4年深耕低速自動駕駛技術，打造標準化機器人解決方案，INDEMIND已然破繭成蝶，成為國內最大的機器人關鍵AI技術供應商之一。

在疫情催化之下，爆發式增長的不只是服務機器人市場，根據數據統計，今年超10萬家機器人相關企業成立，隨著機器人公司、傳統企業、新晉企業陸續進場，一場不可避免的“爭奪戰”已在悄然中激烈展開。

根據IFR數據顯示，2016 年以來，全球服務機器人市場規模年均增速達 23.8%，2021 年預計達到 125.26億美元，到 2023 年，全球服務機器人市場有望突破 201億美元。然而需要注意的是，市場在迅速發展的同時，隨之滋生的行業亂象也越發明顯。

察微市場，光鮮之下，低端同質、營銷噱頭等亂象在行業中普遍存在，企業面臨著一入局便需破局的尷尬境地，各路玩家又該如何在各自領域內立足跟腳？說到底在于技術二字。

“除了行業過早追求變現，技術缺位是造成亂象的主要原因”INDEMIND聯合創始人姜文表示。

伴隨著工業4.0時代到來，服務機器人行業真正迎來破冰時刻，而疫情又加速了商業化的進步。但隨著前期積累的技術紅利透支，亂象逐漸叢生，行業開始呼吁回歸技術本位的發展理念。但新技術從研發到應用，需要一個長期試錯積累的過程，對于絕大多數企業而言，瞬息萬變的市場，自身的運營壓力，外部的競爭壓力不斷加劇，使得他們容易陷于急于求成的圈子中不斷打轉。

該如何破局？提升產品競爭力，快速落地，答案再淺顯不過。

但答案的背后，依然是技術的積累。

隨著行業發展，產業鏈上下游的企業開始分工明確，在此過程中，行業需求的量變引起質變，AI技術供應商強勢崛起，并成為整個產業鏈中極為關鍵和稀缺的供應環節。它的出現滿足了企業的技術需求，也為市場的蓬勃發展提供了技術助力。INDEMIND在2017年便進入了這一領域，是國內布局最早的機器人關鍵AI技術供應商之一。

從算法到硬件再到自主移動機器人底盤，是AI技術供應商們一直以來的核心業務，但隨著市場快速變化，行業對于AI技術供應商的要求也在隨之提升。

一方面，隨著機器人市場已經從拓荒階段進入收益階段，成熟驗證的場景不斷增加，新晉企業不斷涌入，不同背景的企業需求各有不同。

? 對于成熟的機器人企業，由于市場需求升級，倒逼產品力提升，但受限于自身研發壓力和資金壓力，一直難以快速有效地解決AI能力、場景應用、成本等問題；

? 傳統企業具有龐大的資金和線下渠道優勢，但要基于原有業務推出機器人產品的難點不在于跨界過程中的水土不服，而是本身缺乏機器人及AI技術，導致自身優勢難以轉化；

? 新晉企業有想法，有場景，但同樣缺乏AI技術和機器人相關產品積累，難以快速輸出成熟的機器人產品，使得這類企業在行業中淘汰率極高。

另一方面，市場規模增長不斷提速，產業鏈愈發完善，市場切入邏輯也在從“從0打造產品驗證市場”轉向“整合產業鏈資源快速切入”。

這些需求轉變使得單一性、偽通用化的技術產品的局限性越發被放大，整體化融合性的方案呼之欲出。

因此與單純提供技術或產品的企業不同，INDEMIND在提供基礎的軟硬件服務上，通過整合行業需求，構建了一套從包含軟硬件的核心導航技術，到結合業務場景的AI交互，再到硬件參考設計的標準化機器人AI解決方案。

姜文說到，經過4年深耕，INDEMIND擁有著行業領先的AI技術、視覺自然導航技術、低速自動駕駛技術及豐富的產品開發經驗，這些都為INDEMIND的“產品+模式”創新提供了豐厚的資本。

據介紹，INDEMIND標準化機器人AI方案是以INDEMIND自研的機器人通用底層AI操作系統INDEMIND OS為核心，搭配標準化模組套件，可快速適配各類家用&商用機器人平臺，有效滿足不同企業的業務需求。

對于成熟企業，INDEMIND能夠提供更先進的自然導航及AI技術，快速穩定的迭代原有方案，提升產品競爭力。而傳統企業和新晉企業伴隨著市場切入邏輯的轉變，對于快速實現量產搶占市場有著更迫切的需求，INDEMIND能夠為他們提供成熟的硬件參考設計及量產設計服務，協助傳統企業做產品整合，幫助新晉企業做產業鏈資源整合，降低研發門檻，縮短驗證和量產周期，同時實現標準化產品滿足非標市場需求的目的。

從前期需求對接，到中期工程化實施流程，企業拿到樣機預期30天，最終量產預期100天，平均可縮短6-9個月的研發時間，節省80%接近千萬級的研發成本。同時，采用以雙目立體視覺為核心的導航模塊，導航成本還可最多下降70%，整機成本可最多下降40%。

需要注意的是，一味地降低成本并不能解決低端同質化問題，尤其以視覺為核心的導航技術，精度問題和計算量一直是關注點。

因此INDEMIND立項自研了高精度VSLAM算法、多傳感器融合算法及輕量化算法技術，在應用于家用掃地機的實際測試中，導航精度實現絕對定位精度<1%，姿態精度<1°，足以媲美激光雷達。同時基于獨有的立體視覺技術，可提供0.05-1.5m范圍內誤差小于1%的深度計算，構建三維空間地圖，能夠立體識別人、動物及十幾種大類家居用品，物體識別精度＜2cm，并能根據識別信息作出智能決策，實現避障、交互等功能，此外，通過配置業務邏輯實現跟隨、看護、安防等智能邏輯。

借鑒3C電子產業的成熟模式，INDEMIND對商業模式進行創新，以參考設計+關鍵硬件的模式服務機器人市場，能夠有效支持客戶完成低成本、高效率的大規模量產，是INDEMIND凸顯價值的根本。

在2021年推出的RBN100商用機器人解決方案，用不到1年時間便已形成多個大規模行業訂單，得到客戶的廣泛驗證，同時，同在今年推出的RBN10家用機器人解決方案也和國內行業巨頭達成多個合作訂單。4年積累，一朝勃發，INDEMIND已成為國內最大的商用機器人技術供應商之一。

未來，INDEMIND將為市場不斷帶來最新的機器人前端AI技術，同時也為市場和客戶不斷完善以INDEMIND OS為核心的機器人生態，讓生態系統內機器人的部署、應用、技術升級形成自我循環并推動部署量和價值產出能力的持續增長，與客戶一起聚焦AI及AI帶來的業務演化和生產力革命。

審核編輯：符乾江