INDEMIND：机器人产业链的“卖水人”

当所有人开始掘金时，INDEMIND决定做一个卖铲子的人。

正如不是所有的淘金者都能满载而归，一无所获往往是多数。于是，有些人开始另辟蹊径，做起了服务于淘金者的卖水人生意，他们提供铲子、酒水、马匹等淘金者需要的一切，逐渐成为了淘金链中的重要一环。而随着时间发展，“卖水人”已然成为了每个产业的黄金配角。

时至今日，机器人产业在蓬勃发展的同时，对于技术研发的需求也在指数级增长，当台前的掘金者们疯狂的跑马圈地时，还有一些在台后默默耕耘的供应链企业，立足自身的技术、产品、资源优势，选择成为机器人产业链的“卖水人”，而INDEMIND就是其中之一。

成立于2017年的INDEMIND，致力于研发机器人底层技术，解决行业内的通用性问题，为产业生态合作伙伴带来更多商业价值。

不得不说的是，作为行业“卖水人”的一大优势，伴随着掘金者的涌入，庞大的企业数量，为INDEMIND的增长提供了强力驱动。近十年来，国内机器人相关企业注册量呈持续增长态势。根据企查查相关数据，截至去年年底，我国机器人相关企业注册量仍保持较高速增长，新增机器人相关企业16.49万家，其中，前11月新增15.95万家，同比增长26.76%。几年时间，INDEMIND便已成为国内最大的服务机器人技术提供商之一，公司技术产品更在全球10+国家和地区部署，累计200w+小时运行时长。

从行业整体来看，机器人有着周期长、技术门槛高的特点。因此，对厂商们而言，通过产业协作，进行优势互补是产业做大做强的唯一选择。而在这一过程中，卖水人无疑能吃到诸多红利。但正如那句老话，能吃一时红利是运气，想要一直吃到红利，却需要真本事。

想要成为未来的主旋律，INDEMIND需要持续加固自己的技术壁垒。

视觉导航技术是INDEMIND压箱底的金字招牌，同时也是机器人的大脑和眼睛，它能够感知物理环境，实现定位和导航，并为上层交互提供基础信息支撑，其重要性不言而喻。

不过随着智能需求的进一步提升，仅是守成并不能成为未来的主旋律，在智能化浪潮中，行业需要的是集中感知、认知、决策及交互的多面手，能像特斯拉FSD一样控制决策的机器人系统。基于这一需求，INDEMIND以视觉为核心，构建了一套赋能机器人拟人化的机器人AI系统「机器人AIKit」（分为商用和家用版本）。

在产品设计上，以补短增智为原则。一方面，解决现有机器人的功能缺陷问题。基于视觉优势，在家用机器人方向，扫地机器人搭配纯视觉方案，便能实现激光融合方案的导航精度和更丰富的功能，如脏污识别等，且避障表现更胜一筹，同时，成本只有其1/3；而在商用机器人方向，以视觉为核心的多维融合架构，配合自研算法，机器人无需预部署，能够开机即用，免去部署费用，同时，方案成本能够下降60-80%，这与现有产品有着质的差别。

另一方面，融合机器人大模型，打造拟人化AI。为了满足智能化需求，INDEMIND着手研发了自己的视觉小模型技术。采用神经网络技术系统架构，逐渐弱化甚至抛弃传统的预设代码，机器人能够FSD一样自我升级，不断提升感知、认知、决策及交互能力。

在研发过程中，INDEMIND充分评估和预测了当下机器人大模型技术发展现状和趋势，由于机器人的应用场景更加多样，控制也更加复杂，单一的机器人大模型难以保证泛化性和响应速度，如谷歌RT系列泛化性差，响应速度也较慢；FigureAI虽然提升了速度，但泛化性仍然较差。因此，未来的机器人大模型技术更可能采用基础大模型+小模型的协同方式，以GPT-4V类似的多模态大模型做任务规划，调用小模型做任务执行。

因此，基于公司的视觉基因，INDEMIND决定研发视觉小模型，它的优势在于，首先是视觉具有极高的信息丰富度和三维空间的泛化性，其次是任务处理更细化准确，具有针对性，且响应速度快，能够本地化部署，此外，基于INDEMIND不同场景的海量数据，不仅能够最大可能的保障小模型跨场景、跨类别的泛化，还可以通过调整模型实现个性化定制。

通过将视觉导航技术与大模型技术灵魂交融，INDEMIND机器人AI系统，让机器人不只是名字上像人，更能像人一样作业。在交互上，用户可以更自然需求表达，具备更拟人化的需求满足，建立以用户为核心的智能体验。目前，经过一段时间的积累，INDEMIND在视觉小模型上的研发已经得到初步验证。

从机器人诞生的那一刻，一场伴随着它一生的智能化革命便已开始。尤其随着大模型的风吹来，让这场革命如同烈火浇油，暴起的光芒吸引了人们全部的注意力，无论你之前是如何部署自己的产品战略，接下来的竞争重点都将围绕智能化。作为机器人产业链中的AI技术企业，INDEMIND在行业整体迅猛发展的过程中，已经成为先行者。