技術公司的生存法則。

生態鏈中每個角色都有自己的生存法則。對于機器人產業鏈中的技術“賣水人”，它的核心生存法則除了要悶頭搞技術，更重要的是要比機器人廠商更懂機器人，這不僅很大程度決定了自身的技術路線，更決定了能否切中廠商們的“心頭好”。

同質化下的“你追我趕”，趕不走危機

在經歷了野蠻生長時代過后，掃地機器人的發展似乎陷入了同質化競爭的魔咒。在行業中，能夠真切的感受到每個機器人廠商無不為產品創新絞盡腦汁，但即便如此，能夠戳中市場G點的創新仍不多見。在你追我趕之下，還未依靠新“點子”建立優勢，轉眼間就成了同行的標配。

不過，雖然同質化競爭看似嚴重，但卻不是最關鍵的問題。更應該關注的是，在越卷越高的產品力面前，掃地機器人的滲透率卻依然進展緩慢。根據Statista統計，目前我國的掃地機器人滲透率仍僅有約6%，與歐美國家普遍10%以上的滲透率相比，差距明顯。樂觀的說，我國掃地機器人滲透率還有巨大的提升空間，但如何把蛋糕吃進嘴里，整個行業卻顯得束手無策。

或許趨高的價格澆滅了市場的購買熱情，但以極度注重“務實”的國內消費者而言，當產品能夠極大程度發揮實用價值時，會大大降低消費者對價格的敏感性。當下的問題是，機器人產品力在提高，但還不夠高。掃地機器人還需要多個能夠戳中市場G點的創新。而這需要整個產業鏈的并力。

INDEMIND作為產業鏈中的技術“賣水人”，正在發揮獨有的技術價值。

要比廠商更懂機器人

正如博世能夠成為全球第一大汽車零部件供應商，原因不僅僅是成立的久，也不是技術遙遙領先，最關鍵的是他們比多數車企更懂車。INDEMIND深知這一點，在長期技術研發中不僅注重自身的技術塔基，更加關注機器人在不同領域的真實反饋，通過實勘實測，以“局外人”的視角對機器人的迭代方向和技術實現產生了諸多新想法。

在基礎技術方面，INDEMIND推出了市面上首款真正意義的家用機器人純視覺解決方案，不僅從產品形態上革新，也延續了INDEMIND高度自研的一貫風格，在功能表現、場景適配都有著質的提升，達到了激光+視覺融合方案同等水平的技術效果，且成本只有其1/3，在提供技術價值取勝的同時，滿足行業的成本、先進性等要求。

需要提到的是，INDEMIND全棧自研了輕量化VSLAM算法（不基于谷歌Cartographer算法）、路徑規劃算法、智能決策引擎等核心技術，達到行業領先水平。

在前沿技術探索上，INDEMIND同樣有著豐富積累，其中包括三維語義建圖技術，智能決策技術、語義交互技術以及臟污識別技術等，對于掃地機器人均有著重要價值。

立體感知，盡收“眼”底。目前主流的傳統2D柵格地圖、拓撲地圖雖然能夠描述環境中存在的障礙物幾何特征及其環境結構信息，但卻缺乏機器人用于理解環境、人機/物機交互等業務邏輯的高層次語義信息，而INDEMIND三維語義建圖技術，不僅包含物體及環境的結構信息，還有物體類別、功能屬性等“常識”性信息，這為機器人人機交互、智能作業、智能避障等提供了底層數據支持。

工程機演示，不代表最終量產效果

自主決策，賦能“人腦”思維。想讓機器人實現滿足要求的自主作業，離不開智能決策。通過將設備端、云端智能決策平臺、大數據平臺三端結合，INDEMIND建立了一套智能決策引擎，能夠在語義層次上理解環境信息，模仿人類大腦對環境理解的方式，并進行策略處理，實現多種智能化的業務邏輯。同時，基于關鍵數據能夠不斷更新算法模型，持續提升場景處理和問題應對能力。

被忽略的問題，臟污識別。現有的機器人無法像人一樣知道哪里臟哪里不臟，臟污的類型和分布情況，清潔流程是以依照規劃路線按部就班的方式進行作業，缺少靈巧變通，在面對復雜臟污時，可能會產生新的清潔問題，導致清潔效果差或重復清掃。基于對當下機器人的深度追蹤，INDEMIND敏銳地感知到臟污識別將是機器人的下一個必備技術。

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

作為重要技術目標，INDEMIND通過長期攻關，最終研發了以視覺圖像算法配合融合攝像頭及主動補光策略構建而成的臟污識別技術，在實際表現上，目前已能夠達到平均臟污檢出率99%以上（包含常見固體、液體臟污），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，是目前行業極少成熟且性能優異的技術方案。

通過實際驗證，無論是機器人的建圖效果、清潔功能及效率、指令作業，均有著跨代式提升。

審核編輯 黃宇