梅卡曼德上市，具身智能又跑出一家百亿公司

2026 年 9 月 1 日，梅卡曼德在港交所挂牌，首日收盘总市值约 124 亿港元。这家过去很少被大众看见的机器人公司，终于被公开市场标出了价格。上市前，公司引入包括苏格兰百年资管巨头 Baillie Gifford 在内的 9 家基石投资者，合计认购 1.86 亿美元。

梅卡曼德 2016 年成立，和宇树一样出自上一轮机器人创业潮。但它从第一天起就没把重点放在造一台机器人上。Mech-Mind 里的 Mind，指向的是另一件事：给机器人做感知、识别和运动规划。2017 年推出的第一代 Mech-Eye、Mech-Vision 和 Mech-Viz，分别负责获取 3D 点云和图像、识别物体位置与姿态、计算机械臂的抓取和避障路径。今天具身智能讨论的许多问题，依然绕不开这些环节。创始人邵天兰把这套思路概括为“智能大于形态”：机器人可以有各种外形，但都需要看懂环境、理解物体、规划动作。

梅卡曼德卖出的不是一个完整机器人，而是一套能接到不同机械臂和产线的智能组件。十年下来，这套产品进入近 50 个国家和地区，累计部署超过 2.9 万台，服务超过 100 家《财富》世界 500 强企业，累计处理超过 10 万种货品。

比客户名单更能说明问题的，是老客户复购。招股书显示，上年活跃客户对当年收入的贡献占比从 2023 年的 61% 升至 2025 年的 78%，2026 年一季度达到 86%。海外市场也在加速：海外收入占比从 2023 年的 32.4% 升至 2025 年的 50.3%，海外客户超过 900 家。2023 年到 2025 年，公司收入从 1.808 亿元增至 3.888 亿元，复合年增长率 46.6%；毛利率从 39.1% 升至 64.6%。

对梅卡曼德来说，这已经是一种稀缺位置：新技术不必从零找场景，可以顺着既有客户、产线和系统集成商网络进入真实现场。

但部署数量并不天然是下一轮技术的入场券。机器人行业的语言已经换了几轮，从工业机器人、3D 视觉，到具身智能、物理 AI、世界模型和灵巧手，市场也在用新标准审视公司。

梅卡曼德已经开始补齐下一代产品。2023 年发布的 Mech-GPT，把自然语言、图像和 3D 空间信息放进同一个任务链路：用户只给出任务，模型负责理解环境、拆解步骤，再调用已有的视觉识别和运动规划完成执行。2026 年世界人工智能大会上，梅卡曼德进一步展示具身智能基座模型、仿生分层机器人大脑和世界动作模型。现场两台人形机器人可以根据自然语言指令，协同完成上下料、料筐搬运和物体操作。同期亮相的 Mech-Hand 多指灵巧手，能完成抓、捏、握、拧、提等动作。

新一代产品并不是另起炉灶。Mech-GPT 理解任务后，仍要调用 Mech-Eye 获取 3D 信息，用视觉算法识别和定位物体，再由 Mech-Viz 完成运动规划；Mech-Hand 增加的是执行端，但前面仍然需要十年积累的感知和控制能力。这种连续性，让新旧业务共享同一套客户现场。毛利率持续走高，也说明履约越来越“轻”：文档、视频、培训、AI 助手和合作伙伴，让客户自己能解决更多问题。

过去十年的历史上，梅卡曼德还有一项不容易写进估值模型的参考：它是一家相对愿意承认技术边界的公司。邵天兰曾打比方说，如果把“50 分吹成 5000 分”，技术团队会承受极大压力，公司内部“实事求是”的氛围也会被破坏。因此它对技术进展的表达一直比较克制：技术验证阶段快不得，核心范式和难点没验证前催不出结果；验证可行之后，才是“大力出奇迹”的时刻。

这未必性感，但对一家要穿越周期的公司很重要。在邵天兰看来，AI 时代没有任何公司能垄断 idea，大家可能都读着同样的论文，真正的差别在于有没有自己的 position。梅卡曼德的 position 来自工业现场——不是站在风口上重新找场景，而是手里已有部署、客户、数据和交付体系，能让下一代机器人在真实世界里先跑起来。

上市只是开始。老业务、新技术、客户现场和组织节奏能否继续放在同一张桌子上讨论，决定了这家百亿公司能不能成为物理 AI 赛道“跑得最稳、最远的人”。