困局與創新：新時代下智能機器人如何走向未來？

隨著進入智能時代，人們與智能機器人交集越來越深，而技術的進步又在不斷加速這一進程，從資本到市場無一不在追逐浪潮，但從產品本身出發，這些智能機器人真的實現了智能化嗎？

技術發展快速，但仍缺少“靈魂”

近幾年，人們見證了機器人技術的蓬勃發展，無論是定位導航技術、路徑規劃技術、機器人語音技術、感知識別技術還是柔性機器人技術等先進技術的出現，都為智能機器人市場實現高速發展提供了基礎條件。

不過，市場在快速增長的同時，機器人產業本身也在發生變化。迅速擴張的市場規模不僅促使行業應用不斷細分與下沉，使得機器人的工作任務、環境越發復雜，對機器人行為進行分析、設計也變得越來越困難。智能化需求的不斷提升以及市場高速增長帶來的雙重壓力都在倒逼機器人技術進一步升級。

由現有的各類機器人來看，智能化升級除了受感知識別技術、控制技術、人機交互技術、動力技術和材料技術等關鍵技術影響以外，實現智能決策仍是技術核心，即達到模擬人類大腦的思維方式。能夠看到的是，目前擁有決策的智能機器人不再只是停留在概念上，如市面上一些家用掃地機器人、接待服務機器人等已經擁有一定的決策能力，在智能化提升上，受到消費者的廣泛認可，然而從整個市場需求來看，應用覆蓋面仍非常有限。

困局亦是機會，技術創新改觀產品落地難

廣泛的市場潛在需求卻難以轉為有效需求，這除了受需求評估滯后性影響之外，最關鍵的因素仍是技術問題。這類機器人的技術邏輯為感知—認知—決策—行動，而增加決策能力并非簡單地做加法，這需要在原有算法和平臺架構上重新設計并做整合。此外，由于廠商們大多各自為戰，缺乏統一的技術標準，這就導致一款產品從策劃到研發，再到落地往往需要3年或以上的研發周期以及投入龐大的成本，使得這類機器人落地緩慢。

近2年來，行業內部構想建立一套集成度高、功能豐富、統一性強的標準化技術方案的聲音不斷出現，這類方案的優勢將不僅能大大降低機器人的研發周期，更能建立行業統一標準，推動行業整體進步。而隨著產業鏈的快速發展與成熟，以AI公司為首的技術供應商逐漸成為產業鏈的技術新上游后，這個構想已經開始實踐并走向成熟。

INDEMIND OS讓機器人開發更簡單

INDEMIND作為國內最早一批布局計算機視覺的AI技術公司，從成立最初，便聚焦于機器人智能化提升，在2020年便專門為機器人推出了一套基于低速自動駕駛技術的底層操作系統——INDEMIND OS。 

INDEMIND OS在提供自主導航、地圖構建、路徑規劃等基礎功能上，加入了基于獨有的立體視覺技術建立的智能決策模型，為機器人的底層邏輯及業務邏輯提供更高層次的決策支持，實現感知—認知—決策—行動協調統一，同時該系統還擁有完善的SDK，以及提供標準化的控制接口，能夠快速接入不同平臺，在提升機器人智能化程度的同時，大大降低機器人的研發周期及投入成本。

此外，INDEMIND OS還擁有強大的智能拓展性，通過開放式智能決策交互模板，用戶可根據應用需求配置個性化業務邏輯，如跟隨、看護、安防等智能邏輯。與此同時，在成本上更有著較大優勢。 

INDEMIND OS根據應用場景需求的不同，主要分為INDEMIND OS Fusion和INDEMIND OS Lite，兩款產品都是以立體視覺為核心，能為機器人提供自主導航、智能避障及決策交互等功能。INDEMIND OS Fusion主要應用于商用機器人，并針對商用場景的高精度、高安全性要求特定開發了安全決策功能，而系統算法的高度集成以及支持豐富的多傳感器融合導航方式，都大大提升了系統魯棒性，而成本與傳統多線程激光方案相比，下降近75%；INDEMIND OS Lite主要適用于家用小型機器人，在架構上采用輕量化模型，可快速接入不同平臺，同時對硬件配置要求較低，搭配單獨的視覺傳感器，就能實現媲美激光融合方案的導航功能及精度，而成本上只有其1/3。

對于機器人行業來說，標準化的統一勢在必行，AI技術供應商在產業鏈中不再只是提供技術，同時也是行業標準的推動者。INDEMIND始終在踐行這一理念，未來也將不斷創新，持續為行業發展提供助力。