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冬奧之后,刷屏的服務機器人還能火多久

雙目立體視覺 ? 來源:雙目立體視覺 ? 作者:雙目立體視覺 ? 2022-02-22 16:21 ? 次閱讀

“服務機器人在“冬風”之下,不斷走紅,是風口還是曇花一現?這無疑是不少人的疑問,而對于業內而言,這個問題INDEMIND早已論證。”

歷經16天的精彩呈現,北京冬奧會終于圓滿閉幕。回憶這段期間,可以說捧紅了不少場外“明星”,除了冰墩墩,各類黑科技同樣吸睛無數,在科技冬奧的背景下,AI5G、XR、8K、3D打印、云、數字孿生、虛擬人等多種科技成果不斷亮相,其中服務機器人更是在社交媒體中不斷刷屏。

它們之中,有配送機器人、導引機器人、消毒機器人、還有巡檢機器人等等,冬奧會期間分別負責了水下火炬傳遞、智慧餐廳、物流配送、防疫消毒等各環節,為冬奧會場服務提供了肉眼可見的助力。

事實上,隨著近些年服務機器人智能化、功能表現不斷提升,在疫情背景下,我國服務機器人市場經歷了蓬勃發展。根據Wind數據顯示,2021年服務機器人全年產量921.44萬臺,同比增長48.9%;且根據IFR統計,2016年以來,我國服務機器人市場規模年平均增長率達到27.5%,到2023年,我國服務機器人市場規模有望突破600億元。

與此同時,我國的老齡化趨勢還在不斷加快,由此造成的勞動力短缺問題,已成為了現實性需求,根據第七次全國人口普查數據顯示,我國60歲及以上人口的比重達到18.7%,其中65歲及以上人口比重達到13.5%,部分老齡化嚴重的城市及地區,60歲以上的老年人占比甚至超過了40%,勞動力減少,加上勞動力成本上升,尋找可替代勞動力已是當下需要解決的切實任務,而“以機換人”成為了大多數企業的首要選擇。此外,服務機器人在勞動密集型行業之外的教育、醫療等領域同樣需求龐大。從多種角度來看,服務機器人正迎來它的黃金發展期。

然而,大勢雖到,市場發展仍存在挑戰。不同于成熟的3C產業鏈,機器人較薄弱的基礎產業鏈,上下游協同性不足,加之入局門檻極高,企業面臨著技術、資金等多方壓力,導致機器人產品從研發到量產,落地周期普遍較長,在市場不斷倒逼產品更新迭代的背景下,較長的周期,意味著產品可能還未量產便已落后的尷尬處境。

如何縮短落地周期、降低入局門檻?

作為國內布局最早的機器人關鍵AI技術供應商之一,INDEMIND為行業賦能新技術。

立足產業鏈上游,INDEMIND已經深耕行業多年,堅持技術創新連續性,在機器人的導航、避障、決策、AI交互等關鍵技術和產品開發方面有著深層次積累,擁有面向機器人企業產品研發和持續性升級的全棧式技術能力。

在2021年,INDEMIND通過對自身技術接軌融合,并基于對市場的長期追蹤,及對場景的深入理解,INDEMIND正式推出了RBN100商用機器人AI解決方案,能夠實現自主導航、智能避障、AI識別、人機交互、智能決策及底層驅動等各種功能,是一套標準化的機器人整體解決方案。

據了解,該方案的產品架構基于INDEMIND標準化框架,采用標準化系統(INDEMIND OS)+標準化模組套件(包含傳感器、計算單元、控制硬件、底盤驅動等)的組合,搭配成熟的硬件參考設計,在應用上不受環境、功能、個性化需求及外觀選擇等因素的限制,適用性和部署效率上得到極大提升,能夠全面覆蓋各類商用場景,服務全品類機器人。

“INDEMIND OS面向機器人的底層AI系統,能夠賦能機器人AI能力,可為機器人提供完整、可靠的傳感器數據處理、AI算法融合及業務邏輯執行能力,可為導航定位、圖像識別、路徑規劃、智能決策等核心功能提供底層算法支持。”

需要提到的是,在基于INDEMIND標準化框架和對市場的先見性基礎上,RBN100商用機器人AI解決方案除了能夠為機器人實現各種基礎核心功能外,還可滿足對機器人從0到1后的持續性功能開發,打破了常規技術方案的功能局限性。

在部署效率上,配合INDEMIND標準化服務流程,企業拿到樣機預期30天,最終量產預期100天,平均可縮短6-9個月的研發時間,節省80%接近千萬級的研發成本。此外,采用以雙目立體視覺為核心的導航模塊,導航成本還可最多下降70%,整機成本可最多下降40%。

目前,RBN100商用機器人AI解決方案從2021年正式推向市場,已形成多個大規模行業訂單,得到客戶的廣泛驗證。未來,隨著裝機量不斷上升,INDEMIND在部署效率和成本優勢上還將進一步擴大,同時基于海量數據反哺,方案的智能性和功能表現還將不斷提升。

審核編輯:符乾江

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