在資本聚集與人工智能的聲勢漸隆之下，機器人行業在最近幾年迎來了野蠻生長期，但隨著“大躍進”式的狂熱浪潮退居幕后，現實的骨感讓大部分玩家在燒干精力和資金后依舊在門口徘徊。開源帶來的技術紅利早已被瓜分殆盡，市場需求的高速升級更是讓營銷為王這一金科玉律變得廢紙一張，門外人的野望，門內人的憂慮，下一個黃金時代將如何開啟？

野蠻過后，產業發展需要標準化體系

在經歷過爆發式發展之后，技術的研發效率早已落后市場。同質化嚴重、營銷噱頭等叢生的市場亂象，高速升級的市場需求，不斷下發的國家政策，都在呼吁技術回歸本位，變革的勢頭已經顯現，但不同的是，這一次將從產業鏈上游開始。

從產業發展歷程來看，機器人技術極高的門檻造就了技術的稀缺性，因此催生了一大批產業鏈上游的技術供應商，它們的出現為機器人企業緩解技術壓力提供了有效路徑，然而理想的供需關系并不代表能達成理想的結果，在合作過后，往往難能收到企業們的百分“好評”。

事實上，隨著場景不斷細分，不同機器人的獨特性意味著技術方案的特定化，技術供應商與企業的對接過程中，總會花費大量精力用于繁瑣的溝通及進行二次或多次開發，導致二者的貼合度較低，企業仍無法有效控制成本投入和落地周期。同時從方案的成本本身來說，以機器人的自主定位導航技術為例， 市面上能夠提供的都是以激光雷達主導的技術方案，雖然傳感器和編碼器等核心零器件成本不斷下探，但多線程雷達的成本依舊較高，反饋到整體成本上的表現并不足以撬動企業的強烈購買欲。

如何減少不必要的繁瑣過程，是解決企業需求的關鍵。如果從上游技術源頭開始，通過建立一個標準化技術產品體系，將硬件、軟件及各種開發服務高度整合統一，覆蓋各種應用場景，將能是大大降低企業投入成本和研發周期的有效手段。

野蠻過后，下一個黃金時代，需要的不僅是新技術的研發和應用，標準化通用化的的技術體系才是推動技術型產業迅速擴大的基礎，同時也是成熟產業鏈的顯性特征。

通用性的系統，標準化的產品

“INDEMIND OS+標準化服務=INDEMIND機器人AI標準化產品”

作為國內領先的機器人AI技術供應商，INDEMIND在這方面已經布局多年，目前已走到了行業前列。以INDEMIND自主研發的機器人底層AI操作系統INDEMIND OS為核心，基于在雙目立體視覺技術、AI技術及多年的硬件開發經驗，INDEMIND建立了一套標準化的機器人AI產品體系。

INDEMIND OS是INDEMIND在2020年為機器人及泛機器人產品推出的通用底層AI操作系統。它能夠賦能機器人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。同時系統提供調用接口，完美支持應用開發，可快速接入上層平臺，提升系統應用效能。

INDEMIND機器人AI標準化產品針對各種應用場景，配套開發了不同標準化模組套件和算法，能夠進行靈活組合搭配，集底層驅動、導航定位，圖像識別、路徑規劃、交互決策等核心能力于一體，能夠全面覆蓋家用和商用場景，適用性極大提升。同時產品還包括硬件參考設計及量產設計服務等，配合標準化服務流程，企業拿到樣機最短只需要30天，量產最短只需要100天，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。且以雙目立體視覺技術為主導的產品架構，還可使導航成本最多下降70%，整機成本最多下降40%。

深入行業需求，還推出了INDEMIND OS機器人AI標準化產品的特向開發版，RBN10家用機器人平臺和RBN100商用機器人平臺，能夠更加快速地適配企業需求。

產品了解

? INDEMIND RBN10家用機器人平臺

RBN10家用機器人平臺INDEMINDOS搭載家用機器人模組套件，基于雙目立體視覺為機器人實現創建包含環境語義的高精度地圖、定位導航、三維避障及智能交互能力。同時具備決策引擎技術，可以用戶自定義安全、搜尋、跟隨、自主尋路等多種智能邏輯，能夠大幅提升家用機器人的智能化水平，而在成本上持平激光方案，僅是“激光+視覺”融合方案的1/3，可以說是未來小型機器人的主要技術方向。

? INDEMIND RBN100商用機器人平臺

RNB100商用機器人平臺根據不同作業場景，可選配不同的商用機器人模組套件實現多傳感器融合導航，且基于雙目立體視覺的優勢使它無需提前錄制地圖。它還擁有車規級安全決策功能，在應對復雜、人員密集的工作環境中，能夠進行提前預判規避，使它具備工業級機器人的高安全性、高可靠性的同時還擁有小型機器人的靈活性，且成本上與類似方案相比，低60%以上。

編輯：fqj