INDEMIND:AI技术+产品创新,赋能每一家机器人企业

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商用服务机器人成熟的市场、火爆的流量,吸引着资本不断聚集,各路玩家无一不在垂涎这片新市场,然而作为技术驱动型产业,极高的技术门槛、较薄弱的产业链,意味着这块丰厚的“蛋糕”并不容易分取。当下,随着竞争态势加剧,企业该如何提升产品竞争力?深耕4年之后,INDEMIND为企业提供了新助力。

光鲜之下,实有焦虑

在疫情叠化影响之下,商用服务机器人市场快速走向成熟,应用场景不断细分,清洁、导购、娱乐、配送等场景机器人早已屡见不鲜。然而,与光鲜的市场相比,背后的机器人企业过得并不轻松,无论是本身的研发压力、资金压力,还是外部的竞争压力,随着时间推移都愈演愈烈,企业亟需寻找应对之法。

根据天眼查数据显示,截至目前我国有超过32万家机器人相关企业(企业名称或经营范围包含机器人),这其中成熟的机器人企业、传统企业巨头,新晋企业组成了市场竞争格局,他们所面临的自身问题既有共性也有不同。因此,作为产业链中的解题者,AI技术供应商应势崛起,为企业提供了诸多方案,INDEMIND便是其中布局最早的AI技术供应商之一。

解析行业需求底层逻辑,痛在哪里?

需求升级,研发和资金压力上升

经过验证业务模式的成熟机器人企业,基本都是各自细分市场中的头部企业,如配送、酒店服务、清洁等方向,然而随着市场需求快速升级,对当前机器人的AI能力、成本问题和场景应用性都提出了新的挑战。对于企业而言,对机器人进行大规模迭代只会致使运营压力再次激增,使得企业疲于应对。

同时,当前机器人的成本虽有所下降,但不同的细分场景对机器人的功能表现不尽相同,使得不少机器人成本依旧较高。市场一方面要求更高的性能,一方面又要求更低的价格,这之间看似矛盾,却是企业必须解决的核心问题。

这类企业的痛,本质为成本和技术问题,而INDEMIND拥有领先的AI技术和低速自动驾驶技术,能够为成熟机器人企业提供更先进的视觉自然导航能力,显著提升机器人的AI能力和功能表现能力,同时自研的以视觉为主的标准化模组套件可快速适配新老平台,降低研发周期和成本,真正意义上实现降本增效。

技术缺位,传统优势难以转化

传统企业作为细分市场中头部企业的强力竞争者,想要基于原有业务场景开发出机器人产品,机器人技术是主要难点。传统企业拥有着机器人企业所没有的资金和渠道优势,同时在前端制造上也有着较强的技术能力,然而本身却缺乏成熟的AI技术和机器人研发能力。

对于传统企业,INDEMIND可提供成熟的硬件参考设计和整体技术方案,能够快速结合业务场景输出成熟的机器人产品,研发成本低、时效快、量产成本低,能够快速规模化量产。

底蕴不足,难以适应市场

根据数据显示,今年新增的机器人相关企业已超过10万家,这类企业往往拥有着一定的技术、资金能力,以及经过初期验证的应用场景,然而市场并不遵循“初生牛犊不怕虎”的保护法则,这类企业本身缺乏成熟的AI技术和产品研发经验,在瞬息万变的真实市场面前,往往还未尽全招就已被淘汰。

对于新晋企业,INDEMIND经过对机器人技术的多年积累,拥有丰富的产品开发经验和产业链资源,配合成熟的参考设计,从研发到量产,能够为企业低成本、快速地推出成熟的机器人产品,从而迅速占领市场。

整合行业需求,4年磨剑成

4年时间,深耕技术的同时,通过深入解析各类企业痛点,整合行业需求,INDEMIND在2021年推出了一套整体化方案——RBN100商用机器人解决方案,目前并已形成大规模行业订单,得到广泛验证,截至目前不到1年时间,便成为国内规模化最大的商用机器人解决方案之一。

立足产业链上游,以AI技术+产品创新,赋能每一家机器人企业

INDEMIND立足于机器人产业链上游,为整机客户提供机器人全栈AI技术、主控电脑及关键传感器,大幅降低行业门槛,加速机器人产品化,助力行业整体发展。

RBN100商用机器人解决方案将领先的AI技术和低速自动驾驶技术结合视觉自然导航技术,搭配以视觉为核心的标准化硬件和算法,实现集底层驱动、导航定位,图像识别、路径规划、智能避障、交互决策等核心能力于一体,能够全面覆商用场景,同时并提供成熟的硬件参考设计及量产设计等服务。

INDEMIND在服务流程上同样进行标准化创新,从前期需求对接,到中期工程化实施流程,企业拿到样机预期30天,最终量产预期100天,平均可缩短6-9个月的研发时间,节省80%接近千万级的研发成本。且以双目立体视觉技术为主导的导航模块,还可使导航成本最多下降70%,整机成本最多下降40%。

这种全栈式的机器人方案打破框定化的底盘产品思维,不在定制化和标准化之间,先进性和成本之间做平衡,而是从行业需求和技术的原点上实现创新突破,从根本上实现跨代发展,大幅度满足各类企业的技术需求和服务要求。

未来,随着装机量不断上升,RBN100商用机器人解决方案的成本优势将进一步扩大,同时装机量带来的海量数据反哺,还将不断提升方案的性能和稳定性。

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