“服务机器人在“冬风”之下，不断走红，是风口还是昙花一现？这无疑是不少人的疑问，而对于业内而言，这个问题INDEMIND早已论证。”
历经16天的精彩呈现，北京冬奥会终于圆满闭幕。回忆这段期间，可以说捧红了不少场外“明星”，除了冰墩墩，各类黑科技同样吸睛无数，在科技冬奥的背景下，AI、5G、XR、8K、3D打印、云、数字孪生、虚拟人等多种科技成果不断亮相，其中服务机器人更是在社交媒体中不断刷屏。
它们之中，有配送机器人、导引机器人、消毒机器人、还有巡检机器人等等，冬奥会期间分别负责了水下火炬传递、智慧餐厅、物流配送、防疫消毒等各环节，为冬奥会场服务提供了肉眼可见的助力。
事实上，随着近些年服务机器人智能化、功能表现不断提升，在疫情背景下，我国服务机器人市场经历了蓬勃发展。根据Wind数据显示，2021年服务机器人全年产量921.44万台，同比增长48.9%；且根据IFR统计，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%，到2023年，我国服务机器人市场规模有望突破600亿元。
与此同时，我国的老龄化趋势还在不断加快，由此造成的劳动力短缺问题，已成为了现实性需求，根据第七次全国人口普查数据显示，我国60岁及以上人口的比重达到18.7%，其中65岁及以上人口比重达到13.5%，部分老龄化严重的城市及地区，60岁以上的老年人占比甚至超过了40%，劳动力减少，加上劳动力成本上升，寻找可替代劳动力已是当下需要解决的切实任务，而“以机换人”成为了大多数企业的首要选择。此外，服务机器人在劳动密集型行业之外的教育、医疗等领域同样需求庞大。从多种角度来看，服务机器人正迎来它的黄金发展期。
然而，大势虽到，市场发展仍存在挑战。不同于成熟的3C产业链，机器人较薄弱的基础产业链，上下游协同性不足，加之入局门槛极高，企业面临着技术、资金等多方压力，导致机器人产品从研发到量产，落地周期普遍较长，在市场不断倒逼产品更新迭代的背景下，较长的周期，意味着产品可能还未量产便已落后的尴尬处境。
如何缩短落地周期、降低入局门槛？
作为国内布局最早的机器人关键AI技术供应商之一，INDEMIND为行业赋能新技术。
立足产业链上游，INDEMIND已经深耕行业多年，坚持技术创新连续性，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深层次积累，拥有面向机器人企业产品研发和持续性升级的全栈式技术能力。
在2021年，INDEMIND通过对自身技术接轨融合，并基于对市场的长期追踪，及对场景的深入理解，INDEMIND正式推出了RBN100商用机器人AI解决方案，能够实现自主导航、智能避障、AI识别、人机交互、智能决策及底层驱动等各种功能，是一套标准化的机器人整体解决方案。
据了解，该方案的产品架构基于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，在应用上不受环境、功能、个性化需求及外观选择等因素的限制，适用性和部署效率上得到极大提升，能够全面覆盖各类商用场景，服务全品类机器人。
“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。”
需要提到的是，在基于INDEMIND标准化框架和对市场的先见性基础上，RBN100商用机器人AI解决方案除了能够为机器人实现各种基础核心功能外，还可满足对机器人从0到1后的持续性功能开发，打破了常规技术方案的功能局限性。
在部署效率上，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%。
目前，RBN100商用机器人AI解决方案从2021年正式推向市场，已形成多个大规模行业订单，得到客户的广泛验证。未来，随着装机量不断上升，INDEMIND在部署效率和成本优势上还将进一步扩大，同时基于海量数据反哺，方案的智能性和功能表现还将不断提升。
