而从市场反馈来看，不好用的原因也基本集中在环境适应能力差、部署维护麻烦、安全效果差几方面。

安全性能差。

从市场角度出发，商用机器人是被资本催熟的赛道，在市场规模狂飙的同时，没有人去关心其中有多少泡沫，但随着市场回归冷静，被刻意忽略的本质问题重新裸露出来，机器人并没有发挥出期待中的价值，较高的成本和较差的功能表现让它成为了一个鸡肋。

作为国内头部机器人AI技术公司，INDEMIND见证并参与了机器人导航技术从弱到强的发展历程，对于这些技术通病有着深刻认知，并为此进行了长达5年的死磕。

不过，由于现实情况更多复杂多样，受限于传统marker定位与激光定位的技术局限性，在空间大、吊顶高、光环境复杂的商场、超市等场景中，存在贴码成本高、高空间难贴码、改造空间布局等情况，且容易发生因环境变化定位失准的问题，从而大大延长部署时间，此外，后续一但场景的空间布局发生改变，机器人却不能实时自主更新地图，依然需要工程师重新部署，无论对于厂商还是终端用户，最终落地成本都较高。

商用机器人，不好用是原罪热潮褪去后，所有的问题都汇总成一个词，不好用。

从炙手可热到大玩具一款产品好用与否，更多时候人们不会关心它先进的技术、工艺、用料，也不会考虑所谓的潮流趋势或前景，只会用最朴素的直观感受告诉你，好用或不好用。

部署顺利的情况下，商用机器人的部署最快也需要1.5个工作日。

另一方面，大多数机器人不具备缺乏完善的安全策略，整体系统联动性、可拓展性差，仅固定几种安全场景，单独场景单独处理，安全覆盖率低，导致整体安全性能表现不理想。

一方面，目前机器人的技术方案主要是借助激光、ToF、结构光、双目等传感器采集场景内障碍物的点云信息，构建场景栅格地图，然后对障碍物进行避障，此类方案虽然能够满足机器人的避障需求，但也仅仅刚刚能用，对传感器依赖严重，成本较高，对动静态、低矮、悬空障碍物不能全部有效检测，尤其最主流的激光雷达方案，由于激光雷达信息量丰富度不足，无法结合深度学习信息进行智能化升级，难以实现智能化避障，基本不具备主动安全能力。

好用的标准是什么？从商业本质来说，终端客户并不在乎机器人有多先进或有多潮流，他们在乎的是能否带来利益提升，在提升体验的同时做经济转化。

定位效果不稳定，精度低、易丢失，环境适应能力差，稍微变化便不可控。

好用与否，需要解决根本原因事实上可以看出，这些通病并不是泾渭分明，而是一个茎上开出的几朵花，导航技术是根本原因。

自主研发的商用机器人导航方案「商用机器人AIKit」，基于独有的立体视觉技术，采用以视觉传感器为主导的标准化、模块化的多传感器融合架构，通过遵循INDEMIND的标准定义接口，可快速加入IMU、里程计、激光雷达、GNSS等多种传感器，实现积木式加装，满足商用机器人导航定位、智能避障、路径规划、决策交互等核心功能的开发，能够广泛应用于商用清洁、酒店配送、送餐、巡检等商用服务机器人平台。

机器人部署需要专门的现场部署工程师逐个区域进行SLAM建图、目标点标注、测试等专业操作，加上后续的培训，整个环节较为繁琐，需要花费一定的时间。

部署维护麻烦，无法开机即用。

而此刻，商用机器人得到的评价是商场、超市中的大玩具。

因此，围绕这个目标，机器人好用与否的标准也就有了相应维度，如安全性能、使用便捷性、作业稳定性、成本等。

由于应用场景的多样化和复杂度不断提升，且不同场景有着独特性，对于机器人的要求也千差万别，这就需要机器人更加强大的适应性。

目前商用机器人的导航方案大多为以激光雷达为核心，在水平方向发生环境变化时，会产生匹配丢失问题，算法的定位精度和稳定性也会受到动态物体的影响，同时这类方案不具备实时地图更新能力，这也是场景发生变化机器人便不可控的主要原因，由此也导致机器人作业效率不稳定。

与现有方案的技术路线不同，INDEMIND走的是视觉路线。

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