机器人为何难以实现规模化场景落地

　　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，首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，虽然服务机器量进入了市场，但普遍存在“水土不服”的问题。在实验室中的“完美”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。

　　如何提升场景适用能力，首先要回归场景本身，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屋构造的家用场景。

　　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，而成本最低可以下探到 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，整机从立项到量产最快可以控制到 2 个月以内，平均可缩短6- 9 个月的研发时间，节省80%接近千万级的研发成本。

　　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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