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虽是新兴科技产业,但服务机器人早已不是表面上的蓝海,随着资本不断聚集,整个行业已经掀起一轮内卷大战。无论是新进者还是老玩家,都成了洪流中的“求生者”,压力之下,是加大研发投入,还是继续内卷?INDEMIND给出了新选项。
竞争加剧,技术革新走向快车道
自2020年新冠疫情以来,服务机器人迎来前所未有的发展机遇,吸引了大批企业纷纷入局,然而市场在得以迅速扩张的同时,整个行业不可避免地进入内卷洪流中,单纯地降价、漫天铺地的营销早已注定为败招,机器人行业如何才能突破包围圈?
内卷是行业发展的必然规律,但当前的内卷离不开行业的自身原因。机器人行业沉淀不足,过早地进行市场变现,使得企业过分注重市场营销,同时技术研发投入不足,导致产品更新落后于市场需求变化,其次在应用开发上企业们往往扎堆聚集,导致单一场景竞争激烈。
从产品设计角度而言,服务机器人作为人力替代产品,无论是企业用户还是个人用户对于实用性都尤为敏感。当新鲜感褪去,市场回归理性,产品能力是决定用户购买与否的绝对因素,而要提高产品力,关键则在于技术。在行业内卷的直观对比下,企业往往由于拥有了新技术后能够迅速获取市场好感,甚至一跃成为头部企业,如近几年靠扫地机器人崛起的云鲸、石头等诸多新兴科技企业,无一不在说明,技术革新是自身迈入快车道发展的最优解。
技术革新可以有多个方向,但对于提升产品力而言,业务单元和智能化的升级至关重要。但从研发的难易程度来看,业务单元的技术门槛远低于智能化技术,这也是市面上机器人某一业务功能出现后,随之会出现大量相似产品的原因。那么在业务单元同质化严重的情况下,提升机器人智能化水平将是当下技术发展的主要方向。
紧迫之下,智能化升级如何走?
回到产品本身,机器人从“摆设”到“可用”再到“好用”,便要求机器人不仅要实现感知&认知智能,还要实现决策智能。即机器人不仅具有基础感知环境的能力,还应该具有对环境的认知、记忆的能力,在建立完整的信息感知后,决策智能根据信息作出反馈,从而让机器人实现更高层次的业务逻辑。
那么,智能化升级之路具体该如何走?机器人的自主定位导航技术便显得尤为重要。
自主定位导航技术作为机器人的核心,它是实现导航、避障、交互等一系列功能的主体。然而当下主流的导航方案,激光雷达一直受限于技术原理和传感器属性,虽然精度和稳定性较高,但普遍缺乏视觉感知能力,无法获取足够的环境信息,这意味着难以支持系统实现决策智能,同时方案本身在导航避障和交互方面也有着天热的劣势。
由于激光雷达的种种缺陷,企业们纷纷把视角转向视觉技术,然而其极高的技术门槛让企业们望而却步。市场在变化,部分厂商另辟蹊径,如扫地机器人厂商们采用“激光+视觉传感器”的融合策略一定程度上弥补了激光的缺陷,但本身的硬件成本加上系统复杂性导致的叠加成本以及对扫地机器人空间布局带来的挑战都让企业难以忽视。
是加大技术研发投入,还是继续内卷?
INDEMIND给出了新选项。
术业专攻,AI技术供应商崛起
技术供应商一直是各个产业链的重要版图,这对于机器人产业来说同样如此,它们为机器人技术的创新突破起到了举足轻重的作用。作为国内最早一批布局计算机视觉的AI技术公司,INDEMIND对于视觉自然导航技术的研发已经走在了行业前列,基于在VSLAM、组合导航等领域全球领先的算法技术,INDEMIND开发了机器人及泛机器人的底层AI操作系统——INDEMIND OS,并以此为基础开发了一套集软件、硬件、服务于一体的标准化机器人AI产品。
INDEMIND机器人AI标准化产品针对各种应用场景,配套开发了不同标准化模组套件和算法,能够根据各种家用和商用场景进行灵活组合搭配,集底层驱动、导航定位,图像识别、路径规划、交互决策等核心能力于一体,大大提升机器人智能化水平和综合能力。
在应用于家用扫地机的实际测试中,导航精度实现绝对定位精度<1%,姿态精度<1°,已达到激光方案同等水平。同时基于独有的立体视觉技术,可提供0.05-1.5m范围内误差小于1%的深度计算,构建三维空间地图,能够立体识别人、动物及十几种大类家居用品,物体识别精度<2cm,并能根据识别信息作出智能决策,实现避障、交互等功能,此外,通过配置业务逻辑实现跟随、看护、安防等智能逻辑。
与此同时,INDEMIND机器人AI标准化产品还包括硬件参考设计及量产设计服务等,配合标准化服务流程,企业拿到样机预期30天,最终量产预期100天,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。且以双目立体视觉技术为主导的产品架构,还可使导航成本最多下降70%,整机成本最多下降40%。
INDEMIND机器人AI标准化产品在帮助机器人应用提升产品力的同时,还大大降低了企业投入成本和落地周期,在同质化严重、恶性竞争充斥的行业形势中,是能够让企业快速建立行业壁垒的新选项。
编辑:fqj
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