熱潮褪去后，所有的問題都匯總成一個詞，不好用。

從炙手可熱到“大玩具”

一款產品好用與否，更多時候人們不會關心它先進的技術、工藝、用料，也不會考慮所謂的潮流趨勢或前景，只會用最樸素的直觀感受告訴你，好用或不好用。而此刻，商用機器人得到的評價是商場、超市中的“大玩具”。

從市場角度出發(fā)，商用機器人是被資本催熟的賽道，在市場規(guī)?？耧j的同時，沒有人去關心其中有多少泡沫，但隨著市場回歸冷靜，被刻意忽略的本質問題重新裸露出來，機器人并沒有發(fā)揮出期待中的價值，較高的成本和較差的功能表現(xiàn)讓它成為了一個雞肋。

好用的標準是什么？

從商業(yè)本質來說，終端客戶并不在乎機器人有多先進或有多潮流，他們在乎的是能否帶來利益提升，在提升體驗的同時做經濟轉化。因此，圍繞這個目標，機器人好用與否的標準也就有了相應維度，如安全性能、使用便捷性、作業(yè)穩(wěn)定性、成本等。而從市場反饋來看，不好用的原因也基本集中在環(huán)境適應能力差、部署維護麻煩、安全 效果差幾方面。

定位效果不穩(wěn)定，精度低、易丟失，環(huán)境適應能力差，稍微變化便不可控。由于應用場景的多樣化和復雜度不斷提升，且不同場景有著獨特性，對于機器人的要求也千差萬別，這就需要機器人更加強大的適應性。目前商用機器人的導航方案大多為以激光雷達為核心，在水平方向發(fā)生環(huán)境變化時，會產生匹配丟失問題，算法的定位精度和穩(wěn)定性也會受到動態(tài)物體的影響，同時這類方案不具備實時地圖更新能力，這也是場景發(fā)生變化機器人便不可控的主要原因，由此也導致機器人作業(yè)效率不穩(wěn)定。

部署維護麻煩，無法開機即用。機器人部署需要專門的現(xiàn)場部署工程師逐個區(qū)域進行SLAM建圖、目標點標注、測試等專業(yè)操作，加上后續(xù)的培訓，整個環(huán)節(jié)較為繁瑣，需要花費一定的時間。部署順利的情況下，商用機器人的部署最快也需要1. 5 個工作日。不過，由于現(xiàn)實情況更多復雜多樣，受限于傳統(tǒng)marker定位與激光定位的技術局限性，在空間大、吊頂高、光環(huán)境復雜的商場、超市等場景中，存在貼碼成本高、高空間難貼碼、改造空間布局等情況，且容易發(fā)生因環(huán)境變化定位失準的問題，從而大大延長部署時間，此外，后續(xù)一但場景的空間布局發(fā)生改變，機器人卻不能實時自主更新地圖，依然需要工程師重新部署，無論對于廠商還是終端用戶，最終落地成本都較高。

安全性能差。一方面，目前機器人的技術方案主要是借助激光、ToF、結構光、雙目等傳感器采集場景內障礙物的點云信息，構建場景柵格地圖，然后對障礙物進行避障，此類方案雖然能夠滿足機器人的避障需求，但也僅僅“剛剛能用”， 對傳感器依賴嚴重，成本較高，對動靜態(tài)、低矮、懸空障礙物不能全部有效檢測，尤其最主流的激光雷達方案，由于激光雷達信息量豐富度不足，無法結合深度學習信息進行智能化升級，難以實現(xiàn)智能化避障，基本不具備主動安全能力。

另一方面，大多數(shù)機器人不具備缺乏完善的安全策略，整體系統(tǒng)聯(lián)動性、可拓展性差，僅固定幾種安全場景，單獨場景單獨處理，安全覆蓋率低，導致整體安全性能表現(xiàn)不理想。

好用與否，需要解決根本原因

事實上可以看出，這些通病并不是涇渭分明，而是一個莖上開出的幾朵花，導航技術是根本原因。作為國內頭部機器人AI技術公司，INDEMIND見證并參與了機器人導航技術從弱到強的發(fā)展歷程，對于這些技術通病有著深刻認知，并為此進行了長達 5 年的死磕。

與現(xiàn)有方案的技術路線不同，INDEMIND走的是視覺路線。自主研發(fā)的商用機器人導航方案「商用機器人AI Kit」，基于獨有的立體視覺技術，采用以視覺傳感器為主導的標準化、模塊化的多傳感器融合架構，通過遵循INDEMIND的標準定義接口，可快速加入IMU、里程計、激光雷達、GNSS等多種傳感器，實現(xiàn)“積木式”加裝，滿足商用機器人導航定位、智能避障、路徑規(guī)劃、決策交互等核心功能的開發(fā)，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。

在功能表現(xiàn)上，基于視覺的多傳感器融合SLAM，機器人支持全場景二維地圖、三維地圖及語義地圖實時自主創(chuàng)建，支持地圖動態(tài)更新及智能禁區(qū)，且建圖精度可達厘米級，最 大支持60000㎡，同時定位精度也達到厘米級，<5cm（RMS）。在此基礎上，機器人不再需要提前預部署，甚至不再需要工程師參與，已能實現(xiàn)實際意義上的無部署開機即用。搭載INDEMIND「商用機器人AI Kit」的機器人無需貼碼，新設備，新場景，可開機即用，整體現(xiàn)場部署時間可減少80-90%。

安全方面，INDEMIND針對機器人安全問題開發(fā)了一套系統(tǒng)化的安全決策技術體系。在技術實現(xiàn)上，通過從傳感器、識別算法、語義地圖、策略執(zhí)行 4 個層面出發(fā)，建立各單元聯(lián)動機制，充分釋放系統(tǒng)硬件潛力，顯著提升了機器人的安全表現(xiàn)。

需要提到的是，INDEMIND基于設備端、云端智能決策平臺、大數(shù)據(jù)平臺三端專門建立的一套智能決策引擎，能夠基于關鍵數(shù)據(jù)不斷更新算法模型，持續(xù)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(wěn)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(jù)風險分類，提前做出規(guī)避策略，實現(xiàn)主動安全，保障機器人在復雜環(huán)境下安全運行。

此外，基于超過 100 個使用場景的海量數(shù)據(jù)，INDEMIND對于清潔、配送、導覽、安防等多種工作場景有著深度理解，并基于此針對各類場景做了整體化策略（如扶梯識別及規(guī)避的安全策略、行人識別及規(guī)避的安全策略、玻璃場景識別及規(guī)避的安全策略、玻璃場景識別及規(guī)避的安全策略等），無需再根據(jù)不同場景做針對性處理，縮短安全決策流程，大大提升機器人的適應能力及作業(yè)效率。

對于任何產品而言，如果難以獲得市場的長期認可，沒有人會在意你的技術、工藝、用料，也不會在意你一時精心營銷的潮流趨勢，不好用就是原罪。

（推廣）