梅卡曼德：一个清华海归团队，如何在机器人赛道做了十年的「卖铲人」
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探马行研 · TechMorse
在宁德时代的一条电池产线上，一台工业机械臂正从深筐中抓取随机堆叠的电芯。它没有固定的运动轨迹——每一次抓取，机械臂都要先「看清」料筐中电芯的位置和姿态，自主规划抓取路径，避开碰撞，再精准地将电芯取出放到指定位置。整个过程无需人工编程，节拍紧凑，误差控制在亚毫米级。
完成这套动作的核心，是一台安装在机械臂上方的工业3D相机。它负责为机器人「看」清世界——识别物体、测量距离、生成三维点云数据。而决定机器人如何理解这些数据、如何规划动作的那套算法软件，来自同一家公司。
这家公司叫梅卡曼德（Mech-Mind Robotics），股票代码09615.HK。它不造机器人整机，做的却是让机器人「看清、想明白、做到位」的那套核心组件。2026年9月1日，梅卡曼德正式在港交所主板挂牌上市，成为港股「具身智能眼脑手第一股」。
一家成立十年的公司，从德国实验室里的一个编程难题起步，跑到全球市占率第一，背后站着红杉、美团、英特尔、IDG。它的营收三年翻了倍，毛利率逼近SaaS公司水准，但累计亏损超过十亿——这种「高增长、高毛利、高亏损」的组合，恰恰是当下硬科技创业最典型的财务肖像。
这个故事值得认真拆开来看。
2026年被市场称为「具身智能的IPO元年」。宇树科技上市当天市值大涨，把资本市场对人形机器人的热情写进了行情曲线。而在整机厂商的聚光灯之外，梅卡曼德作为底层智能组件供应商，走到港交所门口，提供了一个观察具身智能赛道商业化进展的独特窗口——它可能是这个赛道中，离真实现金流最近的公司之一。
01. 一个清华海归，选择了一条「不做机器人」的机器人创业路
从慕尼黑到北京：一个关于「看不清」的问题
邵天兰1989年前后出生。2008年进入清华大学，先在电子系就读，后转入软件学院，2012年本科毕业。此后他赴德国慕尼黑工业大学攻读机器人方向硕士，2015年以最高等级成绩毕业，论文获得满分。
在慕尼黑读书期间，邵天兰距离世界工业机器人的技术腹地非常近。慕尼黑工大及其关联的德国宇航中心，产出了全球最先进的工业机器人设计、柔顺控制、智能协作和3D-SLAM等技术。周边还有库卡（KUKA）、宝马、西门子等德国工业4.0的标杆企业。邵天兰在那里系统学习了机械、控制等工业机器人全套知识——他本是软件背景出身，到了慕尼黑算是「恶补」了硬件和工业领域的全部知识。
毕业后，他在德国协作机器人公司KBee AG担任工程师，参与了先进协作机器人从设计到诞生的全过程。弗兰肯（Franka）机器人是德国近年来最受关注的协作机器人之一，邵天兰是它的早期参与者。
但一个反复出现的场景让他困惑：一个七八人的研究生团队，可能需要花整整一周时间编程，才能让机器人完成一项在人看来用一两句话就能说清的任务——比如从一堆杂乱摆放的零件中找出某个特定型号并抓起来。当时的工业机器人并不缺机械执行能力，四大家族的产品已经能做到极高的重复定位精度。真正限制它们的是对人工编程、固定逻辑和复杂工程实施的依赖。环境、物体或者任务一旦改变，往往需要专业人员重新调整。
工业机器人看起来特别牛，实际上「又笨又难用」，远远达不到理想状态下人类帮手的效果。
邵天兰后来总结过：当前的机器人本质上不是一个产品，而是一个项目。行业里大多数机器人应用都是定制化项目，每个场景都要重新集成、编程、调试，成本高、周期长、难以复制。
2016年3月9日，AlphaGo以4:1战胜围棋世界冠军李世石。邵天兰是一个资深围棋爱好者，他在德国看了这场比赛直播，后来用「肾上腺素飙升」来形容当天的感受。这场人机大战让他确信：深度学习技术将从根本上改变机器人的能力边界。它不只是一次技术的胜利，更预示着未来产业变革的方向。
七个月后，27岁的邵天兰做出了一个在当时并不主流的决定——放弃硅谷的录用通知，回国创业。
全清华创始团队：三个人的能力拼图
2016年9月12日，梅卡曼德在北京注册成立。联合创始人团队几乎清一色清华背景，每个人的能力圈刚好覆盖了机器人创业最关键的几块拼图。
付翱，清华大学精仪系本科、机械硕士，优秀毕业生。创业前在ABB（中国）有限公司工作多年，精通机电一体化技术和机器人现场部署。ABB是全球工业机器人「四大家族」之一，付翱在那里积累了大量关于工业机器人应用和工厂现场的实际经验。在梅卡曼德，他负责将机器人能力变成可落地的产品和方案，是推动技术从实验室走向工厂的关键人物。
丁有爽，哈尔滨工业大学电气工程专业本科，清华大学电机系博士，美国卡内基梅隆大学（CMU）联合培养。CMU的机器人学科全球顶尖。丁有爽精通机器人控制算法，发表过十余篇高水平论文，获多项发明专利。他承担了公司核心产品的研发工作，是将邵天兰的产品构想变成可交付代码的技术核心。
张建伟，中国工程院外籍院士、德国国家工程院院士，清华大学计算机系讲席教授。他以创始技术顾问兼首席科学家的身份加入，在多传感器融合和多模态方向提供前沿技术支持。
这个团队的覆盖结构清晰：邵天兰擅长传感、感知、规划和决策算法，把握产品方向；付翱熟悉机器人应用和现场部署，打通从产品到客户的路径；丁有爽承担核心算法和软件研发；张建伟做前沿技术引导。
邵天兰的核心判断是：工业机器人不缺执行力，缺的是感知和决策能力。与其再造一个新的机器人本体，不如专注于解决机器人「不会看、不会想、不会自己规划」的问题。用他自己的话说——「让工业机器人真正看清世界」。
公司英文名Mech-Mind，直译就是「机器人大脑」。
「远看是个万亿市场，近看是一万个一亿的市场」
梅卡曼德选择的赛道，从定义上就是反直觉的。2016年前后，中国机器人创业潮正在升温，大量团队涌入无人机、服务机器人等「炫酷」的智能硬件赛道。邵天兰却带着团队一头扎进了最传统的工厂和物流场景。
最前沿的技术创新与最传统的落地场景，形成了鲜明的反差。
邵天兰在清华的同班同学，大部分都去了谷歌、微软、华为、BAT等大厂。「像我一样投身工业领域的人几乎没有。」而在AI炙手可热的年代，绝大部分背景相仿的创业团队要么以互联网、金融为切入点，要么做无人机等智能硬件——梅卡曼德所服务的AI工业机器人的主要应用场景，却是最传统的工厂和物流。
邵天兰的判断逻辑是：制造业不是一个需求高度统一的市场。不同工厂的工艺、物料、设备和现场环境千差万别，一家客户的经验很难直接搬到另一家。他把这种格局概括为一句被广泛引用的话：「远看是个万亿市场，近看是一万个一亿的市场。」
这意味着，做定制化项目可以活，但很难规模化。要在「一万个一亿」中找到可复制的公约数，必须走标准化产品的路线——把每个客户现场出现的问题拆解、归纳，将可复用的能力沉淀回产品。
梅卡曼德决定做机器人的「眼睛和大脑」，而非整机。这个选择在当时是少数派，大多数拿到融资的机器人公司都选择自己做本体。
邵天兰正式创业之前，专门跑了上海、深圳的工厂，走访潜在客户，了解机器人市场到底需要什么。他后来当上了公司的「一号客服」和「最大的产品经理」，长期泡在工厂车间里。在他看来，机器人行业大量工作都藏在细节里，真正困难的不是服务好一家客户，而是高效率地解决大量客户各不相同的问题。
这个习惯延续至今。
值得一提的是，梅卡曼德成立的时间节点意味深长——同一年，另一个年轻人王兴兴在杭州创立了宇树科技。两家公司选择了截然不同的路径：宇树做四足和人形机器人本体，梅卡曼德从一开始就决定不造本体。十年后，这两家公司先后走向资本市场，恰好代表了具身智能赛道两种互补的创业范式。
邵天兰曾经在一次采访中说：「我们做自身最擅长的，即机器人的传感、感知、规划和决策部分。」机器人需要智能，工业终将拥抱AI。他反复强调，AI机器人一定要在解决问题中产生实际价值——「它不能停留在实验室里，也不能停留在展示视频里」。
这种务实的态度，决定了梅卡曼德从第一天起就选择了最不容易被资本追捧、但可能最扎实的路线。
02. 从3D相机到「眼脑手」：一套通用组件的十年进化
2017年：第一代产品成型，汉诺威首秀
2017年，梅卡曼德推出了第一代产品组合：Mech-Eye工业级3D相机、Mech-Vision机器视觉软件和Mech-Viz机器人编程软件。
这套产品的设计思路从一开始就强调通用性。Mech-Eye 3D相机负责采集物体的高精度三维点云数据——相当于给机器人装上一双能测距、能建模的「立体眼睛」。即使在低成本传感器上，梅卡曼德的算法方案也能达到精准定位和抓取，且价格比其他方案低了一个量级。
Mech-Vision提供图形化的机器视觉算法平台，用户无须编写代码即可快速部署上下料、拆码垛、定位装配等应用。邵天兰曾描述过这种交互方式：对于机器人使用者而言非常友好，不需要编写程序，甚至不需要说明书，自己拿过来「玩两下」就会了。
Mech-Viz则是机器人智能编程环境，内置轨迹规划、碰撞检测、抓取规划等算法，支持国内外众多主流品牌的机械臂。它的可视化界面使得复杂的机器人路径规划变成了一键仿真的操作。
2017年4月，梅卡曼德带着这套产品在德国汉诺威工业博览会上亮相——这是全球规模最大的工业技术展会。在最核心的机器人展区，梅卡曼德与库卡、发那科（FANUC）、优尼梅特（Universal Robots）、Rethink Robotics等行业巨头同场展出。邵天兰后来回忆，现场光是纸质的采购和合作意向就收到了将近一百份，来自十余个国家，「邮箱都快炸了」。此次参展的效果甚至好于他最乐观的预期。
2017年底，梅卡曼德拿下第一个付费客户。一家创业公司的产品化闭环，由此跑通。
从创业到首单，梅卡曼德用了约一年时间。这个速度在工业机器人领域并不算慢——工业客户对新产品极为谨慎，从看到产品、评估测试到最终下单，往往需要数月甚至更长的验证周期。梅卡曼德能够在一年内实现商业化，说明其产品确实击中了市场的痛点。
标准化之路：把定制需求沉淀为产品能力
有了客户之后，更难的挑战出现了。每家工厂的需求都不一样——钣金件反光、工件异形、物料乱序堆叠——这些真实工况中的「脏活累活」，不是实验室里的算法能直接解决的。
制造业的客户覆盖汽车、新能源、消费电子、物流、家电、重工、制药等数十个行业。上汽、蔚小理、丰田、宁德时代、美的、格力、富士康等头部企业先后成为梅卡曼德的客户。一个金库可以码钱，一个砖厂可以搬砖，既能检测汽车电池也能给浴缸钻孔还能码放5800元一箱的五粮液——上千个应用场景，都需要机器人「看清」并「做出正确决策」。
梅卡曼德团队的做法是：把每一个客户现场出现的问题拆解、归纳，再将可复用的能力重新装回产品。一个项目留下来的不只是收入，还要让下一次遇到类似问题时少做一点定制。
这种打法的核心在于「做减法」——从上千个应用中提取共性，将行业Know-How沉淀为标准化算法模块。到后来，梅卡曼德的产品能够处理超过10万种货品类型，覆盖50多类典型场景。
产品采用软硬件捆绑销售模式，按套收费。这种模式确保了产品的一致性和可复制性，也为后来毛利率的大幅攀升奠定了基础。
一个细节可以说明梅卡曼德对标准化的执着：其产品通常捆绑销售，客户购买的是由3D相机、视觉软件、编程软件等组成的完整解决方案，而非单独的硬件。这种打包方式降低了客户的集成难度，也确保了算法与硬件的最佳匹配。
邵天兰曾总结过梅卡曼德产品能力的核心逻辑——四层泛化能力。换一个没见过的零件，产品不需要重新训练就能识别抓取；换一个品牌的机械臂或灵巧手，算法照样跑得通；接到装配、分拣这样的口头指令，系统能自己拆成一步步动作；甚至从工业机械臂换到人形机器人身上，这套智能也能直接迁移。
这种泛化能力，是梅卡曼德后来能够跨行业、跨地域规模化复制的技术根基。
2019年：全球化起步，英特尔战略入股
2019年，当多数同行仍聚焦国内市场时，梅卡曼德设立了德国子公司，开启全球化布局。同年8月，英特尔资本完成对梅卡曼德的战略投资——这家全球半导体巨头对梅卡曼德的技术路线投下了信任票。
全球化从一开始就被融入产品开发、质量认证、销售网络和售后服务的全流程。梅卡曼德的产品随后陆续获得美国NRTL和FCC、欧盟CE、加拿大IC、英国UKCA、日本VCCI、韩国KC等多项国际权威认证。公司的物理AI解决方案还入选了世界经济论坛MINDS「AI应用之星」项目。
2021年：进入「千台阶段」，自有工厂运营
到2021年，梅卡曼德的累计出货量达到千台级别。这是一个从「技术验证」到「规模化交付」的关键分水岭。公司自有高标准制造工厂投入运营，深度学习软件Mech-DLK正式推出，进一步完善了从视觉感知到深度学习的软件栈。Mech-DLK将深度学习模型训练的全流程整合在一个平台中，集成商可在本地一站式完成模型训练，节省时间与人力成本，同时保证数据安全。
「千台阶段」是对一家硬件公司的全面考验。出货量上来以后，供应链管理能力、算法适配能力、现场调试能力、客户服务能力，都需要同步升级。一个典型的挑战是：当出货量只有几十台时，每一台都可以由工程师亲自到场调试；但当出货量达到数千台，就必须建立标准化的部署流程和远程支持体系。
梅卡曼德在这个阶段逐步建立了覆盖北京、上海、深圳、慕尼黑、东京等地的全球化团队。公司也在这个阶段开始形成自己的培训体系——为集成商伙伴提供人员培训、参考方案设计、展会支持、重难点项目攻关等服务。邵天兰将这种服务模式概括为「授人以渔」。
从资本的角度看，2020-2021年是梅卡曼德融资最密集的阶段。在一年半时间里，公司连续拿下四笔大额融资——B轮、B+轮、C轮、C+轮——投资方包括红杉中国、美团、源码资本、IDG资本等。累计融资规模达到十余亿元。这种密集的资本注入，为梅卡曼德度过「千台阶段」的供应链建设和全球化扩张提供了关键的资金支持。
2023-2025年：从「眼脑」向「手」延伸，具身智能闭环成型
2023年，梅卡曼德推出Mech-GPT多模态具身大模型。这是公司能力从传统的3D视觉感知向更高层级延伸的关键一步。Mech-GPT融合视觉、语言和动作信息，使机器人能够理解自然语言指令并自主拆解任务——比如「把这堆零件分类装箱」，机器人可以自行将这句话分解为具体的动作步骤。
Mech-GPT采用双层架构：慢思考层负责语义理解和任务规划，快反应层在毫秒级完成抓取点位计算、运动轨迹规划和碰撞检测。两层之间还有一套动作预测模型，在动手之前先模拟多种方案的后果，选择最优路径执行。
2025年，梅卡曼德正式推出Mech-Hand仿生五指灵巧手。这只灵巧手的尺寸接近人手，动作寿命超过百万次，已在物流、汽车和精密装配场景实现商业化部署。2026年7月的世界人工智能大会（WAIC）上，梅卡曼德首次展示了双人形机器人协同作业——两台搭载「眼脑手」的人形机器人自主协同完成工业上下料和料筐搬运。
至此，梅卡曼德的产品体系形成了完整的「眼—脑—手」闭环：
● 「眼」：Mech-Eye系列工业级3D相机（涵盖远/中/近距离多款型号，包括旗舰款ULTRA M，成像速度最快0.08秒，专攻1毫米级薄壁工件和透明物体识别）以及Mech-Eye 3D线激光轮廓测量仪（4K超高分辨率，15kHz超高扫描速率）
● 「脑」：Mech-Vision机器视觉软件 + Mech-Viz机器人编程软件 + Mech-DLK深度学习软件 + Mech-GPT多模态大模型
● 「手」：Mech-Hand五指灵巧手
三大组件不绑定任何特定机器人本体，可适配工业机械臂、双臂机器人、人形机器人等不同形态，支持无代码部署，算法能力可跨行业复用。这套体系的核心价值可以用四个字概括——「一脑多形」。
（以上技术参数为公司披露，未经第三方验证。）
截至上市前，梅卡曼德累计持有境内外专利339项（含155项发明专利、152项实用新型专利、32项外观设计专利），软件著作权70项。
03. 全球市占率第一的「卖铲人」，但八成收入依赖集成商
22.1%收入市占率：连续四年全球第一
根据灼识咨询报告，按2025年收入计，梅卡曼德在全球「AI+3D视觉引导非专用智能机器人组件」市场的份额约为22.1%，排名第一。第二名市场份额为8.5%，梅卡曼德的收入规模接近其后四名竞争对手之和。
按出货量计，梅卡曼德的全球市场份额超过27%，同样位居第一，且出货量超过了其后四家最大竞争对手的总和。
在中国、日本及北美市场，梅卡曼德的市场占有率均位居第一，并在东南亚、欧洲及韩国处于市场领导者地位。
需要指出的是，「AI+3D视觉引导通用智能机器人组件」是一个相对聚焦的细分市场。全球该市场有超过20家参与者，前五大厂商合计占据约45.4%的市场份额。赛道前五名中有两家日本上市公司、一家纳斯达克上市公司以及若干欧美厂商，多数成立时间远早于梅卡曼德，具备多年技术积淀与全球客户基础。梅卡曼德能够直接和这些老牌国际厂商同场竞技，充分印证了其技术实力和全球化交付能力。
商业模式的内核：标准化组件 + 集成商渠道
梅卡曼德的商业模式可以用一句话概括：不做整机，做组件；不做项目，做产品。
这种「卖铲人」模式的精髓在于——无论下游客户选择什么品牌的机器人本体（发那科、ABB、库卡、安川、优傲……），梅卡曼德的组件都能装上去用。产品高度标准化、模块化，仅需根据场景做参数和应用级配置，无需修改底层架构。
这种策略使梅卡曼德避开了与下游硬件厂商的正面博弈，转而以平台化能力嵌入各类机器人本体。下游客户切换行业或场景时，不需要从头定制开发，机器人智能化的边际成本被大幅拉低。
渠道层面，梅卡曼德绝大部分收入来自系统集成商。2023年至2026年第一季度，集成商渠道收入占比分别为93.6%、95.1%、81.5%和94.6%。合作集成商数量从2023年末的681家增长至2026年3月末的1369家，其中国内633家、海外736家——海外合作商数量已经超过国内。
通过这套渠道体系，梅卡曼德无需搭建规模庞大的线下销售、现场实施及售后团队。终端项目对接、产线落地调试、本地化服务交由合作系统集成商承接，公司由此实现了高效的市场扩张。
1605家客户，100+家世界500强
截至2026年3月31日，梅卡曼德的产品在全球累计部署超过29000台，仅Mech-Eye相机累计销量已超过24000台。累计采购客户达1605家，其中包含超过100家《财富》全球500强企业。
客户名单涵盖了各行业的制造巨头：宁德时代、比亚迪、丰田、大众、宝马、上汽、美的、富士康、大陆集团、五粮液等。在新能源领域，梅卡曼德的产品深入电池产线的核心环节——电芯上下料、模组装配、Pack线等关键工序。在汽车领域，其产品覆盖了从焊装上料、涂装到总装的全流程。产品应用于数十个行业的50多类典型场景，处理超过10万种货品。
从收入结构来看，智能机器人引导产品是绝对主力，2025年贡献收入3.61亿元，占总收入的93%。智能检测与测量产品贡献2307万元，占比约6%。Mech-GPT和Mech-Hand尚未大规模贡献收入。
复购率：从61%到86%
工业自动化客户对生产节拍、故障停机率与投资回报率有着极为严苛的要求。一旦「眼脑手」系统嵌入客户的生产流程，与PLC和机械臂深度集成，并经过针对特定SKU的算法训练后，替换成本急剧上升。
这直接反映在复购数据上：上年活跃客户对当年收入的贡献占比从2023年的61%升至2024年的74%、2025年的78%，2026年第一季度进一步达到86%。
单客户平均购买量从2023年的7.2台增至2025年的13.2台，三年接近翻倍。2025年客户数量仅增长3.3%，但出货量增长了41.3%——增量主要来自存量客户的产线扩容与增购。
全球化：海外收入占比首次过半
海外业务是梅卡曼德增长最强劲的引擎，也是理解这家公司估值逻辑的关键维度。
2023年至2025年，海外收入从5859万元增至1.955亿元，年复合增长率达82.7%，远超公司整体收入增速。海外收入占比分别为32.4%、36.3%和50.3%。2025年，海外收入占比首次突破50%，意味着梅卡曼德已经从一家「以中国为主」的公司，转型为一家真正意义上的全球化企业。
更具战略意义的是定价权。海外市场的平均售价和毛利率均显著高于国内——2025年海外业务毛利率高达79.2%，而国内为49.8%。梅卡曼德并非以低价换取海外市场份额，而是以技术溢价赢得全球客户。同样一套「眼脑手」系统，出海就能卖出更高的价格、赚到更厚的利润。
海外业务在毛利贡献上同样占据了半壁江山。2025年，海外业务毛利占公司整体毛利的一半以上。这意味着海外扩张不仅带来了收入增长，更是毛利率改善的核心驱动力。
在日本市场，海外收入中占比最高。2023年至2026年第一季度，日本收入在海外收入中的占比分别为11.6%、15.6%、13.4%和19.0%。日本是全球工业机器人密度最高的国家之一，梅卡曼德能在日本市场占据重要份额，从一个侧面印证了其产品的工业级可靠性。
目前，梅卡曼德在东京、首尔、芝加哥、慕尼黑设立了子公司，在全球主要市场设立了16个业务中心，提供售后服务、技术培训、故障排查等全方位支持。累计服务海外客户超过900家，产品销往近50个国家和地区。
04. 毛利率64.6%却连亏三年：钱花在了哪里？
一条「高增长、高毛利、亏损收窄」的财务曲线
梅卡曼德招股书披露的财务数据，呈现出典型的平台型硬科技企业特征——高增长、高毛利、高投入，亏损正在快速收窄：
营收：2023年1.808亿元→2024年2.688亿元→2025年3.888亿元，年复合增长率46.6%。2026年第一季度单季营收1.069亿元，同比增长73.1%。
毛利：2023年7064万元→2024年1.37亿元→2025年2.51亿元，年复合增长率88.5%。
毛利率：2023年39.1%→2024年51.1%→2025年64.6%，2026年第一季度维持在64.8%。两年多时间提升25.5个百分点。
经调整净亏损（剔除股份支付、上市开支等非经营性费用）：2023年3.34亿元→2024年2.14亿元→2025年1.09亿元，三年收窄近七成。2026年第一季度进一步收窄至3918万元，同比收窄14.6%。
净亏损（含非经常项目）：2023年4.01亿元→2024年2.83亿元→2025年3.60亿元。2025年净亏损同比增加，主要与授予D轮及Pre-IPO轮投资者的赎回权产生的公允价值变动有关。2026年第一季度净亏损5683万元，较上年同期的7059万元下降19.4%。
三年累计净亏损超过10亿元，远超同期累计约8.5亿元的收入规模。
需要注意的是，净亏损中包含了大量非现金性质的费用。2025年净亏损从2024年的2.83亿元升至3.60亿元，主要是因为D轮和Pre-IPO轮投资者获得的赎回权产生了公允价值变动。这类非经常项目在经调整净亏损中已被剔除——后者更能反映公司的真实经营状况。
产品销售量与客户扩展：智能机器人引导产品销量从2023年的3654台增至2024年的5852台、2025年的8268台、2026年第一季度的2412台。下单客户数从2023年的509家增至2024年的605家、2025年的625家，2026年第一季度为258家。
费用结构：销售费用率从103%降至43%
毛利率的大幅攀升是梅卡曼德财务面最引人注目的数据。64.6%的毛利率水平不仅远高于传统智能硬件行业普遍12%-13%的平均水平，甚至接近部分SaaS企业——而梅卡曼德本质上是一家卖硬件的公司。
支撑这种「反常识」表现的，是算法能力的跨行业复用与边际成本递减。硬件只是载体，真正的产品是可以不断复制的通用智能能力。收入翻倍的同时，销售费用几乎未增长——销售费用从2023年的1.86亿元降至2025年的1.67亿元，销售费用率从103%快速降至43%。前期渠道建设的规模效应正逐步进入兑现期。
研发费用维持在较高水平：2023年至2025年分别约为1.09亿元、1.13亿元和1.13亿元，研发费用率从高位降至2025年的29%。行政费用各期分别为1.05亿元、8975万元、1.25亿元和2026年第一季度的3198万元。
2023年至2025年，累计研发支出占累计营收的40.6%。研发团队占公司总人数的比例超过三分之一，显示出这家公司对技术投入的重视程度。
从费用率的变化趋势来看，梅卡曼德正走在一条典型的「J型曲线」上——前期投入巨大，收入尚未完全覆盖成本；但随着规模效应显现，费用率快速下降，利润空间逐步打开。
一个值得注意的财务特征是：梅卡曼德的应收账款和存货虽然绝对金额不小，但账龄相对健康。存货以一年以内为主，从2025年开始没有一年以上账龄的库存。这说明公司的库存管理和产品周转效率在持续改善。
亏损的核心原因：三笔大钱
账面亏损主要来自三个方面：
第一，持续高强度的研发投入。梅卡曼德将营收的近三成投入研发，覆盖3D相机硬件迭代、视觉算法升级、大模型训练和灵巧手开发。
第二，全球化扩张成本。在五个国家设立子公司、16个业务中心、近50个国家的产品认证——这些前期投入尚未完全被收入增长覆盖。
第三，销售团队建设和品牌推广。梅卡曼德在全球建立了销售、交付、培训和售后的全流程体系。2026年第一季度，1.07亿元营收对应的雇员福利开支为3064万元——平均每3.5元收入中，就有1元用于支付销售人员薪酬。
一个关键信号：经营性利润已于2025年转正
2025年，梅卡曼德的经营亏损（1.09亿元）已低于同期研发费用（1.13亿元）。换言之，若扣除研发投入，公司核心业务自身的经营性利润已经转正。
这一指标表明：当前的账面亏损主要来自对未来技术的主动投资，而非业务本身不具备造血能力。如果营收维持当前增速、毛利率继续稳中有升，亏损收窄至转正的时间窗口正在缩短。
现金储备与现金流压力
截至2025年末，梅卡曼德持有现金及现金等价物约3.52亿元。2026年3月末为3.46亿元。
经营活动现金流持续为负：2023年-2.74亿元、2024年-2.06亿元、2025年-1.07亿元、2026年第一季度-5288万元。虽然净流出逐年收窄，但公司尚不具备完全的经营性自我造血能力。2026年第一季度经营现金流同比翻番流出，需要警惕。
存货周转天数分别为170天、109天、133天和163天，运营效率仍有提升空间。
资产负债表上有一组需要拆解来看的数字：总资产从2023年的6.67亿元微增至2026年第一季度的6.94亿元，总负债则从25.15亿元攀升至32.39亿元，净负债由18.68亿元扩大至25.45亿元。但「总负债」这个指标在此处具有误导性——截至2025年末，约30.56亿元的赎回负债（Redemption Liabilities）占总负债的94%以上。这笔巨额负债源于D轮和Pre-IPO轮投资者获得的优先股附带赎回权，按IFRS准则必须计入金融负债而非权益。它本质上是融资结构的会计体现，而非经营性欠债，IPO完成后将自动转换为股东权益、从负债端消失。剔除赎回负债后，公司实际经营性负债约为1.6亿至1.8亿元，与3.89亿元的年营收规模相比处于正常水平。真正值得关注的是经营现金流持续为负，公司尚不具备完全的自我造血能力。
05. 红杉美团IDG英特尔排队入场：11轮融资背后的资本逻辑
从400万到20亿：十年融资历程
梅卡曼德的融资节奏，几乎是中国AI+机器人赛道资本热度的一条缩影曲线：
| 轮次 | 时间 | 金额 | 投资方 |
|---|---|---|---|
| 天使轮 | 2016年12月 | 数百万元（约400万元） | 伽利略资本、PreAngel |
| Pre-A轮 | 2017年5月 | 数千万元 | 伽利略资本、华创资本 |
| A轮 | 2017年12月 | 数亿元 | 德联资本 |
| A+轮 | 2019年4月 | 数亿元（约4200万元） | 启明创投独家 |
| 战略投资 | 2019年8月 | 未披露 | 英特尔资本 |
| B轮 | 2020年3月 | 1.0亿元 | 红杉中国领投 |
| B+轮 | 2020年11月 | 1.0亿元 | 红杉中国、源码资本 |
| C轮 | 2021年4月 | 数亿元 | 美团领投，红杉中国、源码资本跟投 |
| C+轮 | 2021年9月 | 约10亿元 | IDG资本、美团领投，红杉中国、源码资本跟投 |
| D轮 | 2025年2月 | 5.05亿元，投后估值60.4亿元 | 上河动量、渤海基金、华创资本、中金资本等 |
| Pre-IPO | 2025年7月 | 3.17亿元，投后估值63.67亿元 | 雄安集团基金、大洋电机等 |
Pre-IPO累计融资总额约19.91亿元。IPO基石投资者另行认购1.86亿美元（约14.5亿港元）。
几个值得注意的节点：
2017年，梅卡曼德成立不过半年，没有任何客户，产品也远未完全成型，华创资本就投了进去。华创资本合伙人后来回忆，「他们在非常早期的时候就认可了我们」。
2019年，启明创投主管合伙人周志峰在评估梅卡曼德时认为，「创始团队既有技术愿景，又坚持以产品引领市场。他们的创新不止于用深度学习技术赋予机器人环境感知能力，更在于以全栈AI软硬件构建机器人大脑，打通环境感知、智能决策与机械臂执行的闭环，用技术和产品创造了需求数量级提升的增量市场。」
2020年，红杉中国首次投资梅卡曼德。此后连续投资四轮，上市前以13.63%的持股比例成为最大外部机构股东。红杉中国合伙人公元后来描述投资逻辑：第一，产品表现足够好，在机器人行业普遍低迷时展现了手眼协同的泛化能力，「在当时机器人行业普遍比较低迷，没有出现太多突破的时候，梅卡曼德的产品可以让机械臂做到很好的手眼协同，当时的demo在Pre具身智能时代中展现的泛化性是很惊艳的」；第二，邵天兰的技术背景与方向匹配，且愿意蹲工厂，「是海归AI创业者中难得的特质」。
为了验证梅卡曼德的技术可落地性和泛化性，红杉中国三位投资人在两个月内飞了10个城市，逐一探访梅卡曼德在各家客户现场的实际运行情况。这种深入一线的尽调方式，在机器人行业并不常见。
2021年，美团入场。美团通过旗下北京酷讯科技持股8.52%，成为仅次于红杉中国的第二大外部机构股东。美团近年来在机器人赛道大规模布局，沿「感知—决策—执行—整机落地」的完整链条投资了宇树科技、银河通用、普渡科技、高仙机器人、未来机器人等企业。在灵巧手赛道，2026年7月美团还领投了人形灵巧手独角兽曦诺未来的A+轮5亿元融资。
2025年7月，Pre-IPO轮融资3.17亿元，投后估值63.67亿元，投资方包括雄安集团基金和大洋电机等。其中雄安集团基金的入局尤其值得注意。2024年9月，梅卡曼德将注册地从北京海淀区迁至雄安新区，同年11月雄安总部正式启用，成为首家落户雄安的独角兽企业。雄安基金此时入场，本质上是地方政府产业资本对公司落地雄安的配套支持——既是财务投资，更是产业招商的信号。雄安新区定位为「未来之城」，在人工智能和机器人领域有系统的产业规划和政策扶持。梅卡曼德作为新区首家独角兽上市公司，有望在土地、税收、人才、场景对接等方面获得政策倾斜。对于一家正在从创业公司走向公众公司的企业而言，地方国资的战略入股意味着一种长期绑定的产业关系，而不仅仅是账面上的融资数字。
IPO前股权结构
| 股东 | 持股比例 |
|---|---|
| 邵天兰 | 8.44% |
| 付翱 | 3.93% |
| 丁有爽 | 2.62% |
| 梅卡曼德管理（员工持股平台） | 8.47% |
| 创始团队+员工持股合计 | 23.46% |
| 红杉中国（瀚辰创投） | 13.63% |
| 美团（北京酷讯科技） | 8.52% |
| 华创资本 | 7.85% |
| 启明创投 | 7.38% |
| 伽利略创投 | 6.35% |
| IDG资本 | 5.83% |
| 源码资本（苏州源明） | 5.49% |
| 德联资本 | 4.02% |
| 英特尔 | 3.83% |
| GIC（新加坡政府投资公司） | 3.19% |
| Coatue | 1.87% |
| 雄安基金 | 1.57% |
| 大洋电机 | 1.57% |
创始团队通过2023年10月签订的一致行动协议构成单一最大股东集团，IPO后合计持股降至约19.11%。
值得注意的是，梅卡曼德不存在单一控股股东。创始团队合计控制23.46%的股权，虽然是最大股东集团，但红杉中国一家就有13.63%——这意味着创始人团队对公司保持着战略主导权，但重大决策仍需要与主要投资人达成共识。
18C章特专科技上市：一条为硬科技开辟的通道
梅卡曼德以18C章特专科技身份在港交所上市。这是港交所2023年引入的新机制，专门为尚处于商业化早期、具有较高技术门槛的科技公司设计的上市通道。选择18C章意味着公司需要在技术先进性、研发投入和市场空间等方面满足特定标准，但也允许在盈利指标上有一定的灵活度。
在18C框架下，梅卡曼德的领航资深独立投资者为红杉中国和启明创投，其他资深独立投资者为英特尔。这种安排既体现了早期投资人对公司技术路线的长期认可，也为二级市场投资者提供了一层信用背书。
联席保荐人为中信建投国际和中信证券。
IPO定价与基石阵容
梅卡曼德本次IPO拟发行约2314.06万股H股，招股价区间为每股95.30港元至101.70港元。最终以101.70港元/股顶格定价，对应市值约127亿港元（约合人民币115亿元），按2025年营收计算的TTM市销率约25倍。若行使超额配股权，募资总额可达约27亿港元。
基石投资者阵容覆盖面广泛，涵盖海外长线资管、头部险资、量化机构、养老基金、公募和产业资本：
| 基石投资者 | 认购金额 | 背景 |
|---|---|---|
| Baillie Gifford（柏基投资） | 6000万美元 | 1908年创立的苏格兰资管公司，曾早期投资并长期持有亚马逊、特斯拉、英伟达，1995年进入中国市场，投资过腾讯、阿里巴巴、宁德时代 |
| 泰康人寿 | 4000万美元 | 头部险资，布局智谱、壁仞科技、宁德时代等硬科技企业 |
| Jane Street | 1500万美元 | 华尔街顶级量化机构 |
| Invus | 1500万美元 | 长期价值投资机构 |
| Ghisallo | 1500万美元 | 波士顿对冲基金 |
| Ruihua（瑞华投资） | 1500万美元 | 私募大佬张建斌旗下 |
| NGS Super Fund | 1000万美元 | 澳大利亚知名养老基金 |
| 易方达 | 1000万美元 | 国内头部公募基金 |
| Golden Link | 600万美元 | 比亚迪旗下产业资本，比亚迪同时是梅卡曼德的客户端客户 |
基石投资者合计认购1.86亿美元（约14.6亿港元），占全球发售股份总数的约64%，锁定期6个月。
比亚迪的身份尤为特殊——它既是梅卡曼德的基石投资者，也是其客户端客户（虽非前五大客户）。这种「投资+采购」的双重绑定，在产业链中具有信号意义。当一家制造巨头同时用资本和订单投票时，说明它对供应商的技术能力和长期前景都高度认可。
从融资历程的整体脉络来看，梅卡曼德获得的不只是资金，更是一个覆盖了产业上下游的战略资源网络。英特尔提供了芯片层面的技术协同，美团带来了物流和零售场景的产业洞察，红杉和IDG提供了企业战略和资本运作的全程辅导。这种「资本+产业」的双重背书，在早期硬科技创业中是稀缺资源。
估值对比：贵不贵？
梅卡曼德不生产机器人整机，A股和港股市场均无业务结构完全匹配的可比标的。市场常引用的参照是A股科创板上市公司奥比中光（主营3D视觉传感器）和A股机器视觉企业奥普特。
从市销率维度看，梅卡曼德TTM市销率约25倍，奥普特约10.4倍。但考虑到梅卡曼德营收增速46.6%远高于奥普特的约16%，以PS/G（市销率除以增速）计算，梅卡曼德约0.54，略低于奥普特的0.63。
另一个维度是海外收入占比——梅卡曼德50.3%，奥普特约10.8%。在港股这个格外看重出海叙事的资本市场，这是明显的加分项。
争议在于：梅卡曼德仍处于亏损阶段，经营现金流净流出，而奥普特已实现年度盈利。同时，本次IPO基石认购占比较高，导致上市后流通盘较小，股价波动性可能高于一般标的。
市场普遍将估值溢价归因于灵巧手和大模型的远期想象。但灵巧手与多模态大模型尚处商业化早期，预计计划于2027年下半年才有望贡献规模化收入。这部分远期价值的不确定性较高。
06. 「眼脑手」的护城河够深吗？竞争与风险不容忽视
梅卡曼德在招股书中呈现的增长数据足够亮眼。但深入拆解其商业模式和行业结构后，有几层风险需要正视。
渠道依赖：80%以上的收入通过集成商，意味着什么？
梅卡曼德最大的结构性特征是：公司与终端客户之间隔了一层系统集成商。
这种模式的好处显而易见——轻资产扩张、快速覆盖全球市场、避免陷入定制化泥潭。但它的代价同样清晰：公司对终端客户的议价权和品牌触达存在中间层损耗。梅卡曼德难以直接获取一线终端需求，市场反馈的传导链条更长。
一旦核心集成商调整合作策略、转向自研视觉模块，或因下游需求变化减少拿单量，梅卡曼德的订单将面临波动。历史上确实出现过部分集成商终止合作的情况。
当制造业资本开支收缩时，需求波动会先传导至集成商，再放大传导到梅卡曼德。集成商模式下，这种「牛鞭效应」会使公司的营收弹性被放大。
2026年第一季度，集成商渠道收入占比从2025年的81.5%回升至94.6%——与2023-2024年93%-95%的水平基本持平，说明2025年的短暂下降并未形成趋势，公司对渠道的高度依赖仍然没有实质性改变。
客户集中度上升：前五大客户占比从25%升至39%
2023年至2025年，梅卡曼德前五大客户收入占比分别为24.8%、32.3%和39.3%。虽然绝对值不算极高，但上升趋势明显。在客户基数扩大的同时，收入越来越集中于头部客户。
如果某一大客户削减订单或转向竞品，对公司营收的影响将逐年放大。
「脑」和「手」的商业化前景：确定性有多高？
梅卡曼德的叙事核心正在从「3D视觉眼」向「具身智能眼脑手」迁移。但招股书坦承，Mech-GPT大模型和Mech-Hand灵巧手目前仍属于「早期创收产品」，预计计划于2027年下半年才有望产生可观收入。
在「脑」的赛道上，梅卡曼德面对的是Google Gemini Robotics、英伟达GROOT等全球顶级玩家的竞争。大模型领域技术迭代极快，头部科技公司的资源投入远超梅卡曼德。梅卡曼德的差异化在于其工业场景的Know-How积累和与现有产品的协同，但在通用大模型能力的竞赛中，这种优势能发挥多大作用仍需观察。
在「手」的赛道上，灵巧手市场已经涌入大量竞争者——兆威机电、因时机器人、Shadow Robot等。多家公司已实现万台级出货。梅卡曼德作为新进入者，面临的是一场在价格、性能和生态适配度上的全面竞争。
更关键的问题是：梅卡曼德不造整机，缺乏完整的Physical AI数据闭环。每家公司机器人的运动学参数、控制协议、刚度、力控能力都不一样，灵巧手的适配工作需要大量定制化工程。这与「标准化组件」的初衷存在一定矛盾。
同时，梅卡曼德现有的2.4万余台Mech-Eye存量装机中，大量部署在高度结构化的工业场景（如简单抓取、拆码垛），这些场景未来可能长期不需要大模型升级。真正有机会升级的是高混流、高SKU、柔性生产场景——这部分在存量客户中的占比，招股书没有给出具体数据。
竞争格局：上下游同时施压
梅卡曼德面临的竞争来自多个方向：
国际老牌厂商：日本的基恩士（Keyence）、美国的康耐视（Cognex）等企业在机器视觉领域有数十年积累，拥有庞大的全球客户基础和深厚的行业Know-How。梅卡曼德在Mech-Eye系列精度、速度等指标上与国际厂商同处第一梯队，但后者的品牌认知和客户粘性依然强劲。
国内追赶者：海康威视旗下的海康机器人、A股上市公司奥普特等正在切入工业3D视觉场景。凭借母公司在安防和工业视觉领域的规模优势和成本能力，这些竞争者有能力以较低的价格争夺市场份额。
本体厂商自研：埃斯顿、汇川技术等机器人本体厂商正在自研视觉模块。一旦本体厂商完成核心感知组件的自主化，梅卡曼德作为外部供应商的价值将被削弱。这种「垂直整合」趋势在汽车和消费电子行业屡见不鲜——当核心零部件的市场足够大时，整机厂商往往倾向于自研以掌握供应链主动权。梅卡曼德需要持续证明，其标准化组件的技术迭代速度和专业深度，远超本体厂商自研所能达到的水平。
灼识咨询预测，全球AI+3D视觉引导通用智能机器人组件市场规模将从2025年的18亿元增长至2030年的106亿元（年复合增长率43.2%），2035年进一步增至1025亿元。当前渗透率仅5.1%，远期空间广阔。
但2030年至2035年的高增速建立在具身智能大规模普及的假设之上——如果产业落地不及预期，远期市场存在下修风险。
技术迭代风险：3D视觉的天花板在哪里？
梅卡曼德的「眼」——工业3D相机——是公司当前收入的主要来源。但3D视觉本身是一个技术迭代极快的领域。结构光、iToF、双目立体视觉、激光雷达等技术路线各有优劣，新的传感器形态可能随时出现。
2024年10月，梅卡曼德成为全球首家获得SGS-CSTC认证的工业3D相机厂商，其产品MTBF（平均无故障时间）达到10万小时以上。这是一个工程化的里程碑，但在技术快速迭代的背景下，工程化优势能否持续转化为市场份额，取决于公司在下一代传感器技术上的储备和响应速度。
此外，3D视觉赛道的整体天花板相对有限。灼识咨询数据显示，2025年全球AI+3D视觉引导通用智能机器人组件市场规模仅18亿元。梅卡曼德以3.89亿元的营收占据了22.1%的份额——这意味着公司已经在这个细分市场中拿下了相当大的蛋糕。未来增长需要依靠行业渗透率的提升，以及从「眼」向「眼脑手」完整解决方案的升级。
现金流安全边际
截至2026年3月末，梅卡曼德手中现金3.46亿元。IPO带来了约21亿港元的净募资，为后续的研发投入和全球化扩张提供了资金缓冲。但公司仍处于经营现金流净流出状态，如果收入增速放缓或亏损收窄不及预期，财务弹性将面临考验。
从募资用途来看，公司计划将约31.8%的净募资用于产品及技术研发，29.4%用于扩大全球影响力并加速商业化，25.2%用于丰富产品组合及拓宽应用场景，5.0%用于扩大产能和提高运营效率，8.6%用于营运资金及一般公司用途。这个分配结构表明，梅卡曼德仍将研发和全球化作为最优先的资金使用方向。
07. 从实验室到工厂的具身智能落地样本
具身智能的核心命题是：让AI不仅能在数字世界中思考，还能在物理世界中行动。当大语言模型已经能够写出漂亮的代码和诗歌时，机器人仍然在面对「从桌上捡起一块肥皂」这样对人类来说轻而易举的任务时手足无措。这正是梅卡曼德要解决的问题。
在具身智能这个正在急速升温的赛道中，梅卡曼德是一个独特的存在。大量明星创业公司都在追逐整机这条聚光灯下的路径。梅卡曼德选择了另一条路——不做聚光灯下的主角，做所有主角都离不开的「幕后」角色。
这条路的好处是确定性更高：无论机器人本体的形态如何演化——工业机械臂、双臂协作机器人、移动机器人、还是人形机器人——都需要感知环境、理解任务、规划动作的核心能力。梅卡曼德押注的是这个底层共性，而非某一种具体的产品形态。
付翱在2026年WAIC期间表达过类似的判断：机器人的形态不会统一，但感知、决策、执行这些底层能力可以跨越不同本体持续积累和迁移。同一双「眼睛」看到的点云数据，可以喂给机械臂，也可以喂给人形机器人。这正是「一脑多形」的现实基础。
灼识咨询预计，全球通用智能机器人市场出货量将从2025年的59万台增至2030年的225万台，并在2035年达到1208万台。渗透率从5.1%提升至22.2%的过程中，梅卡曼德作为底层智能组件供应商，将直接受益于全行业的增长。这也是理解梅卡曼德上市估值逻辑的一个关键维度——市场定价的不是当下的3.89亿营收，而是渗透率提升之后的天花板空间。
在2025年的一次采访中，邵天兰回顾过去九年的创业历程时说：「过去9年的积累，让我们在冲向具身智能这一智能机器人终局的过程中『上桌』了，并且获得了一个好的位置。」
在招股书中，梅卡曼德将自身定位为「智能机器人组件供应商」。这个定义是克制的——它没有自称「具身智能平台」或「AI基础设施公司」，尽管在具身智能热潮中，这样的标签足以让估值翻倍。
但梅卡曼德选择的叙事路径，恰恰是从「眼」开始，一步步向「眼脑手」延伸。现有主业——3D视觉引导的智能机器人组件——是公司的基本盘，增长稳健，毛利率高企。而Mech-GPT和Mech-Hand则更像两张「看涨期权」：如果它们能够成功商业化，梅卡曼德的故事将从一个「优秀的3D视觉公司」升级为「具身智能时代的通用智能平台」。
梅卡曼德能否从「全球第一股」进化为「全球第一梯队」，取决于几件事：第一，现有3D视觉主业能否在竞争中守住份额和毛利率；第二，大模型和灵巧手能否从早期创收走向规模化贡献；第三，集成商模式能否在扩张的同时避免过度依赖；第四，全球近3万台设备积累的数据优势，能否转化为持续迭代的技术飞轮。
这些问题没有确定答案。但梅卡曼德已经用十年的产品迭代，证明了一件事：在机器人行业，从实验室到工厂的这条路，有人真的走通了。
两张期权，一个基本盘。这就是梅卡曼德走到港交所时的完整画像。至于能走多远，市场和时间会给出最终的回答。
探马行研 · TechMorse
100家公司，100个故事。
探马行研「具身智能100公司」系列，以深度叙事走进每一家正在定义具身智能赛道的公司——从团队基因、技术路线、融资历程到商业化进展，用讲故事的方式拆解这个正在重塑制造业与AI边界的行业。