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INDEMIND 姜文:解决机器人成本与智能化问题,AI 视觉是关键

钛媒体 07-22

在 AI 概念进入产业普及的重要关口,机器人在智能驯化阶段的成本控制和批量生产上面临着许多应用瓶颈。而诸多的方案探索也在使该问题的解决逐步获得突破。国内知工智能视觉方案提供商 INDEMIND 在北京召开产品见面会,发布了其自主研发的机器人视觉导航定位解决方案。在产品见面会中,INDEMIND 联合创始人姜文以 3 个关键词来总结 INDEMIND 视觉导航定位方案:成本、性能和智能。

以 INDEMIND 联合创始人姜文的话来介绍,INDEMIND 视觉导航定位方案,在成本上可将扫地机器人导航定位成本降低一倍,服务机器人最高可降低至 1/10。从性能上说,在测距建图上已媲美激光,环境适应性和鲁棒性更是远超单线激光雷达。而智能环节,该方案可让机器人对周围环境建立立体感知与理解,大幅提升智能水平。

在以下的对话中,INDEMIND 联合创始人姜文针对其方案的几大亮点做出了具体阐述。

Q:INDEMIND 是一家专注于计算机视觉技术研发与应用的公司,请问本次发布机器人视觉导航定位方案契机是什么?

姜文:我们十分注重底层技术的研发,凭借多年来在计算机视觉领域的耕耘与积累,INDEMIND已经完成了从0 到 1 的技术沉淀、打磨,我们的 AI视觉技术已经到了十分成熟的地步,各项技术指标也达到了行业的领先水平。技术成熟后,我们着重规划了从 1 到 N 落地应用,其中机器人是规划中非常重要的一环。

同时,机器人行业也迫切需要 AI 视觉技术的支持来突破技术瓶颈,解决机器人现有成本、智能化等问题。我们在此时发布视觉导航定位方案,也是希望切入到扫地机器人以及服务机器人行业,以我们的技术为机器人解决现有行业问题,输送技术服务,为合作厂商创造价值。

Q:视觉导航方案是如何为扫地机及服务机器人解决成本及智能化问题的,核心优势有哪些?

姜文:这个问题要分开来看。首先是视觉及多传感器导航,我们自主研发的高精度 Vi-SLAM 算法,在建图和路径规划上已经实现了媲美激光的效果,而在导航定位和避障能力上更是超过了激光雷达,做到了精度误差,实现了更强的环境适应性和系统鲁棒性。并且,我们的方案更侧重算法的先进和领先,硬件成本不高。因此,我们能将扫地机器人的导航定位成本降低 1 倍,服务机器人最高可降低至 1/10。

与视觉导航规划相比,环境感知更是我们的撒手锏。通过我们的图像语义技术,机器人可以进行图像识别、语义分割,结合深度数据可以帮助机器人建立语义地图,实现对周围环境的立体感知与理解,使机器人具备从识别到决策的 AI交互能力,实现诸如目标行人追踪、服务机器人送餐上门等功能,大幅提升机器人的智能水平。在这一点上,我们目前是绝对领先的。

Q:视觉导航定位方案发布后,您觉得会对机器人行业产生怎样的冲击与变革?

视觉导航其实一直是受行业广泛认可的下一代导航技术,而我们作为视觉导航方案的领跑者,可以说是一直被下游机器人厂商高度关注的,较早拿到我们方案的厂商已经开始进行换代产品的开发工作,这些产品上市后,无论消费类还是商用机器人都会迎来一波洗牌。

具体来说,明年会有一批使用我们方案的扫地机器人以更低的价格、更好的性能对垒激光激光扫地机器人,大量单目伪视觉的扫地机将则会因为价格和功能上同时失去竞争力而退出市场,实现对市场的洗牌。而商用机器人在成本优化上会受益更多,明年会出现一批价格非常惊喜的高度智能化产品,应用的场景和部署的数量都会有非常明显的增加。

Q:" 视觉导航是机器人的未来趋势 " 已经是一个行业定论,但真正做到尖端并应用的却寥寥无几,您怎么看待这个问题?

视觉导航这类仿生类解决方案是机器人发展的必经之路,未来的市场潜力无法估量,但视觉技术有多大潜力就有多困难。

一方面是视觉技术的门槛特别高,并且没有成熟的方案可以借鉴学习。除了一些大公司或高校实验室,多数团队在技术门槛前就已经 PASS 掉了。像 INDEMIND 这种有着多年计算机视觉技术领域的开发经验与积累,也是经过了近两年的开发与打磨,才将底层技术打磨好,将技术上的 " 坑 " 填死。我想,这种长时间不计产出的投入也是很多团队或企业无法接受的。

另一方面视觉技术的工程化十分困难。视觉技术在落地应用过程中,会遇到了很多视觉技术工程化的问题,其中最大的一个问题就是设备的批量标定。这个问题解决不掉,技术的落地应用就是一句空话。我们是吸取了团队成员中军工的经验和消费电子大规模生产的经验,从算法设计到标定流程再到标定治具,全都是全新设计的,并且经过了很多次的改进,才实现了高精度的批量标定,平衡了效率和成本。相信在这一方面,我们走在了行业同仁,甚至国际巨头的前面。

Q:目前,我们的市场工作进行的如何?

我们的方案发布前就有很多消息灵通的厂商联系我们希望测试产品,经过接触和了解,我们在扫地机器人、服务机器人和一些同样需要用到导航技术的行业中挑选了数家既有品牌知名度,又有一定技术实力的客户展开合作,目前已经陆续进入量产环节,预计最早的一批产品会在20 年初上市

Q:未来,INDEMIND 还有那些规划?

姜文: INDEMIND 未来的规划可以说是围绕着两个大方向走,一方面是保持我们核心技术的领先性,我们不仅在算法上持续的迭代,同时已经与上游芯片巨头建立合作,为 AI 视觉开发专用芯片,提升产品的整体竞争力;另一方面则是基于我们核心技术的延展,完善人工智能的基础设施建设,由于我们掌握着视觉这一最主要的信息输入源,我们的产品先天就具备了基于 Vi-SLAM 的感知智能和基于深度学习的认知智能,而这两个维度碰撞在一起就有了能让机器人更聪明更易用的决策智能,我们会逐步向下游厂商开放我们的智能平台和决策模型,我相信届时机器人产品的智能程度将会迎来一个巨大的提升。

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