在爆發式發展的浪潮下，商用機器人已在清潔、配送、巡檢等多元場景中彰顯巨大潛力。然而，在從概念驗證邁向大規模部署的關鍵階段，行業卻遇到了亟待突破的共同挑戰，使得機器人往往困在“落地最后一公里”。

商用機器人痛點難解

部署與維護成本高昂：專業調試與長期運維形成商業落地的沉重負擔，制約規模化推廣；

環境適應能力有限：面對室內外場景切換、動態環境變化時，機器人的適應性與應變能力仍存短板；

安全與智能化水平有待提升：動態避障能力弱，缺乏主動安全能力。機器人在理解復雜指令、自主決策與協同作業方面仍有較大提升空間；

算力與成本失衡：傳統方案依賴高算力硬件支撐，導致設備成本居高不下，而低算力方案又無法滿足復雜場景作業需求，形成“高成本不實用，低成本不好用”的死循環。

這些因素共同構成了當前商用機器人實現廣泛應用與快速投資回報的核心瓶頸。在此背景下，INDEMIND自主研發推出以ROBOMIND為核心的商用具身服務機器人AI平臺，致力于通過創新性AI解決方案，攜手行業伙伴精準破解上述挑戰，為機器人賦予更強大的感知、認知與執行能力，推動商用機器人產業邁入更高效、更可靠、更智能的發展階段。

ROBOMIND：為核心痛點提供突破性解決方案

ROBOMIND機器人物理AI大腦，為機器人提供以全局空間智能為核心的感知、認知、交互、決策能力，幫助機器人理解空間、融入空間、實現空間交互、執行空間任務。ROBOMIND通過創新自研的低算力“端側大腦+云端大腦”混合模型架構，協同雙端模型優勢，實現低成本、快響應、高泛化等一系列特性，可靈活支持從家庭到商用場景的全覆蓋應用。

商用具身服務機器人AI平臺便是以ROBOMIND為核心，針對商用場景的高安全性、高穩定性、高適應性需求定向開發的機器人AI解決方案，全面覆蓋機器人導航規劃、智能避障、主動安全、環境交互、任務解構與作業執行等核心能力，廣泛適配商用清潔、配送、巡檢等各類機器人平臺。

核心架構：低算力實現高性能

ROBOMIND賦能更深層空間智能：

自主構建與理解環境：實時生成并更新高精度地圖與語義地圖，使機器人真正“理解”所處環境，支持多機地圖共享與高效協同；

靈活的任務執行與策略調整：支持基于實時場景的自動化策略（如動態調整清潔頻次）、多機協同調度，并通過開放API與現有業務系統深度融合；

高效能AI架構：采用創新的“端側+云端”低算力混合模型架構，實現高級別自主功能，在性能、功耗與成本間取得優異平衡。

四大硬核功能：精準命中行業痛點

全球唯一免部署技術，極致降本增效，部署成本直降80%以上：基于多模態感知架構，支持實時構建和自主更新超大三維語義地圖，無需工程師現場調試，普通用戶無需專業培訓自己掃碼即可啟用，預計每年維護成本可節省數千美金，大幅降低規模化應用門檻；

車規級安全決策，全維度風險防控：搭載車規級安全決策技術，支持三維立體避障和主動安全規避。不僅能識別靜態障礙，還能精準判斷行人行走軌跡、動態貨物移動方向，甚至能識別電線、鞋子等細小障礙和扶梯等危險場景，全方位保障機器人的穩定運行；

全場景自適應，99%場景適配無壓力：依托超500萬小時真實場景數據訓練，平臺已實現99%商業場景適配，在數千個場景中穩定運行超2年。憑借精準的場景識別與語義理解能力，機器人可自動識別扶梯等危險場景、電線等細小障礙物，并在APP端實時顯示識別結果；針對醫院、超市、工廠等不同場景，自動匹配低噪音運行、窄距清掃、防爆巡檢等專屬作業策略，真正實現“一機多用、全域適配”；

全場景智能作業，高效協同執行：平臺支持指令作業、多機器人協同作業及場景策略作業，適配清潔、配送、巡檢等多品類機器人。以清潔場景為例，臟污檢出率超99%，可根據污漬類型自動調整清潔策略；巡檢場景中，能精準識別設備異常并實時上傳數據；配送場景下，通過NFC綁定業務邏輯實現精準交付。作業結束后自動生成可視化報告，為二次精準作業提供決策依據，顯著提升作業效率和質量。

商用具身服務機器人AI平臺旨在通過突破性的AI技術，精準化解當前商用機器人在成本、適應性與智能方面的核心瓶頸。我們相信，通過一套穩定、高效且易于集成的底層AI能力，能夠助力機器人制造商、集成商及最終用戶更快實現商業成功，共同加速智能機器人在各行各業的普及與深度應用。

審核編輯 黃宇