智能高速迭代時代，機器人“桎梏”難破

隨著人工智能不斷滲透，智能機器人行業(yè)正在悄然發(fā)生變化，雖然市場增勢依舊迅猛，但技術瓶頸造成的影響已經顯現。在風口之下，廠商們對于技術研發(fā)后繼不足，過分注重市場營銷使得行業(yè)發(fā)展走向岔路。

瓶頸難破，市場亂象已生

近5年來，在人力成本的增長及經濟結構轉變的時代背景下，無論家用機器人還是各類商用機器人都實現了從0到1的質變，掃地機器人更是實現了數千萬臺的出貨。超前的市場規(guī)模使得應用場景不斷細分，而作為智能機器人底層基礎的導航控制技術需求也同樣造就了一個龐大的細分市場。

由于市場膨脹式發(fā)展，技術紅利被迅速榨干。隨著市場需求不斷提升，后繼玩家不斷入場，市場的亂象開始頻發(fā)，同質化嚴重、噱頭大于實際等屢屢不絕，究其原因便在于機器人導航技術的“滯后性”。

2016年Google 對Cartographer的開源可以說推動了整個機器人行業(yè)的進步，然而風口之下，過分地注重市場營銷，自身技術研發(fā)后繼不足，導致市場上大部分機器人都采用類似的技術方案，并被類似的技術局限所困。隨著產品的豐富度不斷增加，用戶需求的明確化，市場需要一種更高效、更智能的導航控制技術，同時用戶也希望機器人變得更聰明更易用。

究本溯源，產業(yè)突破仍需技術創(chuàng)新

隨著產業(yè)趨向成熟，技術本位理念正在回歸，上下游的分工逐漸明確，尤其作為技術新上游的AI技術供應商的價值正逐步凸顯，使得長期限制行業(yè)發(fā)展的技術瓶頸開始被打破。

針對當前市場上的這部分機器人研發(fā)需求，作為國內最早一批布局計算機視覺的AI技術供應商，INDEMIND在2020年便專門為機器人開發(fā)了以立體視覺為核心的完整解決方案——INDEMIND OS。

INDEMIND OS是基于低速自動駕駛技術，專為機器人設計的一套底層操作系統(tǒng)，包含了地圖構建、導航定位、物體識別、路徑規(guī)劃、多傳感器融合等機器人必備算法，同時還加入了智能避障、智能決策等上層交互邏輯。搭配不同的傳感器和計算單元，可以支持從家用小型機器人到大型商用機器人等多種類型的機器人和使用場景。

而INDEMIND OS開放式的決策交互模板賦予了機器人強大的智能拓展性，為未來的智能需求升級提供了現行支持。在人機交互方面，通過配置業(yè)務邏輯可實現跟隨、看護、安防等智能邏輯。與此同時，在成本上與其他現有方案更有著較大優(yōu)勢。

商用&家用，雙向并行

在產品應用上，根據商用&家用場景的不同，INDEMIND OS具體分為INDEMIND OS Fusion和INDEMIND OS Lite，兩者均以立體視覺為主導，并根據應用方向在原有基礎上進行了特定開發(fā)。

INDEMIND OS Fusion主要應用于商用機器人，支持多種穩(wěn)定的傳感器融合導航方式，根據不同作業(yè)場景需求，還可搭配激光雷達、紅外、超聲等多種傳感器，同時基于低速自動駕駛技術的主動預判，使機器人實現地圖構建、導航定位、智能避障及安全決策等多種功能。而與同類多線激光方案相比，成本下降近75%。

INDEMIND OS Lite應用于家用機器人，應用范圍更廣，如掃地機器人、教育機器人地、玩具機器人、看護機器人等，同時也可以應用在商業(yè)、工業(yè)級小型機器人場景。由于采用輕量化模型對硬件配置要求較低，搭載視覺攝像頭就能實現媲美融合方案的導航避障功能及精度，如導航建圖、路徑規(guī)劃、智能避障及人機交互等，而導航精度可實現定位精度<1%，姿態(tài)精度<1°。但與融合方案不同的是該方案具備獨有的決策模型，能夠為避障、交互等提供更高層次的決策支持，顯著提升機器人的智能化水平。同時，成本上只有其1/3。具有低成本多功能、高集成度的特點。

機器人作為技術驅動型行業(yè)，技術創(chuàng)新是行業(yè)發(fā)展的前提。當前市場呈現下行趨勢，“容錯空間”越來越小，在成本與市場競爭的雙重夾擊下，擁有巨大潛力的視覺方案，毋庸置疑將會是下一代機器人導航技術的核心。INDEMIND也將不斷技術創(chuàng)新，成為推動整個行業(yè)發(fā)展的踐行者。