近兩年來，國內外出現了很多工業機器人的3D視覺。公司獲得融資，資本市場助推工業機器人+AI大熱，AI從高大上的概念逐漸成為真正能幫助傳統行業解決問題的技術。
作為“AI+機器人”的探索者，已完成三輪融資的Mecamande切入物流、制造行業，也拿到了汽車、家具、食品等領域的訂單，并提供基于AI技術的機器人視覺分揀、拆箱、裝卸解決方案，力求將機器人的3D視覺做到徹底和極致。
2017年，Mecarmand初步完成了產品落地，并已與部分機器人本體廠商和集成商展開深度合作。邵天瀾表示，目前包括美卡曼德在內，還有很長的路要走，各方面的產品整合還不能完全滿足市場的需求。即使是單品分揀，在一些特殊材質和形狀的把握上，也還有待解決的問題。
實際上，機器人視覺拆包分揀的需求非常廣泛，但市場上仍然缺乏性價比高、使用方便、部署快捷的產品，以及同類產品。價格從10萬元到20萬元，成本高；智能化程度低，無法解決花紋紙盒的貼合等復雜問題；復雜且難以使用。
Mecarmand通過系統的技術創新真正解決了這個問題。目前售價5萬元起，成本低于國際同類產品。智力高，能應對更復雜的情況；簡單易用，快速部署。
2018年，梅卡曼將繼續在目前的方向上突破。一方面擴大銷售和應用團隊，進一步開發應用場景；另一方面，我們將繼續與大型物流客戶合作，完善標桿管理方案。在此基礎上，Mecarmand積累了一系列應用方案。
雜項物品分類股
機器人把混在一起的不同商品一件一件抓起，并進行分類。該技術適用于物流、電商等領域混合物體分類等常見場景。
1、適用于不同尺寸、不同種類的物品(盒、瓶、袋等物體均可)
2、能快速準確地對各種不同的商品進行分類。
3、商品可以貼身擺放(最小距離為0)，也可以隨意擺放。
4、適合反光、較暗、有復雜圖案或膠帶的商品，可確保單面朝上。
5、內置軌跡規劃算法，不用擔心深盒抓取帶來的碰撞問題。
金屬件進給單元
機器人把雜亂堆放的金屬工件一個一個抓起來，排列整齊。該技術適用于制造業和工業領域的機床送料或傳送帶送料等常見場景。
1、支持多種不同材質和形狀的金屬零件，并能適應復雜的金屬零件。
2.金屬部件可以緊密貼合(最小距離為0)或隨意放置。
3、支持反光、暗裝各種金屬零件。
4、內置軌跡規劃算法，不用擔心深盒抓取帶來的碰撞問題。
機器人根據訂單挑選貨物單元。
下單后，機器人根據訂單挑選相應的商品。該模塊適用于物流、電子商務等領域的訂單揀選。
1.與WMS系統無縫連接，接收訂單信息，按要求提貨。
2.支持各種不同尺寸和類型的貨物(包括瓶、袋、箱等貨物)。
3、支持反光、深色、有復雜圖案的商品。
4.貨物可以緊密貼合(最小距離為0)或隨意擺放。