开创视觉方案新范式！INDEMIND四目空间智能方案让导航从追求“精准”迈向“智能协同”

导航的终点，不只是“精准移动”，而是空间理解与决策。

回顾扫地机器人的进化史，本质上是导航技术的革新史。我们见证了它从“盲人摸象”般的随机碰撞，到“激光雷达”开创的路径规划时代，而今天，一场由多目视觉AI主导的次世代变革正在拉开序幕。

从单目到双目，从双目到三目，INDEMIND带来全新视觉解决方案「四目空间智能方案」。它不仅是传感器的简单升级，更是一个集感知、认知与决策于一体的机器人“大脑”，以纯视觉方案的开创性突破，将导航精度、功能丰富度、智能表现以及空间适配性推向新高度，重新定义扫地机器人的核心竞争力。

丨模组拥有多种外形款式，图中仅供参考

随着导航技术持续迭代，激光+视觉融合方案已经逐渐成为行业主流，两者技术上的互补，显著提升了避障能力、环境适应性和清洁效率。但尽管如此，方案仍存在诸多问题，成本高、算法复杂度高、数据处理延迟等等。

在智能化需求加速升级的当下，机器人导航已不再局限于“从A到B”的基础移动能力。行业更需要的是贯穿感知、认知、决策、执行的全链路能力，既要精准识别复杂环境中的动态障碍物、未知地形，也要能理解场景语义，更要基于实时状态快速做出最优路径规划和动作调整。

只有打通全链路能力，才能让机器人真正适应家庭场景的复杂需求，实现从“能导航”到“会思考、善行动”的升级。

从基础导航到功能全面升维

通过长期洞察行业痛点，INDEMIND推出全新的“视觉空间智能”架构方案，将全局空间感知能力深度融入机器人的业务全流程。从导航定位到避障决策，从场景识别到任务执行，机器人不只是工具，而是能像人一样理解空间、做出判断。

「四目AI空间智能方案」作为INDEMIND全局视觉空间方案之一，是INDEMIND面向扫地机器人应用物理AI技术的创新性产品，使机器人彻底摆脱对激光雷达与复杂外设的依赖。

INDEMIND全局视觉空间方案架构分为输入端、模型端、输出端，以高性能多目视觉模组感知作为输入，以“端侧+云端”低算力混合模型ROBOMIND作为智能中枢，实现高精度导航、视觉-语音-动作多模态识别、三维空间理解与记忆、任务推理与决策、持续对话等全链路能力。

立体视觉SLAM：更准，更丰富

INDEMIND通过四颗摄像头的协同布局，搭配自研VSLAM算法，提供了绝对位置精度＜1%、绝对姿态精度误差＜1°的厘米级定位，并能实时构建带环境语义信息的3D地图。这与传统方案的二维地图相比，包含了更丰富、更立体的环境信息，为后续的语义化清洁、场景化避障提供必要支持。

同时，基于高精度深度信息与AI算法的融合，机器人不仅能测量距离，更能识别障碍物的类别，并根据类别的不同，执行个性化避障策略。

丨自适应补光，无惧光线变化 丨沿线避障

独家脏污检测，重新定义“洁净”标准

传统扫地机器人只会“按部就班”的呆板清洁，而INDEMIND视觉方案则能主动发现污垢，并根据脏污信息，智能作业系统自动匹配清洁策略。

全类型识别：泼洒的液体、干涸的污渍、零食颗粒、细微粉末，甚至固液混合污渍，均能精准识别，识别类别之广，行业领先。

强环境适应性：克服了地面花色、材质和光线变化的干扰，在各种家居环境下均保持≥95%的超高检出率。

高效清洁：以前向6FPS的帧率持续扫描，确保机器人能第一时间发现脏污，并从“遍历式清洁”升级为“精准打击式清洁”，极大提升清洁效率。

AI全域赋能，从清洁工具到家庭管家

INDEMIND视觉方案的核心价值在于其强大的AI内核，自研ROBOMIND机器人物理AI模型为机器人提供以全局空间智能为核心的感知、认知、交互、决策能力。帮助机器人理解空间、融入空间、实现空间交互、执行空间任务。并且通过端侧+云端混合的模式实现了低成本、快响应、高泛化等一系列特性，赋能机器人功能升维。

AI环境识别：能识别超过40类家居物体和场景，从而理解“客厅”与“卧室”的不同，做出更合理的行为决策。

高自由度交互：支持大模型语音交互，能结合空间智能综合理解用户的“交互意图”。

高阶智能功能：支持智能交互作业、智能跟随、巡检及智能脏污清洁（根据脏污类型和分布，自主决策清洁策略，对于顽固污渍重点拖洗，对于轻微灰尘快速掠过，实现从“自动化”到“智能化”的跨越。）

从传统的基础导航到功能的全面升维，更精准的环境感知、更主动的任务执行、更拟人化的智能决策，或许是次世代导航的必要条件。

审核编辑 黄宇