干垃圾只掃不拖，濕垃圾只拖不掃，自主決策清潔模式。

少被提及的痛點

自掃拖功能的上線，掃地機器人在清潔系統上的死磕便從未停止。然而，隨著各類創新技術越加越多，掃地機器人的清潔表現卻依然沒有贏得所有人的認可，這背后的原因是什么？

從技術角度而言，原因有很多，避障能力、清潔系統硬件性能、智能化程度等等，能夠看到，廠商們已經開始在這些方面下“苦工”。但拋卻這些原因之外，還有一個很少被提及卻十分致命的痛點。

面對房間里雜亂多樣的臟污，掃地機器人只會按部就班的一路“平推”，導致清潔結束后效果并不理想，甚至反向清潔。原因便是掃地機器人對于不同區域，清潔方式始終是一致的，無法根據臟污類型對癥下藥，就會出現油漬重污類沒有清潔干凈，飲料液體類到處濺射等情況，使用體驗不佳。消費者不僅沒有Hands-Free，反而還需要為掃地機器人擦屁股。

如何做到對癥下藥？

人能夠根據臟污類型自主調整清潔方式，那么掃地機器人能否做到？

當機器人能夠識別垃圾、判定臟污程度、檢測地面，并能自主決策并執行清潔幾遍、清潔力度、清潔多久等清潔策略，做到有的放矢，有效減少人工干預，提升機器人的清潔效率和質量，或許是實現Hands-Free的關鍵。

然而，想法很美好，現實很骨感。

臟污識別技術在開發上面臨著多個難題。一方面受臟污的特征相似影響，會造成極大的誤檢率，從而導致機器人無法作出正確的清潔策略決策。另一方面，受光線和地面材質的影響，不僅會降低臟污的檢出率和穩定性，還會造成誤檢。多方因素導致目前市面上還沒有十分成熟的技術方案，僅有極少廠商在開發臟污識別技術。

作為一家以視覺技術為核心的AI技術公司，INDEMIND在視覺技術開發上已經有了多年的技術積累和經驗，不僅開發了市面上首款真正意義上的純視覺家用機器人導航方案，在前沿技術探索上，也走在了行業頭部，臟污識別便是其中之一。

視覺技術創新，助力機器人實現Hands-Free

為了實現技術目標，INDEMIND自研了極具自身特色的圖像算法，配合自研的融合攝像頭及主動補光策略，構成了獨有的INDEMIND臟污識別技術。通過不斷算法迭代，目前已能實現臟污檢出率99%以上，支持透明、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，且適用各種地面材質、花色、光線。可以說是市面上極少成熟且性能優異的技術方案。

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。

基于此技術，INDEMIND針對不同地面情況，進一步開發了系統化的清潔策略，包含清潔遍數、清潔力度（毛刷壓力和速度、出水量等）、清潔時長等，配合INDEMIND智能決策引擎，能夠支持機器人根據識別的房間類型、臟污類型及分布、地面材質、障礙物類型等，自主決策清潔策略。同時，還可根據需求開發更多的智能化策略，為清潔模式帶來新的革新。

目前，在產品開發上，INDEMIND已經將臟污識別技術應用到INDEMIND純視覺家用機器人導航方案「家用機器人AI Kit」上，在解決產品研發的同時，滿足當下機器人對于前沿功能的需求。

「家用機器人AI Kit」基于INDEMIND一體化立體視覺模組，搭載自研的INDEMIND OS Lite家用機器人AGI系統，可為機器人實現導航定位、智能避障、路徑規劃、決策交互等多種核心功能，是包含軟硬件的ALL IN ONE解決方案。

值得一提的是，INDEMIND不僅全棧自研了VSLAM算法、路徑規劃算法、AI識別算法、智能避障算法、臟污識別算法等，還對算法進行了輕量化“瘦身”，在不影響功能表現的前提下，實現了在幾美金的計算平臺上穩定運行整套VSLAM算法。相較激光融合方案，成本只有其1/3，可廣泛應用于家用掃地、陪護、教育、玩具等家用機器人。

此外，該方案還具備三維語義地圖、厘米級精準避障、智能作業等多種創新能力，顯著提升機器人的整體表現。