站长之家用户 - 传媒 2022-07-07 17:10

因“地”制宜,INDEMIND为机器人解锁场景限制

一半海水一半火焰,在千亿级规模的市场需求与极低的市场渗透率之间,是机器人厂商们深刻认识到的规模化场景落地问题。

规模化落地难解,为何“水土不服”?

根据数据显示, 2021 年,我国服务机器人市场规模虽然初步估算达到了 302 亿元,但目前商用服务机器人的市场渗透率却仅为3%-5%,这意味着市场仍有着巨大的增长潜力,然而望山跑死马,想要开拓更多的市场空间,头先便要解决产品的规模化场景落地难题,而其中的关键则在于提升场景适用能力。

从市场反馈来看,虽然服务机器人大量进入了市场,但普遍存在“水土不服”的问题。在实验室中的“美好”表现,总是在实际场景中“原形毕露”。究其原因便在于,实际场景存在多种变数,除了本身场景的区别外,场景内部的动态化信息同样有着较大差别,而对于机器人而言,这些因素都会导致机器人无法正常工作,实际效果大打折扣。

事实上,整个服务机器人赛道,比较大规模的标准化市场凤毛麟角,绝大多数机器人都需要应用多种场景,如果要让机器人功能表现全部满足用户的预期,便需要针对每个场景进行特定化的硬件开发、软件开发等,这种投入显然非常巨大,对于机器人企业而言,是一个巨大的资金负担。

需要注意的是,在行业热度的不断高涨下, 7 年间,服务机器人行业已吸引超过 10 万企业入场。企业的快速增量一方面为市场注入活力,而另一方面,竞争态势也在陡然加剧,机器人企业自身的批量复制能力、以及对于产品的业务核心的拓展能力,极大地决定了未来企业的体量和经营整合能力。而解决这些问题的锚点依旧在于企业的实际落地能力。

与此同时,伴随着机器人赛道不断细分,机器人与人们的各个生活场景也越发紧密,提升机器人的场景适用能力显然已亟待解决。在此行业背景下,机器人厂商,技术供应商无一不在为之重点投入,这其中INDEMIND走出来了一套自己的技术路线。

不做无效“加减法”,破题仍需回归场景

如何提升场景适用能力,头先要回归场景本身,对于机器人而言,让机器人能够理解环境则是关键一步。

众所周知,实际场景中,即使是同一类的场景也有着一定区别,更不用说跨场景应用,因此,针对场景理解,INDEMIND以超过 100 个使用场景的海量数据为基础,依托领先的立体视觉技术,可做到准确输出场景内的语义信息,通过整体特征识别,能够快速判断出场景信息,同时,INDEMIND还建立了大数据处理平台和云端智能决策平台,基于关键数据能够不断更新算法模型,提高场景处理和问题应对能力,从而保证场景理解的准确度。

此外,基于立体视觉技术和深度学习算法,可立体识别行人、动物、插线板和透光性较强的物体(塑料、玻璃制品)等各种固定/移动物体障碍物,以及楼梯、自动扶梯等危险场景,配合INDEMIND智能决策技术,机器人可做出类人规避动作的精细化操作,让机器人有预判、有策略的实现智能避障。目前,INDEMIND已能够覆盖餐厅、商场、超市、办公楼等各种商用场景及不同房屋构造的家用场景。

打造标准化产品服务体系,做整个行业的赋能者

作为国内领先的机器人关键AI技术供应商,INDEMIND在机器人的导航、避障、决策、AI交互等关键技术和产品开发方面有着丰富的积累,且拥有面向机器人企业从 0 到 1 搭建产品的全栈式技术能力。通过对核心技术接轨融合,INDEMIND分别推出了RBN100 商用机器人AI解决方案和RBN10 家用机器人AI解决方案。

作为整体解决方案,两者都可为机器人提供导航定位、图像识别、路径规划、交互决策等多种必备核心功能,而成本较低可以下探到 2 千元以内,包含导航和电池的完整底盘成本则下探到 5 千元以内。结合相对成熟的作业单元技术,整机从立项到量产比较快可以控制到 2 个月以内,平均可缩短6- 9 个月的研发时间,节省80%接近万级的研发成本。

需要提到的是,两种方案都是基于INDEMIND标准化框架,采用标准化系统(INDEMIND OS)+标准化模组套件(包含传感器、计算单元、控制硬件、底盘驱动等)的组合,搭配成熟的硬件参考设计,在应用上对于环境、功能、个性化需求及外观选择等因素的限制较小,场景适用性和部署效率得到极大提升,能够广泛应用各类商用&家用场景,服务全品类机器人。

在服务机器人行业竞争进入下半场的今天,概念营销已非“良方”,从场景出发,切实提升产品的竞争力是未来的必然趋势。INDEMIND将一直扎根于底层,致力于做整个行业的赋能者。

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