商用清潔機器人的價值戰。

隨著行業發展勢頭回歸冷靜，“賣家秀”時代成為過去，機器人拼技術、拼產品的價值戰時代已然到來。

龐大的前景是香餑餑也是鏡中花

作為被業內寄予厚望的服務機器人之一，背后的信心是來自于明確的需求和龐大的市場前景。

一方面，隨著城市化進程的推進和服務業比重提升，商場、寫字樓等細分場景不斷擴容，清潔需求也在同步增長；另一方面，隨著人口老齡化的加劇，用工成本逐年上升，加之愿意從事清潔行業的人員越來越少，未來無人可用的情形已經可預見，同時，清潔需求的日益增長及清潔標準的提升，都讓商用清潔機器人有著廣闊的應用潛力。

根據相關研究，2020年，中國商用清潔機器人市場規模為58.1億元，增速為120%；至2025年，國內市場規模將達到749.1億元。然而，商用清潔機器人市場前景雖大，但，是香餑餑也是鏡中花。如果無法提供出與市場相匹配的產品價值，所謂的前景便只是空談。

再看當下機器人的發展現狀，市場增長受挫無疑就是最好的寫照，而造成這種狀況的關鍵原因就是產品本身的問題。通過調查，現有產品大多有多方面的通病：清潔模式缺乏智能支持、安全性能不足、作業覆蓋率低、部署維護成本高等，這些問題讓機器人市場的發展變得后續乏力。

清潔模式缺乏智能支持：無論是商用清潔機器人還是家用掃地機器人，臟污識別一直是一個技術盲區。機器人的傳感器無法感知場景中哪里臟、臟污是什么、哪里容易臟，所以都采用了平均化、全覆蓋的清掃方案，然而這種“以勤補拙”的方式并不能完美解決用戶的實際痛點，缺乏針對不同臟污的應對策略；

安全性能不足：面對常見的高透類障礙物（玻璃護欄、玻璃墻等）、高危場景（自動扶梯、轉門等）以及超市中的掉落的物品、狹窄通道、貨架等類似障礙物或場景時，現有機器人的避障效果和穩定性往往不足；

作業覆蓋率低：現有的商用清潔機器人幾乎均是中大型的產品形態，而較大的體型意味著機器人無法進入到復雜、狹窄的過道、桌椅、閘機等區域，在死角清潔、地面護理方面不能完全替代人力；

部署維護成本高：機器人在正式使用前，需要專門的工程師進行現場部署，加上后續的培訓，整個環節較為繁瑣，需要花費大量的時間和成本。而變更場景格局后，需要工程師重新部署，后續維護成本也較高。

從光環加身，到問題纏身，商用清潔機器人需要一次產品力革命。

智效賦能，讓服務機器人服務于人

讓機器人發揮應有的價值，讓需求回歸最初的模樣。在種種噱頭之下，商用清潔機器人被加上了諸多本不屬于它的光環，也讓機器人逐漸偏離了發展方向。市場最本質的需求就是清潔，而商用清潔機器人的價值就是解決清潔。

來自對于行業痛點的深度理解，INDEMIND認為不應只對現有技術方案做裱糊，而應從底層架構出發，重塑產品邏輯，或許是更快解決問題的有效方式。因此，圍繞智能、高效、安全這個幾個維度，INDEMIND通過全棧自研視覺多維架構、VSLAM算法、視覺一體化模組等，構建了一套以視覺為核心的系統化技術方案，「商用機器人AI Kit」。

該方案是面向服務機器人的視覺AI軟硬件解決方案，根據應用平臺，能夠依靠純視覺或視覺多維架構，實現機器人導航、定位、決策、交互等核心功能的開發，能夠廣泛應用于商用清潔、酒店配送、送餐、巡檢等商用服務機器人平臺。

讓機器人更智能

不同于現有方案，基于獨有的視覺為主的多傳感器融合架構，結合VSLAM算法，賦予了機器人自主實時三維建圖能力，能夠支持實時構建全場景二維地圖、三維地圖及語義地圖，且精度可達厘米級。

最為重要的是，借助它強大的自主實時建圖能力，不再需要技術人員的參與，無需部署，開機即可使用，同時不再擔心場景內部結構發生變化，機器人還能夠自主更新地圖，大大提升機器人的使用體驗。這是全球首個免部署商用機器人系統，單臺可節省超3k美金部署和支持成本。

此外，INDEMIND商用機器人方案和家用機器人方案均集成了行業首創的臟污識別技術。通過結合圖像算法，支持任何地面材質、花色、光線下的透明、半透明，不透明液體及干涸污漬識別、顆粒狀臟污識別、粉末狀臟污識別。而基于識別結果，系統能夠針對臟污類型和臟污程度自主決策清潔策略，提升清潔質量和覆蓋率。

在清潔過程中，機器人能夠將臟污檢測結果及位置與場景地圖和軌跡進行疊加，實現全場景的臟污地圖管理

讓機器人更高效

體型上的天然限制，讓機器人無法進入到狹窄區域，因此，通過加入一臺小型機器人成為了廠商們的普遍解決方案，但如何讓兩臺甚至多臺機器人做到相互協作，動作默契卻需要針對性研發。而INDEMIND方案已經集成了自研的成熟化機器人協作開放平臺。

通過研發機器人協作開放平臺，能夠讓任何符合標準的機器人設備實現與平臺下其他機器人進行多機通信，以保證在同一環境下安全高效的協同工作，避免干擾以及事故風險。同時在作業方面，支持位置信息共享、自主調度、協調作業等。

讓機器人更安全

針對機器人安全問題，INDEMIND基于設備端、云端智能決策平臺、大數據平臺三端專門建立了一套智能決策引擎，能夠根據關鍵數據不斷更新算法模型，持續提升場景處理和問題應對能力。借助微秒級的智能決策引擎，機器人能夠穩定檢測各類障礙物，支持低矮障礙物避障（地插、桌椅底座等）；高反障礙物避障（玻璃、鏡面等）；全高障礙物避障（桌面、警戒線等），同時機器人還能夠實時進行潛在風險判斷（行人等），根據風險分類，提前做出規避策略，實現主動安全，保障機器人在復雜環境下安全運行。

以技術創新為原點，提升智效表現，賦能機器人工具價值，讓服務機器人真正服務于人。

審核編輯 黃宇