在资本聚集与人工智能的声势渐隆之下,机器人行业在最近几年迎来了野蛮生长期,但随着“大跃进”式的狂热浪潮退居幕后,现实的骨感让大部分玩家在烧干精力和资金后依旧在门口徘徊。开源带来的技术红利早已被瓜分殆尽,市场需求的高速升级更是让营销为王这一金科玉律变得废纸一张,门外人的野望,门内人的忧虑,下一个黄金时代将如何开启?

机器学习标准化的优点 机器人标准化现状_机器学习标准化的优点

野蛮过后,产业发展需要标准化体系

在经历过爆发式发展之后,技术的研发效率早已落后市场。同质化严重、营销噱头等丛生的市场乱象,高速升级的市场需求,不断下发的国家政策,都在呼吁技术回归本位,变革的势头已经显现,但不同的是,这一次将从产业链上游开始。

从产业发展历程来看,机器人技术极高的门槛造就了技术的稀缺性,因此催生了一大批产业链上游的技术供应商,它们的出现为机器人企业缓解技术压力提供了有效路径,然而理想的供需关系并不代表能达成理想的结果,在合作过后,往往难能收到企业们的百分“好评”。

机器学习标准化的优点 机器人标准化现状_人工智能_02

事实上,随着场景不断细分,不同机器人的独特性意味着技术方案的特定化,技术供应商与企业的对接过程中,总会花费大量精力用于繁琐的沟通及进行二次或多次开发,导致二者的贴合度较低,企业仍无法有效控制成本投入和落地周期。同时从方案的成本本身来说,以机器人的自主定位导航技术为例, 市面上能够提供的都是以激光雷达主导的技术方案,虽然传感器和编码器等核心零器件成本不断下探,但多线程雷达的成本依旧较高,反馈到整体成本上的表现并不足以撬动企业的强烈购买欲。

如何减少不必要的繁琐过程,是解决企业需求的关键。如果从上游技术源头开始,通过建立一个标准化技术产品体系,将硬件、软件及各种开发服务高度整合统一,覆盖各种应用场景,将能是大大降低企业投入成本和研发周期的有效手段。

野蛮过后,下一个黄金时代,需要的不仅是新技术的研发和应用,标准化通用化的的技术体系才是推动技术型产业迅速扩大的基础,同时也是成熟产业链的显性特征。

通用性的系统,标准化的产品

“INDEMIND OS+标准化服务=INDEMIND机器人AI标准化产品”

作为国内领先的机器人AI技术供应商,INDEMIND在这方面已经布局多年,目前已走到了行业前列。以INDEMIND自主研发的机器人底层AI操作系统INDEMIND OS为核心,基于在双目立体视觉技术、AI技术及多年的硬件开发经验,INDEMIND建立了一套标准化的机器人AI产品体系。

INDEMIND OS是INDEMIND在2020年为机器人及泛机器人产品推出的通用底层AI操作系统。它能够赋能机器人AI能力,可为机器人提供完整、可靠的传感器数据处理、AI算法融合及业务逻辑执行能力。同时系统提供调用接口,完美支持应用开发,可快速接入上层平台,提升系统应用效能。

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INDEMIND机器人AI标准化产品针对各种应用场景,配套开发了不同标准化模组套件和算法,能够进行灵活组合搭配,集底层驱动、导航定位,图像识别、路径规划、交互决策等核心能力于一体,能够全面覆盖家用和商用场景,适用性极大提升。同时产品还包括硬件参考设计及量产设计服务等,配合标准化服务流程,企业拿到样机最短只需要30天,量产最短只需要100天,可缩短6-9个月的研发时间,节省80%接近千万级的研发成本。且以双目立体视觉技术为主导的产品架构,还可使导航成本最多下降70%,整机成本最多下降40%。

深入行业需求,还推出了INDEMIND OS机器人AI标准化产品的特向开发版,RBN10家用机器人平台和RBN100商用机器人平台,能够更加快速地适配企业需求。

产品了解

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• INDEMIND RBN10家用机器人平台

RBN10家用机器人平台INDEMINDOS搭载家用机器人模组套件,基于双目立体视觉为机器人实现创建包含环境语义的高精度地图、定位导航、三维避障及智能交互能力。同时具备决策引擎技术,可以用户自定义安全、搜寻、跟随、自主寻路等多种智能逻辑,能够大幅提升家用机器人的智能化水平,而在成本上持平激光方案,仅是“激光+视觉”融合方案的1/3,可以说是未来小型机器人的主要技术方向。

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• INDEMIND RBN100商用机器人平台

RNB100商用机器人平台根据不同作业场景,可选配不同的商用机器人模组套件实现多传感器融合导航,且基于双目立体视觉的优势使它无需提前录制地图。它还拥有车规级安全决策功能,在应对复杂、人员密集的工作环境中,能够进行提前预判规避,使它具备工业级机器人的高安全性、高可靠性的同时还拥有小型机器人的灵活性,且成本上与类似方案相比,低60%以上。