INDEMIND:高需求和低渗透之间,服务机器人为何规模化落地难?

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在全球经济面临劳动力短缺的背景下,加之疫情的进一步催化,服务机器人取得了蓬勃发展,预计2022年,全球服务机器人市场规模将达到217亿美元,然而尽管如此,在高速发展之下,机器人的行业渗透率却并未明显提高,究其原因在于红利之后,机器人的规模化商业落地过程走的并不顺利。

来源:INDMEIND

商业化落地的前提是产品能否提供真实价值,而真实价值的判断在于产品能否适用场景。从市场反馈来看,大多数服务机器人都有着或多或少的“水土不服”问题,如 无法适应环境变化,环境变化后,终端用户无法简单操作实现场景适配;智能化程度低,行人避障及功能表现不理想;部署困难,需要专业培训人员部署等。 造成这些问题的原因也有多个方面:

工况复杂。

在实际运行过程中,遗漏作业、避障失灵等问题频发,而环境的复杂性是重要原因之一。以常见的商超场景为例:

•场景内部复杂,如场景中镂空的货架(全高类障碍物)、狭窄的通道、易跌落区域、高低矮障碍物及临时的摊铺等对机器人通过性、感知能力、贴边能力、任务规划能力挑战巨大。

•动态变化,场景内人流量大,易聚集,动态障碍物较多,考验机器人的安全避障能力。

•特殊物体较多,如玻璃护栏、自动扶梯、玻璃转门、玻璃墙等高透物体大多数机器人基本无法识别,且容易对激光雷达容易产生干扰,导致机器人误判,发生碰撞、跌落、无法靠近作业等情况。

同时,场景的光线环境变化对于机器人的“眼睛”系统同样影响极大,对于依赖视觉传感器的机器人来说,想要在普通光线、黑暗、过曝等光照条件都能稳定运行并非易事。

智能化程度低,机器人在作业、避障等方面表现呆板、程式化,且动态(行人)避障效果不理想。

针对各种不同环境不能灵活处理,对于特殊场景处理较差。场景内部不同区域作业要求不同,如商超场景中的饮食区,水产区、果蔬、熟食区更易产生垃圾、积水,这就要求机器人能够根据区域特性提高作业频率等不同智能化作业。

面对场景的高动态性,机器人要能够识别及预测行人动态,并主动避让,而目前现有的机器人大多为被动避障,反应较为呆板,智能性不足,导致避障失败的情况时有发生,机器人应具备实时判断潜在风险的能力,提前做出规避。

部署效率低,需要专业培训人员部署。

机器人部署流程复杂困难(如SLAM建图、目标点标注等),所有部署操作只能由机器人公司特殊培训的现场部署工程师执行,使用者难以操作及参与,且当需要变更时,仍需现场部署工程师进行操作。机器人企业往往需要搭建部署团队,这样的做法显然会进一步加大投入成本。

来源:INDMEIND

在服务机器人行业竞争进入下半场的今天,毫无疑问,这些问题的解决将是规模化落地的关键。此外,由于高昂的成本,较低的人工替代价值,也导致终端客户的购买意愿并不强烈。如何降本增效,机器人企业们却仍在苦苦探索。与此同时,对于产业链上游的AI技术供应商们来说,却是一次机遇,其中INDEMIND正走出了一条新道路。

作为国内领先的机器人关键AI技术供应商,INDEMIND在机器人的导航、避障、决策、AI交互等关键技术和产品开发方面有着丰富的积累,且拥有面向机器人企业从0到1搭建产品的全栈式技术能力。针对当下的机器人问题和行业需求,专门开发了RBN100商用机器人AI方案。

该方案区别于市场大部分以多线激光雷达为主的导航方案,而是采用以立体视觉为主,根据应用场景搭配单线激光雷达、ToF等传感器的多传感器融合方案,提供高精度导航定位及三维避障的安全决策功能,具备工业级机器人的可靠性及小型机器人的灵活性,同时成本更低廉。

在应用上,INDEMIND对商业场景做到了全兼容,目前已经部署过全球上千种不同商业场景,无需进行场景分类,直接部署即可使用,且针对场景内的玻璃幕墙、强光等传统问题实现100%有效应对。

基于INDEMIND独有的立体视觉技术,方案能够对全域障碍物进行监测和识别,最小避障高度2cm,对于悬浮型障碍物、运动障碍物均能做到精准识别,且在使用中实时更新地图,更正运行路线。同时,搭配决策引擎技术,方案还具备智能作业、主动安全和决策交互等能力。此外,针对光线适应问题,INDEMIND通过增加纹理补光、亮度补光等形式实现了光线自适应。

•智能作业:依照场景中的动态化作业需求,自主调整作业策略,优化机器人作业性能及效率。

•主动安全:作业过程中,能够判断潜在风险,并根据风险分类,提前做出规避策略。

•接受用户下达的自然语义命令,自主设计作业策略,完成个性化交互。

需要提到的是,搭载RBN100商用机器人AI方案的产品无需预部署开箱即用,不依赖线下支持团队,偏远地区可以完全依靠网络销售。同时在成本上,无需价格高昂的激光雷达传感器,基于视觉传感器成本的天然优势,能够大大降低整机成本。

目前,INDEMIND已和国内外多家巨头客户达成合作,签署机器人订单超2万台,实现全球部署,未来三年预期订单将超10万台。

注:文中全球服务机器人市场规模数据来源自IFR
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