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其创始人邵天兰是清华大学软件学院学士，慕尼黑工大硕士，曾在德国工作多年，深度参与了最先进协作机器人的研发。目前梅卡曼德研发团队中有视觉、运动规划、控制、机械、电控等多学科的专家。
- 为新兴增量市场
把机器人变得更加智能化 -
邵天兰介绍，目前，国产工业机器人以中低端产品为主，主要是搬运和上下料机器人，大多为三轴和四轴机器人。
「传统的工业机器人最初主要应用于汽车制造、冲压焊接等高端行业领域，逐渐开始向 3C 制造、家电制造领域拓展。像美的、格力、华为等大型企业的工厂对工业机器人的使用量越来越多，也带动了这个市场的发展。不过，这些还是存量市场，我们是从新兴的增量市场切入。」
为什么要从新兴的增量市场切入？什么才算是新兴增量市场呢？
「如果一个工厂的生产加工环节，有 50% 的工作由机器完成，50% 由人工完成，说明这是一个存量市场； 而 100% 的工作都是在用人工来解决的场景，例如物流上料、订单拣选、拆垛等，都是增量市场。」
例如，面对堆积如山的快递包裹，或工厂、物流站中常见的纸箱堆、麻袋堆时，传统抓取、上料的混杂分拣方案尚不成熟，大量工作仍依赖人工完成。这样导致时间和人力成本过高，同时工作模式重复性强。由于工作的单一性和麻木性，越来越多的工人厌倦这些事情，进而导致工厂员工流失率越来越高。
此外，市场上虽然制造机械臂的厂家很多，但现有的解决方案价格高昂且效果差强人意，无法真正应对混杂物体分拣的挑战，，客户接受程度很低。
针对这些问题，梅卡曼德通过基于深度学习的机器视觉、任务级编程模型、自主环境感知、自动逻辑推演、智能路径规划等核心技术，将智能赋予工业机器人，让工业机器人不再只是笨拙的机器，而是成为拥有一定智能的人类帮手。
梅卡曼德可以为制造、物流等行业客户提供完整且性价比极高的混杂分拣、拆垛及上下解决方案。这样，公司可以帮助企业用户大大提升工业机器人的使用效率，降低使用难度，也降低了成本，从而迅速推动工业机器人的平民化。
- 单点切入，解决用户核心问题 -
拓扑社了解到，梅卡曼德的打法是，单点切入，先解决用户的核心问题。为用户提供囊括传感器、算法、编程软件在内的完整解决方案，能够对多种典型物体进行分拣，包括箱、麻袋、条状物、杆状物等。
在具体产品方面，梅卡曼德推出了
Mech-Vision 视觉系统、Mech-Viz 智能编程环境、还有 Mech-Eye 智能相机
，这些方案都是面向 3D 视觉引导在物流和工业领域的应用，如分拣、上下料、拆码垛、货品拣选、混杂物体分类等场景。
相对来说，传统 2D 摄像头无法准确确定混杂物体的位置，而主流的 3D 摄像头方案在性能（精度、速度、可靠性、适应性）与成本上不能满足工业要求。
梅卡曼德自主研发的 Mech-Eye 智能相机，同时具备 2D 和 3D 视觉感知力，稳定可靠，可适应大范围场景与高精度场景。这样，可以降低设备的造价投入，还可以使设备使用更灵活。将造价降低不少，虽然在原始信号质量方面有所损失，但配合其算法优势，对这部分损失进行了弥补。
Mech-Vision 能够帮助机械臂定位无规律摆放的不规则物体，这些物体包括瓶子、麻袋、纸箱等制造业和物流业中最为常见的物体，继而快速、精准的抓取，并将物体放置于指定地点。同时，该方案中还包括了路径规划、避障等技术，使得机器臂手眼协调，不会」碰壁「。
在算法的优势下，即便选择了低成本的传感器，Mech-Vision 视觉分拣方案也能够达到精准的定位和抓取，但在价格上却比其他方案低了一个量级。
