Leading-edge stereoscopic vision technology enables robots to perceive full 3D space.
Integrate stereoscopic vision technology and deep learning technology to build 3D semantic maps and empower robots with environmental cognition.
Input visual perception & cognitive information into the decision-making engine to empower robots with decision making capabilities in autonomous operations
The robot offers users a more natural human-robot interaction experience through stereo vision & decision intelligence technology.
“解决机器人行业发展过程中落地周期长、智能程度低等常态化问题,INDEMIND推出标准化机器人AI解决方案,全面整合行业需求,覆盖商用/家用各种场景,服务全品类机器人。”
近两年来,随着进入后疫情时代,非接触式商业经济加速发展,服务机器人市场整体得到显著增长。根据IFR数据显示,2016 年以来,我国服务机器人市场规模年平均增长率达到27.5%,2021年预计达到了302.6亿元,到2023 年,我国服务机器人市场规模有望突破600 亿元。
然而,需要注意的是,尽管市场规模不断扩大,产业内部问题也越发凸显,一方面产业发展呈现出部分赛道拥挤,整体发展失衡的趋势;另一方面,产业链基础薄弱,核心技术缺失,导致产品落地周期较长的同时,大多数产品普遍智能化程度低、功能表现较差。多重因素使得产业发展潜力难以稳速释放,而这些因素的背后,技术则是关键原因。
机器人产业,高技术门槛是其显性特征。以机器人的自主导航技术为例,它本身包含了SLAM、感知、地图构建、路径规划、组合导航等多种关键技术,仅完成它的研发就需要机器人企业投入大量的精力和财力,而这意味着产品从研发到落地需要极长的周期。与此同时,面对市场需求更新加快,倒逼产品升级速度不断提升,企业为了应对投资方与自身运营压力,一旦开始急于变现,长期以往,会导致产品掌控力不断下降。
市场在发展,问题在发酵,该如何解决这一难题?
INDEMIND给出了自己的答案。
作为国内布局最早的机器人关键AI技术供应商之一,INDEMIND已经深耕行业多年,拥有的立体视觉技术、低速自动驾驶技术已达到国际领先水平,并获得国家高新技术企业认证,拥有深厚的技术积累。立足于机器人产业链上游,INDEMIND为整个机器人行业提供通用的、可靠的、低成本的机器人AI技术、主控电脑及关键传感器,降低行业门槛,加速机器人产品化,助力整个行业发展。
目前,市面上并不缺少第三方技术方案,但它们普遍都有着各自的局限性,功能性单一、缺少智能化技术、适配性较低等等,且方案价值依旧停留在满足机器人产品从0到1 的过程性需求,这对于企业而言,显然已无法解决产品升级带来的新需求。
因此,INDEMIND通过对自身技术接轨融合,结合对各细分市场的长期追踪,及对场景的深入理解,充分整合行业需求,将技术优势快速转化为产品优势,在2021年推出了两款“新代目”机器人解决方案,RBN10家用机器人AI解决方案和RBN100商用机器人AI解决方案。
两款方案基于INDEMIND标准化框架和对市场的先见性基础上,进行了整体化和系统性研发,保证了方案的先进性和成熟度,在解决产品基础性需求的同时,实现对机器人从0到1后的更多功能开发,满足企业对新产品或已有产品的研发、升级等需求,真正解决机器人企业的核心问题。
在功能实现上,两款产品是以INDEMIND OS为核心,搭配INDEMIND开发的标准化模组套件(包含传感器、计算单元、控制硬件),能够根据场景需求,灵活组配,实现自主导航、智能避障、AI识别、人机交互、智能决策等多种关键能力,全面覆盖商用/家用各种场景,服务全品类机器人,加快机器人落地步伐。
“INDEMIND OS面向机器人的底层AI系统,能够赋能机器人AI能力,可为机器人提供完整、可靠的传感器数据处理、AI算法融合及业务逻辑执行能力,可为导航定位、图像识别、路径规划、智能决策等核心功能提供底层算法支持。”
针对当前各赛道的机器人企业需求,INDEMIND标准化机器人AI解决方案能够提供更先进的导航能力、智能实现功能以及成熟的硬件参考设计和量产设计等服务,结合INDEMIND多年的产业链资源,能够帮助企业降低研发门槛,缩短验证和量产周期,实现原有产品升级和标准化产品满足非标市场需求的目的。
在应用表现上,配合INDEMIND标准化服务流程,企业拿到样机预期30天,最终量产预期100天,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。此外,采用以双目立体视觉为核心的导航模块,导航成本还可最多下降70%,整机成本可最多下降40%。而节省下的资金和时间可投入到机器人的业务层研发,提升业务能力。
目前,两款产品从2021年正式推向市场,RBN100商用机器人AI解决方案不到一年时间就已形成多个大规模行业订单,得到客户的广泛验证,同时,RBN10家用机器人解决方案也和国内行业巨头达成多个合作订单,INDEMIND已成为国内最大的机器人关键AI技术供应商之一。