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INDEMIND打造从导航定位到智能决策的全栈式机器人AI视觉方案

2020-12-26 14:04:12来源:创业邦

近年来,家用与商用机器人赛道涌现了一批创新企业。由于相关市场庞大、应用场景相对集中,同时机器人与现有业态融合程度较高,可直接与成熟的硬件设备结合并升级,从而完成市场占领。因此该赛道吸引了一大批人工智能企业入局。

然而,产业相对较新,入局企业不可避免会涉足全产业链,为落地产品往往自行研究、生产算法与智能零部件,从上游源头做起。

INDEMIND联合创始人姜文就认为,由于产业链缺乏整合,市面上的机器人厂家各自为战,基于落地场景与专长领域打造了各种各样的方案,差异较大。产业链条有待进一步成熟。

成立于2017年,INDEMIND就将企业关注领域聚焦产业链上游,通过掌握的立体视觉及人工智能算法,为机器人设备提供建图、导航、定位、识别、决策等一系列底层技术,在产业链上游做行业标准化的推动者。

视觉方案是仿生学技术,姜文认为,这在许多人工智能的产业应用赛道上都是终极解决方案。采用视觉方案,能够使机器人从简单的动起来跃升到真正智能状态,实现从建图到理解的智能化演进。

正是因此,INDEMIND在开创之初便选定了视觉方案作为企业专攻领域。据悉,INDEMIND从早期到现在,在视觉方案上已经累计投入研发经费数千万。

姜文说到,视觉方案是机器人未来应用的核心底层技术,技术门槛较高,公司从2017年到现在耗费了大量时间,跑通了技术方案和落地应用。因而在技术层面,INDEMIND与同行拉开一定的距离。

目前,INDEMIND产品线主要分为两类,商用大型机器人导航的INDEMIND OS fusion系统和家用小型机器人导航的INDEMIND OS lite系统。两款产品都是以立体视觉为核心技术,为机器人打造了基本的建图、定位、导航规划、智能避障以及决策交互功能。

据了解,INDEMIND OS fusion主要搭载至商用机器人,该方案以立体视觉为主的同时,支持根据使用场景接入其它传感器,例如激光、超声等多种传感器。从而满足商用机器人对高精度、低容错率的要求。

相较于传统方案的多线型激光雷达方案,INDEMIND OS fusion方案成本要低得多,据了解仅为其1/3。同时,采用视觉为主的多类型传感器融合方案后,机器人的避障精度得到提升。

此外,INDEMIND OS fusion提供了人机交互功能,可实现机器与人员的协同合作。例如,在进行特定工作时,机器人可跟随工作人员到达指定工作区域。

由于INDEMIND OS fusion采用了类低速自动驾驶类技术,可进行车规级安全规范的智能决策,因此即使是在人员繁杂场合,也能预测性避障,实现对人员、物体的主动识别,在停车场、商场等场所平稳、安全运行。

INDEMIND OS lite则主打在小型底盘上的纯视觉解决方案,用视觉方案实现导航定位、交互的所有功能。

据悉,同样是家用扫地机器人,采用OS lite的机器人在精度上可与激光雷达相媲美。并且,INDEMIND OS lite是市面上不多的可提供视觉交互功能的解决方案,可实现对人和宠物的跟随。当使用者不在家时,可以远程驱动机器人寻找宠物,产生互动。

在价格上,相比于同类竞品的激光雷达方案动辄数万的价格,INDEMIND OS的成本仅为其三分之一。目前,INDEMIND有来自航天航空、商用清洁行业的大客户与家庭清扫机器人客户。

姜文说到,INDEMIND的标准化模组产品已经服务于数十家企业及高校,主要用于辅助其算法开发和应用教学工作,核心INDEMIND OS产品目前共落地3-4家行业头部客户,这些客户十分适合公司的发展方向,并具有较大的长期价值。方案落地的终端应用场景在家庭、商场、停车场、机场、超市以及体育场馆等场合。

在商业模式上,目前INDEMIND采用系统授权的模式,将INDEMIND OS fusion和OSlite搭载至目标硬件上。产品以软件形式为主,同时也提供自家双目相机与导航板等硬件,依据客户需求提供相关产品和服务、收取不同费用。在营收上,INDEMIND在2020年预期收入数百万,预计在2021年收入达到数千万级别。

在人力上,公司总员工50余人,研发人员占比80%,其中超过40%的人员拥有硕博学历,研发主导人员均来自英特尔研究院、中科院及国家级重点实验室。

INDEMIND创始人于飞是一位连续创业者,具有丰富的半导体及行业资源,主要负责公司运营管理和资源对接。INDEMIND联合创始人姜文作为连续创业者,此前曾与于飞有过成功创业经历,目前主要负责公司产品规划、项目管理。

下一步,INDEMIND计划在落地首批客户后,将重点案例做好、同时进一步标准化产品。在产品上,公司下一步计划将算法直接搭载至专用芯片中,进一步提升产品整体性能。公司目前在寻求融资、欢迎行业一线机构合作。

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