AI技术+产品创新，赋能每一家机器人企业

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。

编辑：fqj