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2024-05-17 来源:INDEMIND

INDEMIND,机器人智能化浪潮中的“卖水人”

当所有人开始掘金时,INDEMIND决定做一个卖铲子的人。

正如不是所有的淘金者都能满载而归,一无所获往往是多数。于是,有些人开始另辟蹊径,做起了服务于淘金者的卖水人生意,他们提供铲子、酒水、马匹等淘金者需要的一切,逐渐成为了淘金链中的重要一环。而随着时间发展,“卖水人”已然成为了每个产业的黄金配角。

图片来源于网络

时至今日,机器人产业在蓬勃发展的同时,对于技术研发的需求也在指数级增长,当台前的掘金者们疯狂的跑马圈地时,还有一些在台后默默耕耘的供应链企业,立足自身的技术、产品、资源优势,选择成为机器人产业链的“卖水人”,而INDEMIND就是其中之一。

成立于2017年的INDEMIND,致力于研发机器人底层技术,解决行业内的通用性问题,为产业生态合作伙伴带来更多商业价值。

不得不说的是,作为行业“卖水人”的一大优势,伴随着掘金者的涌入,庞大的企业数量,为INDEMIND的增长提供了强力驱动。近十年来,国内机器人相关企业注册量呈持续增长态势。根据企查查相关数据,截至去年年底,我国机器人相关企业注册量仍保持较高速增长,新增机器人相关企业16.49万家,其中,前11月新增15.95万家,同比增长26.76%。几年时间,INDEMIND便已成为国内最大的服务机器人技术提供商之一,公司技术产品更在全球10+国家和地区部署,累计200w+小时运行时长。

从行业整体来看,机器人有着周期长、技术门槛高的特点。因此,对厂商们而言,通过产业协作,进行优势互补是产业做大做强的唯一选择。而在这一过程中,卖水人无疑能吃到诸多红利。但正如那句老话,能吃一时红利是运气,想要一直吃到红利,却需要真本事。

想要成为未来的主旋律,INDEMIND需要持续加固自己的技术壁垒。

视觉导航技术是INDEMIND压箱底的金字招牌,同时也是机器人的大脑和眼睛,它能够感知物理环境,实现定位和导航,并为上层交互提供基础信息支撑,其重要性不言而喻。

不过随着智能需求的进一步提升,仅是守成并不能成为未来的主旋律,在智能化浪潮中,行业需要的是集中感知、认知、决策及交互的多面手,能像特斯拉FSD一样控制决策的机器人系统。基于这一需求,INDEMIND以视觉为核心,构建了一套赋能机器人拟人化的机器人AI系统「机器人AI Kit」(分为商用和家用版本)。

在产品设计上,以补短增智为原则。一方面,解决现有机器人的功能缺陷问题。基于视觉优势,在家用机器人方向,扫地机器人搭配纯视觉方案,便能实现激光融合方案的导航精度和更丰富的功能,如脏污识别等,且避障表现更胜一筹,同时,成本只有其1/3;而在商用机器人方向,以视觉为核心的多维融合架构,配合自研算法,机器人无需预部署,能够开机即用,免去部署费用,同时,方案成本能够下降60-80%,这与现有产品有着质的差别。

另一方面,融合机器人大模型,打造拟人化AI。为了满足智能化需求,INDEMIND着手研发了自己的视觉小模型技术。采用神经网络技术系统架构,逐渐弱化甚至抛弃传统的预设代码,机器人能够FSD一样自我升级,不断提升感知、认知、决策及交互能力。

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在研发过程中,INDEMIND充分评估和预测了当下机器人大模型技术发展现状和趋势,由于机器人的应用场景更加多样,控制也更加复杂,单一的机器人大模型难以保证泛化性和响应速度,如谷歌RT系列泛化性差,响应速度也较慢;Figure AI虽然提升了速度,但泛化性仍然较差。因此,未来的机器人大模型技术更可能采用基础大模型+小模型的协同方式,以GPT-4V类似的多模态大模型做任务规划,调用小模型做任务执行。

因此,基于公司的视觉基因,INDEMIND决定研发视觉小模型,它的优势在于,首先是视觉具有极高的信息丰富度和三维空间的泛化性,其次是任务处理更细化准确,具有针对性,且响应速度快,能够本地化部署,此外,基于INDEMIND不同场景的海量数据,不仅能够最大可能的保障小模型跨场景、跨类别的泛化,还可以通过调整模型实现个性化定制。

通过将视觉导航技术与大模型技术灵魂交融,INDEMIND机器人AI系统,让机器人不只是名字上像人,更能像人一样作业。在交互上,用户可以更自然需求表达,具备更拟人化的需求满足,建立以用户为核心的智能体验。目前,经过一段时间的积累,INDEMIND在视觉小模型上的研发已经得到初步验证。

从机器人诞生的那一刻,一场伴随着它一生的智能化革命便已开始。尤其随着大模型的风吹来,让这场革命如同烈火浇油,暴起的光芒吸引了人们全部的注意力,无论你之前是如何部署自己的产品战略,接下来的竞争重点都将围绕智能化。作为机器人产业链中的AI技术企业,INDEMIND在行业整体迅猛发展的过程中,已经成为先行者。

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