宇树上市前夕，梅卡曼德通过港交所聆讯；两周之后，梅卡曼德登陆港股。

基石阵容不乏亮点，苏格兰百年机构Baillie Gifford、泰康人寿、华尔街知名量化机构Jane Street、对冲基金、澳大利亚养老金和比亚迪等。一位投行人士感叹，一家体量不算大的公司，能集结这样的牌面并不常见。其中，拿下最大份额的Baillie Gifford以超长期投资著称，过往案例有亚马逊、特斯拉、英伟达、SpaceX和字节跳动。

梅卡曼德的上市，说早也不早，公司和宇树一样，已经成立十年。说晚也不晚，在多家具身智能排队冲刺IPO，明星本体、VLA和世界模型公司轮番登场时，要猜谁先上市，很多人未必先想到梅卡曼德。

部分底气来自扎实的财务数据。2025年，梅卡曼德收入近4亿元，毛利率达到64.6%；全球市场部署了2.9万台产品，客户有100多家世界500强。

但这不足以充分解释梅卡曼德——在一个被VLA、世界模型、人形机器人和Physical AI重新定义的具身智能时代，该如何理解从上一波周期走来的公司？

梅卡曼德曾经红过。2021年前后，AI+机器人赛道火热，红杉、美团、源码资本等“有头有脸”的机构扎堆入场。紧接着，ChatGPT问世，一批更年轻的创业者带着基础模型和具身智能的新叙事涌入行业。

AI最热闹的几年里，梅卡曼德反而隐形。主动低调也好，被新技术和新公司“折叠”也罢，外界一度以为这家公司淡出竞争。

追问隐形的原因，邵天兰反问“For what”。按他的理念，做事要有明确目的，如果公司并不缺钱，单纯为了曝光而PR意义何在？

这种务实可以从不少地方找到证据。比如，梅卡曼德的总部没有专门设置展厅，用来“参观”的空间，就是机器人日常训练的场地。邵天兰的办公室没有茶台和酒柜，只有塞满的书架、摞着文件的办公桌和摆在地上的哑铃。

邵天兰不是传统意义上温吞的工程师。他对自己的技术路径有近乎强硬的自信，不避讳对概念和标签的警惕。他对外物有自己的尺子，自认是激进的创业者，什么火就做什么，在他看来是反而是真正的保守。

有趣的是，他并不是旧世界的老登创业者。十年前，他只有27岁，硕士毕业，放弃大厂offer回国创业。放在今天，这是标准的“00后创业”剧本：年轻，技术出身，相信一个尚未充分展开的未来，又很快被明星资本选中。十年之后，他也刚刚37岁而已。

在共识高度集中、概念如此强势的具身智能时代，梅卡曼德显得不那么“潮”：从视觉组件延展至“眼脑手”，不做人形本体，不从通用模型和终局叙事出发，也不愿把自己装进最热门的技术标签，甚至面对人形机器人火热的上量预期也冷静观望。

在热得发烫的当下，梅卡曼德的上市反而是个提醒——价值判断不止一个，通往具身智能的路不止一条。有人从终局出发，自上而下寻找产品和场景；也有人从工业现场出发，把感知、规划、控制和交付一点点往上垒。

被新概念折叠的路径，不等于没人在走，也不等于没有价值。

以下是和梅卡曼德创始人邵天兰对话：

“我们是一家 play no trick 的公司”

曹玮钰：梅卡曼德的上市有些“突然”。我印象里，梅卡曼德的高光时刻大约在五年前，红杉、美团、源码等一批头部机构扎堆投资。之后一级市场几年低谷，GPT爆发又带来一批具身智能，梅卡曼德成了上一波“明星公司”。这几年你们很低调，再出现时就要上市了。

邵天兰：你说的高光大概在2021年前后。当时我们的业务开始较快增长，但之后确实很少做PR，对外界几乎隐身状态。当然，我们在行业的知名度是越来越高的。

我的价值观还是“古典创业者”那一套，放在今天不一定所有人都认同：我认为一家公司要上市，至少要有可持续的收入和稳定经营，不一定马上盈利，但至少应该有清晰的预期。

上市公司面向公众投资者，要承担相应责任。过去几年，梅卡曼德收入持续增长，毛利率提升，费用率下降，业务模式得到了验证。同时，公司治理也逐渐成熟，我们具备了走到这一阶段的基础。

曹玮钰：这么多家机器人，为什么是你们先上？

邵天兰：很多人可能觉得今天行业不再那么市场化，我不这样看。有些公司估值上升很快，好像离上市很近，但上市与否还是取决前面说的那些。

我们的业务比较扎实，收入来自真实客户，积累了稳定的客户和增长，服务超过100家世界500强企业，毛利率保持在很高水平，而且没有任何来自数采中心的收入。

可能今天这个时代，有些人不再相信好好做技术产品、公司治理，更相信资本运作，信短期声量。某种程度上，这些都是 trick。我们是一家 play no trick 的公司，不走捷径，不搞资本运作，不通过数采中心之类的方式做虚假收入，关注的就是技术、产品、业务。

公司成立十年，好处是“见过事儿”。最后沉淀下来的，就是这样一套价值观：只有技术、产品、业务才是真的。你看这几年真正跑出来的公司，比如影石、大疆、拓竹，都做得很扎实。

曹玮钰：梅卡曼德“隐形”那几年经历过低谷吗？不少投资人一度认为你们下了牌桌。

邵天兰：没有。可以翻招股书，免得显得我在自夸（笑）。公司成立至今，收入没有出现过下降，整体较快增长，收入和毛利都在快速提升，账上现金从没低于一年以上的经营需求。

基数小的时候，增长看起来不明显，但把时间拉长，就能看到复利的力量。真正做事的创业公司，时间尺度与投资机构并不完全一致。像我们这样的公司，三年能上一个台阶，已经是很扎实的进展。

曹玮钰：疫情那几年呢？外界对公司进展不大的观感，主要集中在那一阶段。

邵天兰：主要有两个因素。一是市场环境，那几年资本市场整体不好，如果公司还没盈利、亏损相对较大，外界就容易产生悲观判断。另一个是企业自身与资本感受有时不同步。你提到的观感我很清楚，也会主动管理预期。市场悲观时，我们不过度悲观，市场激进时，我们也压一压。

理想情况下，企业价值和资本定价应该高度相关。但实践中，资本市场总会波动，投资收益也会受到进入时点的影响。

曹玮钰：一级市场常常只有两端，过热或过冷。公司后续融资还顺利吗？我注意到D轮似乎融了很久，从2023年到2025年。

邵天兰：只是没有公布，从GIC那轮就没再公布了，连公众号都没发。

曹玮钰：为什么？

邵天兰：For what？融资宣发，无外乎为了吸引后续投资人、潜在客户或员工。当时这些诉求都不迫切，我们能在市场上获得足够资金。

其实我在2024年参加过一次总理座谈会，之后杨植麟、梁文峰、王兴兴也受邀参加过。我们很克制，只在公众号简单转了新闻。类似经历可以作为公司与产业沟通的记录，但没必要反复讲。

做事的目的性非常重要。我确实不明白为什么有些公司在没收入的情况下把估值顶那么高，是为了快速上市吗？

曹玮钰：收入规模不大、尚未盈利的企业上市并不是个例，GPU四小龙中的沐曦、摩尔就更早上市。

邵天兰：不不不，这是刻舟求剑。我们做机器人的凭什么碰瓷人家GPU？GPU是卡脖子的国之重器，是重资产、重投入、长周期的方向，要实实在在砸研发，才能把产品真正做出来。

具身智能机器人是前沿创新，技术壁垒、发展节奏、估值逻辑与GPU不能同日而语。现在搞机器人的满街走，你拿个板砖扔一下都砸得到，没法比。

曹玮钰：梅卡曼德成立十年，但融资规模、Pre-IPO估值和发行定价，都与这一波具身智能不在一个量级。

邵天兰：说实话，看不懂。

曹玮钰：你们不是第一天就顶着具身智能概念成立的公司，当时还没有这个概念。

邵天兰：其实每隔一段时间都会有热词，最大的问题是过时很快，VLA就面临这一问题。其实现在最火的不是具身智能，是Physical A。互联网是有记忆的。我还是希望用最平实的语言把做的事情讲清楚。

当然，这一批公司的融资和估值升得更快，这是客观现象。

曹玮钰：你觉得梅卡曼德被低估吗？

邵天兰：相比之下，我更关注另一些公司是不是被高估了。

“创业者玩的是无限游戏”

曹玮钰：资本市场总是“喜新厌旧”，任何一家明星公司都可能被新的技术范式和新公司折叠。你是怎么应对这种转折的？

邵天兰：这背后有一个很本质的问题：创业者和投资人的目标和周期并不完全一致。我在这个行业十年，当年和我同期的创业者有一些都是失信人了。

创始人从第一天玩的就是无限游戏。最直白讲，上市后，我的股票有锁定期。实践中可能要锁一辈子——公司不好时卖不掉，公司向好时卖，又为什么急着卖？

能陪伴三五年的投资机构已经很好，能陪七八年就更难得。但我们玩的是无限游戏，有些trick 只能在短期顶一下。

曹玮钰：可你毕业不久就创业了，没怎么经过社会的摩擦，你是怎么祛魅的？

邵天兰：我看过很多企业的发展。没有AI工具时，我会自己打印财报，现在借助AI做分析。从公司成立到现在，我从来没有套现过，一直只领很普通的薪酬。当你真正相信自己做的事，就会做到这种程度。

我们在资本市场的动作都有明确目的。B轮、C轮时，公司收入还没有起来，需要让更多客户知道这是一家值得信任的公司，所以要主动提高曝光。到了后面，这件事的必要性就降低了。

曹玮钰：你从来没有享受过当明星吗？

邵天兰：没有，虚名没有意义。套用一句话，金融服务于实体经济。企业在资本市场的动作，最终要服务于业务，同时让股东获得合理回报。

如果创始人把主要精力放在推高估值、强调个人身价上，对公司业务、上市和长期发展有帮助吗？退一万步讲，哪怕对我个人，也只有公司的发展和业务是真的。

我们和宇树都很幸运，经历过一段资金相对充足、又没有被过度关注的时期，这很宝贵。过度关注可能带来三个问题：第一，竞争被放大；第二，成本被推高，包括价格战和人才竞争。之前我接触过一位灵巧手方向的候选人，一年内换了好几家公司，薪资翻了几倍但，但技术未必能以同样速度提升。

第三，时间表被不合理压缩。原本一年研发一款产品可能是合理周期，现在三个月就要发布，这容易让企业的动作变形。

曹玮钰：这段时间大概在什么时候？公司成立的前五年？

邵天兰：差不多。这段时间，团队能建设起来，在波动中打下基础，而不是以很高价格招了一帮急功近利的人。其次，技术底座打得更扎实，有时间摸索商业模式。大疆、拓竹都有过类似阶段，外界看到忽然冒出个巨头，实际上都在各自领域积累了很久。

现在很多具身智能、Physical AI和机器人公司声量很大，但团队、产品、技术和业务还没来得及搭建，只能被迫进入一场表演。长期看，这会带来一个问题：外面吹的牛在内部圆不上，团队就很难做到脚踏实地、实事求是。内部文化一旦被摧毁，变得急功近利，后续调整成本会非常高。

我经常讲一句话：合理利用资本市场。公司做得好，投资人也获得回报；但双方利益不完全一致时，创业者要有自己的规划。

曹玮钰：这次上市，有多大程度是为了解决投资人退出？

邵天兰：肯定是因素之一。如果能给投资人合理回报，为什么不？在公司发展过程中，照顾投资人的合理诉求，是创始人的责任。中间融资时，我们就安排过早期投资人适度退出。

曹玮钰：老股退出是投资人提出来的，还是你主动安排的？

邵天兰：我主动推动的。因为我知道上市没有那么近，早期基金可能面临到期，未必能一直持有。从2019年开始，后面几轮融都会在发新股，再转让一部分老股。到现在，最早期投资人的本金已经基本收回。

坐在创始人的位置上，需要给各方一个交代。如果设计不好，可能出现上市时现金不足，或者基金到期、退出压力过大的情况。人家信任你，给你投资，起码得给人交代。我平时下围棋，不能只看眼前两步，得谋全局，起码往后多看三五步。

曹玮钰：就我观察，大多数创始人不会主动安排这一点。

邵天兰：资本是你的工具，设计得好，就能为你所用，设计不好，最后就会变成 tail wags the dog（尾巴摇狗），资本压力反过来推动公司刷收入、赶上市。

曹玮钰：上市这套公开市场制度会改变你吗？

邵天兰：不会，经营本身不会因为上市发生根本变化。当然，季报、半年报是上市公司规则，该做就认真做。

我们在一级市场也是同样的原则，不靠吹牛，有时还会发出一些相反的声音，主动给市场降温。还是那句话，play no trick。你刚才说资本市场常常没有中间态，我很认同。我们能做的是让公司稳定、健康发展，尽量避免资本市场的大幅波动反过来影响经营。

其实宇树之前是这个状态，只是市场情绪影响了上市节奏。IPO情绪高涨时，市值迅速冲高，之后又快速回落，这对一家原本经营不错的公司来说并不轻松。其实王兴兴一致很理性，最近几次讲话都在主动降温，提醒大家没那么快别急，技术还需要时间。

“什么火就做什么，才是真正的保守”

曹玮钰：你27岁创业，约等于现在的00后创业。现在科技创业“含博量”很高，你当时只是硕士。可听上去，你一开始就很清楚创业要做什么、资本角色是什么。

邵天兰：如果你看我们天使轮到B轮的BP，会发现产品形态和商业模式没有变化。2017年我们就判断，机器人硬件很难完全统一，传感器是不可分割的一部分，应用场景很早聚焦在制造业、物流等等。

读书是一方面。我更重视两件事：一是从原理上把事情想清楚，二是找到合理的对标。

我们的技术是新一代人工智能机器人技术，但商业模式可以参考西门子、康耐视、基恩士、海克斯康等公司。西门子在上世纪70年代把当时先进的微电脑控制技术，变成型号齐全、稳定可靠、简单易用且生态完善的产品，最终成长为工控巨头。

另一个是从原理上想清楚：为什么融资，估值为什么处于这个水平，每个阶段要完成什么？如果早期目标是验证技术可行性，就要集中力量做Demo，这一阶段过度讨论Demo成本意义不大，先完成技术验证，再谈落地，从第一台、第二台开始调试。

我们叫Mech-Mind，意为机器人大脑。为什么还要做相机？第一，是为了数据一致性。今天很少有公司能证明，自己的机器人大脑可以适配所有传感器，我们也做不到，所以需要用自研传感器保障系统执行。第二，是责任边界，机器人抓空，可能是视觉问题，也可能是大脑问题，两件事很难完全解耦，所以需要一起提供。

曹玮钰：业务模式十年没变，到底是从一开始就摸到了门，还是路径依赖？

邵天兰：这个问题很好。为什么没有变？因为核心假设没有变。有点像数学里的公理体系：先有几个公理，再推出一些定理，进而发展出更多东西。

首先，我们相信机器人智能不会停留在很小的市场规模，而是有机会成长百万、千万甚至亿级的超级大市场。过去每年出货几十台时，我们就相信未来能到万台级，当时好多人不信。这一目标去年我们实现，今年还在增长。

如果相信市场够大，你就会得到一个推论：必须做标准化产品。从商业史看，很少有公司能依靠高度非标业务支撑几千人以上的组织规模，这是人类管理带宽的边界。

第二，机器人硬件能不能完全标准化？不能。人形机器人不一定能搬动500公斤重物，仓库、工厂和组装线的布局与调试也不一样，这涉及机械原理，因此最终一定要分工。我们做眼、脑、手，核心是脑，但手和眼无法完全分开；机械臂、移动底盘、输送线和客户定制方案，可以交给其他环节。

机器人天然是为了解决非标、长尾的需求，场景很细碎。未来要形成更大的出货规模，就必须让眼睛、大脑和手形成相对标准化的分工。

曹玮钰：过去十年最大的教训又是什么？

邵天兰：不要盯着竞争对手。我们犯过不少回头看想抽自己的错误，复盘下来，大部分原因就是这个。

所谓竞争对手，往往只是媒体和投资人常拿来比较的几家公司。当年公司就几千万收入，还天天盯着比自己更小的公司。打个不恰当的比喻，大学里那么多牛人你不盯，老盯着宿舍舍友天天在干什么？

我们面对的是全球竞争。在技术、产品和市场都未成熟时，更应该关注技术、产品和客户，保持理性。如果没有克服这种本能，竞争对手做什么就跟着做什么，他跳坑里，你也跟着进去了。

后来我们想清楚了，竞争对手是盯不过来的。任何一个趋势，最后留下来的公司通常只有几家，你得相信自己会是其中一家。竞争对手可以研究，可以学习，但不能跟随，这种亏我们当年吃饱了。

曹玮钰：你们不追概念，甚至与概念保持距离，是因为习惯了从稳定性、成本和交付去评判技术吗？具身智能是技术突破带来的产物，更多从模型潜力和终局出发；你们的经验和逻辑更自下而上，这会不会让你过于保守，低估技术潜力？

邵天兰：恰恰相反。如果你看我们2018年前后的工作，那时已经在做仿真环境中的深度强化学习，到今天都不过时。我们现在讲“销售一代、改进一代、预研一代”，我们是真正能引领趋势的。

关于你的问题，我很认同Waymo创始人前段时间在YC分享的一个观点，叫structured end-to-end。把底层架构和体系建设好，之后就能持续、高效吸收技术进步的红利，而不是每次新技术出现，都把原有积累推倒重来。

这些年我们一直在做“基建”，团队、数据、资源和评测体系都已建立，技术到产品、再到商业的链路已经打通。今天看到一篇论文、一项新技术，如果判断有价值，可能一个月后就转化为面向客户的产品。好的公司应该让技术促进产品，产品促进商业，商业再通过数据和反馈反哺技术。

现在行业总有人幻想某些人掌握着世人不知道的独门技术，其实大家都没有。我们没有，谷歌、OpenAI、Anthropic等等我认为都没有。

在人工智能时代，技术扩散是非常快的。有些创始人这么宣称，有些投资人可能会信，但事实没有那么简单。

回到你的问题，我不认为我们保守。真正激进的公司，敢于相信自己的判断。相反，什么火就做什么，才是真正的保守。今天某个概念火了就改方向，明天另一个概念火了又重新投入，看着积极，实际在跟随。

第二，我们从一开始就是深入一线技术的公司。到今天我仍在读论文、参与研发，内部对新技术的跟进和评测非常充分，知道什么是真的，什么是炒作。我们是少数愿意在WAIC现场展示真东西的公司。

曹玮钰：有一个说法，各家公司的基因不一样，起点和路径也不一样，比如最近常提到的AI-native。

邵天兰：市场总有些似是而非的概念，在我看来可能是公司没有正经业务时编的说法。什么叫基因不同？无外乎说，创始人是训模型出来的，其实大家今天一样大量用Agent训模型，搞开发。

曹玮钰：具身智能一开始就面向本体和通用模型，梅卡曼德是从视觉这个切口、从具体任务出发。

邵天兰：视觉不是小切口，而是很大的能力。我们也不是从某个细分行业切入，从一开始我们的目标就是通用能力，没有把业务局限在特定行业或特定应用。

曹玮钰：换一个措辞，拿自动驾驶做类比，你们更像从L1往L5演进，具身智能更像从L5往前推，你们从两端往中间走。

邵天兰：这么说比较准确。自动驾驶不少发展好的公司，都是从L2向上演进。

行业有个似是而非的观点，认为从L2往上走，与直接做L4、L5在技术上完全不同，这一点并未得到证实。追到底，大家手上的家伙事儿都是一样的，根源就是过去十年人工智能形成的有效成果。

我见过强调自身基因完全不同、试图颠覆一切的公司，下场往往不理想。一家公司大部分事情，都应该找到成熟可靠的参照：市场、供应链、客户服务，都要向成熟企业学习，好好做扎实。

曹玮钰：可是风险投资天然偏好颠覆式创新。

邵天兰：还是那句话，资本是工具，不是主人。吹牛可以，但不要把自己吹信了。如果总把自己放在“我们就是对的”的位置上，很容易变成一个事实扭曲器。。

我无差别反对一切标签化的东西，也不愿意被标签概括。我相信实事求是、与时俱进，不预设某个东西一定正确。如果新事物出现，我判断确实有价值，那就跟上。

“人形机器人上量，可能是个 fake trend”

曹玮钰：我听一位梅卡曼德早期投资人说了句话，印象很深。他说这一波具身智谁能活下去，他判断不了，但他很确定十年后梅卡曼德还在。这是一个很乐观的预期，你接得住吗？

邵天兰：一个更贴切的表述是，我们最艰难的时候过去了，未来有挑战但轻松一些。还是那句话，实事求是、与时俱进。只要坚持这个原则，我就有信心。

曹玮钰：我知道你一直不认为人形是万能形态。

邵天兰：对，尤其在制造业和物流场景。

曹玮钰：但接下来几年，普遍被认为是人形机器人上量的年份。

邵天兰：不会。For what？To where？人形机器人在哪些真实场景实现了批量部署，并得到验证？给我一个例子，一个就可以。

曹玮钰：你这话听上去像是非共识，但人形机器人去年出货量超过一万台，市场普遍预期今年可能超5万台。

邵天兰：这不是非共识，而是声音不大的共识。我看过一个说法很有意思，说一款人形机器人发布，至少能卖出500台，因为每个同行都会买一台研究。这就是个“内循环”。出货量增长很快，但具体流向在哪里？数采中心、展示、科研教育以及各种形式的关联交易。

资本助推的增长无法取代真实应用。产品有真实客户、严肃应用、批量复购和稳定交付，才是真正的起量。

可以类比VR。前几年，VR产量看上去不低，苹果Vision Pro发布时很热，但你认识哪怕一个每天用 Vision Pro完成有意义的工作？彼得·蒂尔有一个观点我很认可：一个东西如果未来会成为大趋势，那么在很早期、规模还小的时候，就应该有一批人非常狂热地每天使用它。

比如第一代iPhone，虽然问题很多，但有人觉得它解决了自己的问题。大疆早期无人机量也不大，但有一批用户真切认可它有价值。扫地机器人、GoPro、3D打印机都经历过类似阶段，人形机器人暂时还没有看到清晰的信号。

当然，我不是说这种需求永远不会存在，只是今天还不够清晰。在未来相当长一段时间里，制造和物流场景，包括工业机器人和协作机器人，仍然会是主力。

今天不少以具身智能人形机器人的名义落地的产品，上了产线还是老老实实付诸复合移动机器人的形态，工业或协作机械臂加移动底盘，只不过装上一个更妖娆的身体和头？那就是新物种了吗？

是不是新物种，要回到实际能力判断。过去这类产品就叫复合机器人，只是今天处在不同的估值语境了。

曹玮钰：那是不是意味着，你们并不打算大力开拓人形机器人业务？

邵天兰：等场景成熟，出现高质量可持续的收入，再加大投入也不迟。

曹玮钰：这是价值观问题，还是账算不过来？

邵天兰：都算不过来，但首先是业务账要算得过来。价值观不是一个抽象的道德准则，它是一个长期让你有利的东西。现在投入大量时间和精力做人形本体，未必符合我们的资源配置。

区分一个人是不是真正相信自己所说的远期愿景，就看他短期在做什么。我们相信机器人在未来有很大潜力。如果接下来能以百万台为单位向真实场景持续出货，数采中心的少量订单并不是关键。

曹玮钰：但上市以后，二级市场可能恰恰会按人形和具身智能的标签给公司定价。

邵天兰：我没法预测资本市场。巴菲特讲过，股市短期是投票机，长期是称重机。公司真正能做的，还是把技术、产品和业务做好，让长期的称重结果配得上它。