▍沒有人懷疑，VSLAM將是推動機器人再次迭代的關鍵之一。

移動的“機器”還是機器人？

隨著機器人的落地量持續增長，早期“忽略”的產品缺陷，正在引發越來越嚴重的負面影響。一方面，激光SLAM雖基于Cartographer算法不斷演進，但近幾年幾乎沒有顯著進展，受制于激光只能構建單純的幾何環境模型，無法“看到”真實環境，缺乏對環境內容的解讀能力，在實現智能交互、智能避障、智能作業方面存在天然瓶頸，極大限制了機器人的智能化升級。隨著終端用戶對智能化越發注重，加之AI大模型的出現，升級新的導航技術已成必然。

另一方面，在部署問題上，傳統marker定位與激光定位技術方案不僅部署周期長、成本高、操作復雜，需要線下工程師團隊支持，且環境適應性也較差，面對大空間、高吊頂場景，往往需要對環境改造，進一步增加部署難度，同時，一旦環境布局發生變化，便需要重新部署，極大的增加了使用成本。此外，高精度激光雷達的高成本問題，也間接導致了機器人售價一直居高不下，人工替代價值不明顯。

一個售價昂貴的機器人，不僅需要工程師團隊的長期輔助與支持，也沒有相對實現智能化，顯然它的定義更多為移動的“機器”，而非機器人。

VSLAM的意義不只是低價

在市場與行業的多重壓力下，頭部廠商們一直在嘗試新的技術方案。而隨著VSLAM技術的崛起，人們不約而同的預見了它背后巨大的想象力。

人類可以通過聽覺、觸覺、嗅覺等感官來獲取外界信息，但其中80%以上卻來源于視覺。通過視覺，人體可以獲取外界事物的大小、位置、明暗、顏色、姿態等信息，從而與周圍環境完成交互。而機器人是通過借助各類傳感器獲取外界信息：從最早期的碰撞反饋，到激光雷達掃描，再到雙（多）目攝像頭組成的基于“人眼”仿生的立體視覺系統，完成了從一維到二維，再到三維的升級。

通過仿生人類視覺，機器人獲得了對空間的感知，具備了“人”的基本能力與前提，這就是VSLAM與其它技術方案最大的區別，也是它的核心意義與價值。

同時視覺傳感器在成本上的天然優勢，能夠讓視覺方案在實現同等激光方案技術效果的同時，成本至少降低50%，這也意味著能夠更快回本。

據業內人士計算，在商業清潔機器人中，導航BOM成本占比約40%，以50%毛利率計算機器人售價，達到商業場景應用精度的導航模組，VSLAM解決方案BOM成本約6000元，整機售價約3萬元，激光SLAM解決方案BOM成本約1.2萬元，整機售價約6萬元。按3年使用壽命計算，視覺SLAM解決方案回本時間約10個月，年均ROI約87%，激光SLAM解決方案回本時間約1年8個月，年均ROI約27%。

顯然，VSLAM方案將更有機會帶來機器人成本低于人工成本的拐點。

能夠看到，市面上一些頭部廠商已經把技術路線轉向VSLAM，如普渡自研了PUDUVSLAM+方案，它是基于視覺相機所研制的新一代VSLAM技術，已經應用于其“歡樂送2”機器人上。而INDEMIND作為國內最早一批布局計算機視覺的AI技術公司，在視覺研發上同樣走在了行業前列。

自成立以來，INDEMIND堅持深耕視覺導航，在機器人的導航、避障、決策、AI交互等關鍵技術和產品開發方面有著深層次的積累和經驗，并基于現有行業需求研發了一款以VSLAM為核心的商用機器人導航方案「商用機器人AIKit」，在整體表現上達到了行業領先水平。

更成熟，更智能，“領先一代”的體驗

「商用機器人AIKit」是以INDEMIND自研的OSFusionAGI系統為基礎，采用以雙目立體相機為核心的多傳感器融合架構，支持市面上不同品類的主流傳感器，滿足商用機器人導航定位、智能避障、路徑規劃、決策交互等核心功能的開發，能夠廣泛應用于商用清潔、酒店配送、送餐、巡檢等商用服務機器人平臺。

在適用能力上，「商用機器人AIKit」幾乎對商業場景做到了全兼容，且對玻璃等高透明材質具備有效解決方案，目前已經部署過全球上千種不同商業場景，無需進行場景分類。而內置的主動補光策略，面對強光直射、無光源、昏暗等特殊光照環境均能無差異工作，滿足全天候作業要求。

同時，INDEMIND專門研發了智能決策引擎，有效提升了機器人決策能力。基于立體視覺技術帶來的強大感知&認知能力，可實現智能避障、主動安全、智能作業、智能交互、智能梯控等多種關鍵功能，以智能交互為例，基于包含三維空間信息及物體語義信息的三維地圖和AI識別功能，搭配智能決策引擎，可語音控制召喚機器人、讓機器人跟隨、指定目標區域作業等，大大提升機器人的智能化體驗。

在成本方面，「商用機器人AIKit」基于以視覺傳感器為核心的融合導航方案以及INDEMINDOSFusion系統優勢，機器人開發成本最低可以下探到2千元以內，包含導航和電池的完整底盤成本則可以下探到5千元以內，相比激光雷達方案，下降了60-80%，顯著降低機器人的開發成本和周期。

此外，搭載「商用機器人AIKit」的產品，能夠實時自主構建地圖，做到了新機器、新場景無需預部署，開箱即用，且變更場景后，機器人也能自主更新地圖，不依賴線下支持團隊，偏遠地區可以完全依靠網絡銷售。

目前，INDEMIND已和國內外多家巨頭客戶達成合作。與傳統清潔廠商ICE合作的中型清潔機器人Cobi18，已在全球十幾個國家批量部署，且在歐美市場實現運行零故障，收到了廣泛的好評反饋。未來，INDEMIND三年預期訂單將超10萬臺。

審核編輯：劉清