马逊、SpaceX等公司。

谈到上市，梅卡曼德创始人、CEO邵天兰没有表现出太多情绪上的起伏。

“上市只是一个动作，是在某一个时点完成的事情。真正重要的是，上市之后，公司成为了一家‘公众’公司。”他说，这意味着梅卡曼德需要面对更高的目标、更严格的标准，也要承担更大的责任。

相比“上市公司CEO”这个新身份，邵天兰似乎更习惯把自己放在工程师的位置上。

在交流中，邵天兰强调道，“到今天我仍然是一名工程师”。

到现在，他大约一半的时间依然花在核心技术、应用场景和产品迭代上，每周会读“小几十篇”论文，也会去客户现场，和研发团队一起看产品和技术进展。

这种工程师气质，也体现在他谈论问题的方式里。他习惯把问题拆开，有逻辑条理的分析、谈实际效果和长期可持续性；同时，他的表达也直言不讳，谈到技术路线、商业化乃至同行争议，他很少回避，直接给出自己的判断。

邵天兰谈到梅卡曼德的“成长史”：十年前刚成立时只有3个人。当时机器人仍是一个相对小众的行业，很多客户做的还是探索性应用。

彼时的邵天兰向投资人和客户解释梅卡曼德时，经常借用“自动驾驶”这个更容易理解的概念（汽车需要感知、规划和决策，机器人同样需要）。梅卡曼德想做的，是让机器人逐渐摆脱固定程序，在更复杂的环境里自主完成任务。

十年之后，机器人已经成为最受关注的科技赛道之一。技术、资本、人才和地方产业资源快速涌入，越来越多公司在很短的时间里获得融资、订单和估值。

不过，热潮带来了更多机会，也放大了行业里的一些问题。

最近几天，邵天兰在朋友圈谈到了一些具身智能公司存在依赖数采中心、产业项目形成收入，商业化验证不足等现象，也引发了行业讨论。

在我们的交流中，邵天兰甚至用了“二级市场一级化”来形容这种模式，指出这种部分高风险、商业模式尚未充分验证的企业提前进入公开市场的现象。

邵天兰直言：“我认为这是一种急功近利的做法，对科技创业、科技发展、中国的创新生态，以及资本市场的健康，都会带来比较大的伤害”。

在邵天兰看来，规模增长并不意味着所有问题都已经解决。机器人“大脑”仍在快速演进，VLA、世界模型、Agent、强化学习等技术路线尚未完全收敛；真实场景里的稳定性、部署效率和ROI，仍决定着机器人产品能不能真正进入客户现场，并进一步形成规模化应用。

近日，腾讯科技和梅卡曼德创始人、CEO邵天兰进行了一次深入交流。

这是梅卡曼德已经走完的第一个十年，邵天兰对当下行业、公司和技术发展，做出一次具体的回应，也是他此前就具身智能公司的"收入模式"等争议问题的发言并引发讨论后，首次的公开对话。

梅卡曼德创始人、CEO邵天兰（图右）

以下为腾讯科技和梅卡曼德CEO邵天兰的交流内容：

01

“上市后，责任更大了”

问：恭喜梅卡曼德上市。上市当天，你是什么样的感觉？当时的状态如何？

邵天兰：其实上市这件事本身就在我们的计划之内，没有什么特别意外的情况。

“上市”是一个动作，是某一瞬间完成的事情，这意味着更高的目标、更高的标准和更大的责任，成为公众公司之后，很多人都可以成为公司的股东。对我们来说，这也意味着更大的责任。

我在内部开会的时候也讲过，上市这件事很像“开车上了高速公路”。上了高速并不是终点，它更像是让我们能够更快、更稳地前进。所以对我们来讲，这就是一个意料之内的里程碑。

当然，上市也给我们带来了一个新的平台。无论是资金储备，还是上市公司的平台，都能够让我们发展得更快。  

最近，我们内部也围绕核心技术、产品形态、产品线、应用场景以及全球化业务扩张做了很多讨论。相当于进入了一个新的平台，也是一个新的起点。

接下来在这些方向上，我们的速度会加快，特别是在具身智能核心技术上的研发投入会进一步加大。

问：这次IPO，梅卡曼德引入了多家基石投资者，包括长线资金、产业资本和保险机构。从你和这些机构的交流来看，他们为什么会在这个阶段选择梅卡曼德？最看重公司的哪些能力？

邵天兰：我们上市过程中吸引了很多专业投资机构，包括外资长线资金、知名产业方、保险机构等。

我观察下来，这些机构有一个比较明显的共同点，就是更关注长期发展。他们看的不是三五天、一两周的市场变化，而是至少以年为单位，甚至数年或者更长时间的发展。从我的角度看，他们主要关注三个方面：

第一，是不是一个“系统性的机会”。

现在人工智能、机器人赛道并不是某一家公司的机会，而是一个系统性的机会。特别是大模型和具身智能等新技术，让机器人未来可以进入制造、物流、一部分服务业，甚至家庭。很多长线机构对于物理AI、具身智能机器人所带来的长期机会已经形成了比较强的共识。

我们公司刚成立的时候，还要不断向大家解释为什么要做“智能机器人”，现在这个大的方向已经形成共识了。

第二，面对一个足够大的产业机会，还要找到一个适合的切入点。

具身智能有很多可能性，比如科研教育、家庭应用，以及其他应用场景。梅卡曼德当前主要面向制造和物流，我们认为在这个阶段，这个方向能够比较好地把技术和市场结合起来。

第三，是具体选择什么样的企业。

这些年，我们通过客户、大量实际落地、出海以及前沿技术上的进展不断证明自己。  

很多机构认可梅卡曼德，一个重要原因在于，公司同时具备前沿技术研发、产品化、规模化应用和全球化运营能力。

前沿技术依赖长期的学术积累和研发投入；产品化要求企业同时处理质量、供应链、成本控制和量产问题；规模化应用考验的是产品在真实场景中的稳定性、交付能力和复制效率；全球化则涉及本地化销售、服务体系和组织管理。

这几项能力分别建立起来都需要较长周期，能够同时形成并持续强化的企业并不多。

问：上市之后，你会每天关注公司的股价吗？面对短期的股价波动，会感到焦虑吗？

邵天兰：当然会看。作为上市公司，股价是我们需要关注的一个方面，它也体现了公司给投资人带来的回报。

但是资本市场有两重效应。用巴菲特的话讲：“短期是投票机，长期是称重机”。短期交易会受到很多因素影响，会出现波动。

作为一家公司，首先我们干预不了短期波动；第二，我们更看重资本市场长期的“称重”作用。我们会关注股价，也会努力让股东长期获得足够好的回报，但纯交易层面的短期波动，并不是一家公司能够或者应该去干预的事情。

问：现在越来越多机器人公司进入公开市场，你会关注同行的市值吗？会不会研究市场为什么给不同公司这样的定价？

邵天兰：会关注，但我们并不是上市以后才开始关注，从公司成立的时候就一直在看。

一家企业在某一个时点的市值，会受到很多短期因素影响，所以我们不会特别关注某家公司某一天、某一个阶段的市值变化。真正有参考意义的，是把时间拉长，看一类企业在更长周期里的表现。

哪怕是存储、光模块、电池等领域的一些大型公司，股价也会出现较大的阶段性波动。很难因为一家企业在三个月内市值上涨或下跌一倍，就认为其内在价值也发生了同等幅度的变化，其中往往还包含大量短期交易因素。

我们主要会看几个方面：这家公司面对的市场空间够不够大，客户认可度怎么样，市场占有率和增长情况如何，以及未来有没有比较好的增长和盈利预期。从长期来看，这些因素最终都会反映到企业价值上。

至于一些机器人公司上市初期市值一度很高，随后又出现比较大的波动，我认为更多反映的是短期交易层面的变化。特别是在流通盘还比较小的情况下，这类阶段性的市值数字，对我们的参考意义并不大。

问：机器人公司越来越多进入二级市场之后，资本市场未来评价一家机器人公司的核心指标主要看哪些方面？

邵天兰：一家公司的市值包含了市场对未来的预期。如果当前估值比较高，就意味着未来增长的一部分已经被投射到今天的估值里。短期会有炒作，也会有市场共识的变化，但真正长期的东西还是增长。

增长最后主要看三件事情。

第一，市场总空间有多大。你做的事情最终能够覆盖多大的市场。

第二，在这个市场里面，你的公司能够占多少。如果拥有标准化的产品和比较通用的人工智能技术，能够进入很多应用场景，从长期来看，就有机会占据更大的市场。

第三，发展速度有多快。同样一个市场，花10年做出来和花100年做出来，价值肯定不一样。

所以最终还是看市场有多大、你能占多少，以及发展速度有多快。资本市场长期会更喜欢通用、标准化，并且能够内生实现高增长的企业。

问：你如何看待外界和行业中，有人用“具身智能眼脑手第一股”来定义梅卡曼德？

邵天兰：每一家企业都需要一个标签。我们做的产品形态是“眼脑手”，使用的是具身智能技术，这些表达都没有问题。

我们看到的是一个很大的机会。就像上世纪电脑从只有少数企业能用的技术，逐渐变成每家企业甚至每个人都可以使用的技术，在这个过程中产生了微软这样的公司；工业控制领域也产生了西门子这样的企业。

从商业模式上看，我们希望在具身智能时代，去做类似微软和西门子过去在PC和工控领域所做的事情，成为一个非常关键、同时能够通用的智能组件。

所以“眼脑手”是一个很好的表达，它描述了我们的产品形态。

问：除了梅卡曼德，前段时间宇树科技、珞石机器人等公司也都陆续上市，虽然都属于机器人行业，但大家的产品形态和商业化路径差异很大。你怎么看这一轮机器人公司的上市潮？

邵天兰：从我的观察来看，现在大体可以分成三类。

第一类是进口替代。比如谐波减速器、工业机器人、协作机器人等领域，过去市场主要由国外企业占据，现在一些中国企业逐渐做起来。A股以及最近上市的一部分企业，可以归到这一类。

第二类是特定行业、特定应用场景的解决方案公司，比如面向汽车、物流等行业提供解决方案。这一类如果完全归为进口替代并不准确，它可能有一部分进口替代属性，但更核心的是把某个特定行业、特定场景做起来。

第三类是新技术驱动型企业。我认为梅卡曼德属于这一类。我们的主要驱动力不是进口替代，也不局限在某一个行业或少数几个应用场景，主要驱动力来自新一代技术，特别是人工智能技术所带来的新可能性。

但无论属于哪一类，有真实、可持续、经过验证的业务，以及足够高水平的公司治理，我认为都是成为一家公众公司的前提。

问：上市之后，梅卡曼德开始面对更广泛的公众投资者。如何看待资本市场的预期管理？

邵天兰：这个事情很重要。我们的原则一直很明确，就是“实事求是，不夸大，不作假”。

从过去十年的创业经历来看，我越来越觉得，所有夸大和作假的事情，最后都会加倍偿还回来。如果今天为了迎合热点，把一件事情说得过头了，未来一旦兑现不了，最后还是要为之前的表述付出代价。

所以现在无论是面对专业投资机构，还是面对媒体和公众市场，我们都尽量坚持把真实情况讲清楚。我们不会为了短期热点去炒作，也不会为了迎合市场而夸大，这是我们一直坚持的原则。

02

“我仍是一名工程师”

问：2016年刚创业的时候，机器人行业远没有今天这么热。当时你怎么向投资人和客户介绍梅卡曼德？

邵天兰：其实这里有一个挺有意思的变化。

当时自动驾驶是更受关注的方向，我们向投资人和客户介绍梅卡曼德时，经常会用这个概念。  

我们做的是智能机器人，希望让机器人具备感知、规划和决策能力，所以介绍的时候会解释它类似于“给机械臂做自动驾驶”，但是它控制的不是汽车，而是机器人的手臂。我们的目标，是让机械臂从重复执行固定动作的设备，逐步变成能够自主完成任务的机器。

几年之后，情况又发生了变化。现在不少自动驾驶公司开始把自己定义为具身智能公司，只不过载体是一辆车。这个变化很有意思，也说明两个领域正在逐渐靠近。

2016年到2018年，机器人还是一个相对小众的行业，今天已经完全不同。行业热的时候，人才、资金和关注度都会更高；相对冷静的时候，也更容易专注于技术和产品积累。

所以回头看，早期没有那么高的关注度，对我们未必是坏事。它反而给了公司一段相对安静的时间，把技术和产品基础一点点做起来。

问：当时人工智能和自动驾驶也远没有发展到今天的阶段，背后的商业判断是什么？

邵天兰：机器人智能化的意义和前景其实很明显。如果能够让机械臂变得像人一样聪明，可以完成很多事情，它所带来的市场空间和意义是显而易见的。

真正需要判断的是时机。

当时人工智能还没有发展到今天的水平，但已经能看到技术持续进步的趋势。我们比较幸运，赶上了一个合适的时间窗口。

此后，感知、规划、决策和任务理解能力不断提升，大模型、多模态、Agent、动态模型、强化学习等方向又进一步推动了机器人智能的发展。

所以回头看，梅卡曼德成立的时间点，正好处在技术能力持续提升、应用开始逐步打开的阶段。

问：梅卡曼德早期的客户是什么类型？当时已经有真正愿意付费的客户了吗？

邵天兰：公司最初接触的很多客户，主要还是在做前沿技术验证。当时我们的产品距离真正进入生产环境，还有一定差距。比如一些大型家电、3C电子企业，会由创新部门先来尝试，希望验证新的机器人技术能不能应用到实际场景中。

大概到了公司成立四五年之后，随着技术和产品逐渐成熟，越来越多项目开始真正达到生产要求。也就是说，我们经历了一个从探索性、展示性应用，逐步走向真实生产场景的过程。

问：梅卡曼德2016年成立，到现在正好十年。如果把这十年做一个划分，你会分成几个阶段？

邵天兰：大体可以分成三个阶段。

第一个阶段是早期的技术和产品探索。前四年，我们一共只卖了1000台设备，这个阶段更多是在探索产品形态和技术方向。

第二个阶段是初步的、小规模落地，这个阶段大概又花了三年左右。

第三个阶段是规模化、全球化的高速增长，以及全球化的应用落地。

这几个阶段并不只是业务规模发生变化，背后也伴随着技术持续突破。虽然公司成立了十年，但我们使用的技术一直在快速更新迭代。

这件事情和自动驾驶公司很像，技术一直处在高速发展和快速迭代的过程中。

过去这些年，我们持续采用很多前沿技术，让产品变得更加简单易用、能够快速部署，也能够应对更加复杂的情况，商业化也随之逐渐打开。所以，这十年的变化不仅体现在商业化进展上，很大程度上也由技术进展驱动。技术和业务一直在相互促进。

问：公司最早有多少人？

邵天兰：最早公司只有3个人，半年后发展到大约20人。到今天，团队规模已经几百人，也逐步建立起全球化的组织体系。除中国外，我们在美国、欧洲、日本、韩国等地都设有海外机构，目前大约一半业务来自海外市场。

问：你之前提过，公司前十名员工基本都还在。在机器人行业人才竞争这么激烈的情况下，梅卡曼德为什么能够保持团队相对稳定？

邵天兰：团队对一家企业来说非常核心。我觉得其中一个重要原因是文化。最近如果观察市场，会看到一些非常火热的创业公司，高层团队其实并不稳定。我认为其中一个重要问题是不合理的时间预期。

有些企业太着急了，会制定很不切实际的时间表，这种情况下就会带来很多问题。

我们更多还是尊重规律。一方面，要非常快速地推进技术、产品和应用落地；另一方面，也要实事求是。我们内部经常讲八个字：“实事求是，与时俱进。”

实事求是，就是技术发展到了什么程度、应用发展到了什么程度、客户和行业当前是什么状态，都要客观、真实地看待它的进展和问题。

与时俱进，就是不能认为自己过去或者当前的状态永远是对的，要不断更新技术和认知。

我觉得长期保持这种实事求是、与时俱进的文化，是很重要的一点。

问：你创业之前是一名工程师，现在已经是一家上市公司的CEO。这十年里，你的工作重点和心态发生了哪些变化？

邵天兰：其实到今天我仍然是工程师。我差不多每周还会阅读小几十篇学术论文，也会去很多客户现场，还会和研发同学一起看核心产品和技术的迭代，这些事情我现在仍然会花很多时间。

当然，每个阶段都会有不同的关键瓶颈。管理一家企业是非常综合的事情，涉及技术、产品、业务、资本，也涉及销售、供应链等很多方面。现在除了技术和产品开发之外，我也会关注国际化运营、资本市场沟通等工作。

但我觉得和公司刚成立的时候没有特别大的区别，始终处在快速学习、虚心学习的状态，任何一个人都不可能对每一个领域都非常熟悉，而且很多技术本身也在快速变化。

问：现在一周的时间主要分配在哪些事情上？

邵天兰：目前大约一半的时间，我仍然会放在核心技术、应用场景以及产品迭代上。

公司刚刚上市，近期也会花一部分时间与投资人沟通。另一块比较重要的是团队建设，我现在每周仍然会参加不少面试。此外，还需要处理日常管理和内部会议。

所以，我现在的时间主要分布在核心技术和应用场景、投资人沟通、团队建设以及公司管理几个方面，日程安排比较满。

03

“急功近利，后果可能会很严重”

问：你此前在朋友圈公开批评了一些具身智能公司靠“数采中心”相关等项目形成收入，认为这类收入“虚假且不可持续”，在你看来，这类收入模式最值得警惕的地方是什么？

邵天兰：类似这样的做法，短期内可能会让报表上出现一些收入，但我认为长期副作用很大。无论从财务准则还是公司治理的角度来看，都不是一件好事情。

长此以往，公司的文化也会受到影响。如果对外讲的技术和内部真正使用的技术对不上，报表上的业务和真实业务也对不上，就很难建立真正实事求是的文化。

简而言之，这是一种急功近利的做法，对科技创业、科技发展、中国的创新生态，以及资本市场的健康，都会带来比较大的伤害。

问：如果这种现象继续扩大，会给行业带来哪些影响？

邵天兰：我觉得会有三个比较严重的后果。

第一，在这个行业中，真正踏踏实实做技术的人，能够获得的资源会被稀释。  如果同样做一项技术，有的团队把时间和资源投入研发、产品和客户验证；也有团队更擅长通过叙事、融资和资本运作快速获得关注。如果后者持续获得更多资源，就会削弱那些长期投入技术和产品团队的发展空间。

第二，会影响整个创业环境的价值导向。一旦越来越多创业者发现，短期叙事比长期积累更容易获得回报，整个创新生态都会受到影响。

第三，会把原本属于一级市场的风险进一步推向公众市场。

一级市场的参与者主要是专业风险投资机构，本身具备较强的风险识别和承受能力。如果一家企业还没有做到PMF，也没有形成真实、有规模、可持续的业务，就急于进入公开市场，相当于把一部分尚未充分消化的风险转移给更广泛的公众投资者。

进入二级市场后，股东结构更复杂，由此可能形成风险错配。我把这种现象称为“二级市场一级化”：企业仍处在高风险、商业模式尚未充分验证的阶段，却已经进入了面向公众投资者的市场。

问：现在很多机器人公司的收入仍然来自科研、试点或者展示。机器人从“有人愿意试”走到客户能够持续使用甚至复购，最难跨越的是什么？

邵天兰：我认为最重要的是三个事情。

第一个是稳定性。如果只是做一个展示，十次里面成功三次就可以了，成功六七次大家就会很高兴。但如果进入真实客户的生产环境，一万次里面至少要成功9999次。

第二个是部署和交付效率。如果做一个展示，可以十个博士生干半年。但如果给客户交付，每一个项目都需要十个博士生干半年，就没有办法复制，只能做成少数展示项目。

第三个是ROI。设备最终要能够给客户省钱或者赚钱，给客户创造真实价值，不能只是一个好看的展示。

所以我认为，稳定性、能否快速复制和部署交付，以及能否给客户带来真实价值，是三个非常关键的指标。

客户最后并不关心你使用的技术到底有多新。他真正关心的是能不能快速部署、能不能简单易用、能不能稳定可靠，以及能不能带来真实回报。

04

“机器人公司不需要什么都自己做”

问：现在行业里有一种比较强的观点，比如Figure AI这类机器人公司，更强调AI和机器人硬件的一体化，倾向于整机和核心智能能力都自己做。梅卡曼德选择的是另一条路线，重点做“眼脑手”，为什么不做整机？

邵天兰：我主要有三个判断。

第一，整机本身已经有很多非常优秀的企业，在本体设计、控制和工程化方面具备很强能力。

第二，没有任何一种特定的机械平台能够普适所有场景。

真实应用场景千变万化，对负载、速度、精度、工作范围等方面的要求都不一样，所以硬件平台一定会有很多形态，很难完全统一。

第三，从生态角度考虑，也没有任何一家企业能够独自做完所有事情。

既然体量巨大的企业都需要产业分工，一家规模远小于它们的企业想把整个全栈都自己做完，我认为是不合理的。最终行业一定会形成比较好的分工。

问：如果分别看“眼、脑、手”，目前这三个方向分别发展到了什么阶段？这三部分在你们内部的权重是一样的吗？

邵天兰：机器人的“大脑”现在最核心，技术进展也最快。

大模型、Agent、强化学习、世界模型等方向，都是我们重点投入的方向。目前已经有了比较好的验证，至少在原理层面得到了验证，但成熟度仍然不够高，还处在高速迭代阶段。

机器人的眼睛和手，更多是围绕大脑来配合。我们叫“Mech-Mind”，本质上做的是机器人大脑，但大脑不可能孤立工作，它一定需要好的眼睛和手配合。

所以目前发展最快的技术毫无疑问还是机器人大脑，包括Agent、视觉动作模型、动态模型和强化学习等。同时，传感器和执行器也需要很好地配合。

整体来看，这些技术已经发展到了可以进行规模化实际落地的阶段。

问：你之前提到过一个词叫“技术品味”。这两年在具身智能方向，VLA、世界模型等技术路线变化很快，你对“技术品味”这件事有没有一些新的理解？现在判断一条路线是否值得长期投入，梅卡曼德最看重什么？

邵天兰：“技术品味”首先来自专业、一线、大量而深入的研究和学习。

从我到核心团队，我们会长期关注前沿技术的发展，也会保持比较频繁的研究和交流。很多时候，所谓“技术品味”，就是在这个过程中逐渐形成对不同技术路线的判断。

我认为判断一项技术有一个非常重要的标准，就是看它的上限。很多公司会选择一些短期内见效比较快，但长期上限不够高的事情。

VLA就是一个比较典型的例子。我们没有在这条路线上投入特别大的资源，一个重要原因是，在我看来，它短期能够较快看到效果，但长期上限相对有限。

它缺少足够的结构和表征，因此会表现出比较明显的“数据贪婪”：想继续提升能力，就需要不断增加数据。更直白地说，它有点像在“背答案”。如果学数学主要靠记住一道道题，就永远会觉得题目不够多，因为不可能把所有题型都提前背下来。

但如果真正理解了背后的规律，对数据量的依赖就会下降。可能做几十套题，已经能够掌握大部分方法；再增加到几百套，能力还可以继续提升。

所以我理解的“技术品味”，很重要的一点，就是不能只看一项技术短期有没有效果，还要判断它长期能够走多远。

接下来，我们会把更多研发投入放在世界模型等方向，同时结合Agent及相关学习方法，继续推进机器人大脑能力的演进。

（转载自腾讯科技）