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.
进入智能化时代,机器人与人类活动愈发紧密,尤其在工业4.0时代的背景下,随着《中国制造2025》战略的不断深化,智能机器人产业市场正经历爆炸式增长,并掀起国内新一轮技术创新的浪潮,这其中视觉技术的表现尤为强烈。
7月21-22日,备受瞩目的中国机器视觉展览会Vision China 2021 (北京) 暨中国机器视觉助力智能制造创新发展大会在北京国际会议中心成功举办。大会吸引了机器视觉行业的终端用户、AI视觉技术供应商、系统集成商、设备制造商等各方人士齐聚一堂,共同探讨智能制造新图景。
值得关注的是,在22日举办的“3D视觉与机器人”论坛,INDEMIND联合创始人姜文应邀出席并发表了《打造通用机器人AI,重塑机器人产业链》主题演讲,介绍了当下机器人行业发展现状,并提出了INDEMIND机器人AI方案,受到了与会人员的广泛讨论和关注。
在演讲中姜文表示,在行业发展最初,机器人成本一直居高不下,同时机器人的功能性和效率差强人意是长期限制行业发展的三大问题。而随着技术的进步,这些问题得到一定解决后,机器人行业同时也迎来了显著增长。
不过当前的火热还只是序幕,距离成熟还有很大一段距离。从现有市场来看,机器人的渗透率依然极低,以家用扫地机器人为例,经济发达的沿海城市渗透不足0.5%,商用机器人更是仍有大量需求没有得到充分认知,在价值明确的领域,如物流、巡防、工业等方向还有着巨大发掘空间;且目前机器人品牌多为新兴品牌,传统品牌尚未涉足太深,随着行业成熟,应用场景的逐渐明确,传统品牌开始发力后,结合自有的销售网络优势,将是机器人市场的主要增量来源。机器人行业增长路径已经逐渐清晰,但发展依然未尽全力,看似矛盾其实还有着深层次的原因。
“随着机器人市场不断增长,产业链问题正逐渐放大,已成为整个行业发展的掣肘,目前大多数机器人企业从产品研发到落地往往需要涉足全产业链,大大延长落地周期,投入成本仍旧庞大,且应用方案的智能化表现较低。这些现实因素都在倒逼产业链走向成熟。”姜文说到。
一个健全的产业链应该是分工明确的,INDEMIND从成立最初便致力于解决产业链最核心的问题。针对行业中的研发成本高、落地周期长、智能化低等核心问题,INDEMIND基于行业领先的立体视觉技术,专为机器人开发了一套赋能机器人AI能力的底层操作系统INDEMIND OS ,可为机器人提供地图构建、导航定位、路径规划、智能避障等机器人底层功能实现,以及上层交互决策逻辑执行,具备高可靠性和高效的执行效率。从单一到ALL IN ONE,INDEMIND致力于推动产业链标准化。
INDEMIND OS以立体视觉技术为核心,根据不同的应用场景需求,可搭配其它不同的低成本传感器,便能广泛应用于家用&商用各类应用场景,具备工业级应用的可靠性、稳定性。这就使得中小型机器人传感器成本可下降70%,整机成本下降40%。考虑到目前机器人企业的切实需求,INDEMIND以INDEMIND OS为基础针对家用小型机器人和商用中大型机器人分别推出了INDEMIND RBN10和INDEMIND RBN100机器人AI解决方案,能够节省6-9个月的产品研发时间,节省80%接近千万级的研发成本。
在演讲同时,姜文着重强调了智能化的重要性。对于现在的大多数机器人而言,智能化水平依然停留在初始阶段,智能表现仅仅只是一个基本的任务规划,缺少AI智能决策能力,这也是当下机器人的通病。而智能化一直是INDEMIND的主要研发方向,经过多年积累,已经走在了行业前列。在实际的视频案例演示中,搭载INDEMIND RBN100和INDEMIND RBN10方案的机器人依靠其独有的立体视觉技术建立包含环境语义的三维地图和智能决策能力,无论是底层功能实现还是上层交互逻辑执行都得到了明显提升。
在演讲最后,姜文表示当下机器人进入高速发展期,大量自动驾驶和机器人企业都在向立体视觉转型,这与INDMEIND一直以来的发展方向不谋而合。INDEMIND目前在已成熟的自然导航技术基础上,已经开始更高一级的决策智能技术研发。而随着现有产品的不断部署,将为INDEMIND带来海量的运行数据,不断完善机器人的运行特性,还有着更低的边界成本,最终不断反哺自身,为行业带来更低成本、更高性价比的机器人AI产品。