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ROBOMIND:定義強泛化具身智能時代的核心大腦

雙目立體視覺 ? 來源:雙目立體視覺 ? 作者:雙目立體視覺 ? 2025-11-21 18:11 ? 次閱讀
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從工業(yè)車間的精準(zhǔn)作業(yè)到家庭場景的初步嘗試,機器人的發(fā)展始終朝著“融入人類生活”的目標(biāo)邁進。如今,具身智能技術(shù)的崛起讓機器人向消費端、家庭端滲透的需求推向新階段,但高成本、低泛化能力、弱空間交互等核心瓶頸,始終制約著具身機器人的規(guī)模化落地。

在此背景下,INDEMIND正式推出ROBOMIND機器人物理AI模型,作為全球首批實現(xiàn)批量商業(yè)化落地的具備全局空間交互能力的機器人“大腦”產(chǎn)品,它不僅以全新技術(shù)架構(gòu)打破行業(yè)僵局,更重新定義了真正能走進尋常家庭的強泛化具身機器人形態(tài),推動整個機器人產(chǎn)業(yè)邁入全新發(fā)展階段。

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技術(shù)革新開辟規(guī)?;涞匦侣窂?/strong>

機器人的“全棧物理AI大腦”

ROBOMIND是INDEMIND為機器人量身打造的平臺級物理AI模型,致力于為機器人提供以全局空間智能為核心的感知、認(rèn)知、交互、決策全棧能力。不同于傳統(tǒng)機器人的局部功能實現(xiàn),ROBOMIND通過“理解空間、融入空間、空間交互、執(zhí)行空間任務(wù)”的全鏈路賦能,讓機器人真正具備與物理世界深度交互的能力,成為連接數(shù)字世界與物理世界的關(guān)鍵樞紐。目前,該平臺已成功服務(wù)于TCL、海爾、美的、AIRBUS、ICE等眾多行業(yè)巨頭,實現(xiàn)了從家用到商用、從消費級到工業(yè)級的多場景覆蓋。

端云協(xié)同架構(gòu),突破技術(shù)壁壘

行業(yè)寄望VLA突破瓶頸,但目前仍未擺脫“高投入、低回報”的困境。由于依賴端側(cè)高算力,單臺機器人芯片算力需求成本高昂,且需海量多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練,中小廠商難以負(fù)擔(dān)。同時,目前訓(xùn)練數(shù)據(jù)多來自實驗室可控場景,面對家庭動態(tài)環(huán)境和商用場景差異化需求,模型魯棒性差、適配效率低。

ROBOMIND的核心創(chuàng)新在于采用獨創(chuàng)的“低算力端側(cè)感知+全參數(shù)云端推理”協(xié)同分工架構(gòu)。端側(cè)模型通過大量底層算法創(chuàng)新,剝離非關(guān)鍵能力,最低僅需10TOPS算力即可完成全局視覺信息處理與空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化;云端則依托全參數(shù)大模型進行推理決策,采用大語言模型與多模態(tài)模型混合運行策略,泛化能力遠(yuǎn)超端側(cè)VLA模型,同時可支持?jǐn)?shù)十萬臺設(shè)備分時工作,單臺設(shè)備分?jǐn)偝杀緲O低,為低成本規(guī)?;涞氐於思夹g(shù)基礎(chǔ)。

成本革命,從“PPT”到大眾

通過端側(cè)算力剝離和端側(cè)模型優(yōu)化、傳感器硬件創(chuàng)新及云端規(guī)?;?jǐn)偛呗裕琑OBOMIND將具備AI大腦的機器人終端成本降至千元級別,打破具身機器人“高不可攀”的價格壁壘。端側(cè)15美金的芯片成本、百元級的視覺傳感器,配合云端超高并發(fā)的算力支撐,使機器人從“PPT產(chǎn)品”轉(zhuǎn)變?yōu)椤按蟊娤M品”成為可能,開啟具身機器人規(guī)模化落地的商業(yè)化時代。

全場景賦能重構(gòu)智能生活

技術(shù)泛化,適配全品類服務(wù)機器人

ROBOMIND具備極強的模型通用性,憑借“家用商用全支持”的跨場景能力,可無縫適配養(yǎng)老、寵物、教育、兒童陪護、商用清潔等多品類服務(wù)機器人。其已在數(shù)千個商用場景落地,隨著家用機器人的批量上市,家庭場景數(shù)據(jù)優(yōu)勢正呈指數(shù)級增長,進一步反哺模型迭代優(yōu)化,形成“落地-數(shù)據(jù)-迭代-再落地”的良性循環(huán)。相關(guān)終端產(chǎn)品將于2026年國際消費電子展(CES)前后集中發(fā)布,開啟全品類服務(wù)機器人智能化升級浪潮。

交互顛覆,從“被動響應(yīng)”到“主動智能”

ROBOMIND 內(nèi)嵌24小時運行的主動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以 “預(yù)判需求、主動服務(wù)” 為核心,實現(xiàn)從 “被動響應(yīng)” 到 “主動智能” 的跨越。依托空間感知技術(shù)與大模型的協(xié)同能力,機器人不再局限于等待指令,而是主動觀察環(huán)境動態(tài)、解讀用戶行為軌跡,通過深度理解任務(wù)背后的核心訴求,機器人自主觸發(fā)服務(wù)流程,動態(tài)調(diào)整執(zhí)行策略,同時借助模型的用戶記憶與自適應(yīng)決策能力,實現(xiàn)“千人千面”,讓個性化服務(wù)主動貼合需求。此外,配合云端存儲技術(shù),用戶數(shù)據(jù)還可實現(xiàn)0成本遷移,確保服務(wù)連續(xù)性。

基于這種主動智能,機器人能夠在多個場景實現(xiàn)能力躍升:

養(yǎng)老場景。可實現(xiàn)24小時輕度監(jiān)護,包括用藥提醒、慢病關(guān)注、日常健康報告生成與同步,同時具備摔倒檢測、自主報警等主動應(yīng)急處理能力,緩解老年人獨居風(fēng)險,初步解決老年人獨自生活、居家養(yǎng)老問題;

兒童監(jiān)護/陪伴場景。突破傳統(tǒng)看護攝像頭固定場景固定邏輯的局限,實現(xiàn)多維度、移動式看護,延長產(chǎn)品生命周期,降低家長負(fù)擔(dān);

寵物看護場景。無人居家時,代替主人與寵物長期互動,進行喂食、游戲等,提升寵物生活質(zhì)量,滿足鏟屎官的痛點訴求;

商用場景。以清潔機器人為例,ROBOMIND可讓機器人像“人”一樣自主規(guī)劃路徑、規(guī)避障礙、判斷清潔需求,顯著降低對操作人員的專業(yè)要求,解決商用機器人“使用門檻高、人員流動性大”的行業(yè)痛點。

賦能傳統(tǒng)巨頭,加速行業(yè)爆發(fā)

在機器人AI模型技術(shù)棧構(gòu)建門檻極高的當(dāng)下,ROBOMIND扮演了“行業(yè)賦能者”的角色。正如移動互聯(lián)網(wǎng)時代的芯片供應(yīng)商,INDEMIND依托領(lǐng)先的AI技術(shù)、500萬+小時的高質(zhì)量真機生產(chǎn)數(shù)據(jù)與極低的邊際成本,為眾多傳統(tǒng)巨頭帶來領(lǐng)先的、成熟的、成本可控的全棧物理大腦AI能力。這種平臺級賦能,正在幫助大量客戶快速完成具身機器人產(chǎn)品化落地,完成產(chǎn)品與業(yè)態(tài)升級,進一步加速具身機器人市場爆發(fā)。

開啟強泛化具身機器人時代

ROBOMIND以“低成本、高泛化、強交互”的核心優(yōu)勢,打破了服務(wù)機器人規(guī)模化落地的技術(shù)與成本瓶頸,其端云協(xié)同的技術(shù)路徑、全棧物理AI能力及全場景適配特性,不僅重新定義具身智能時代的機器人大腦,更推動機器人產(chǎn)業(yè)從“技術(shù)探索”走向“商業(yè)普及”。

隨著2026年眾多合作產(chǎn)品的集中上市,ROBOMIND有望成為全球首個實現(xiàn)大規(guī)模部署的機器人AI平臺,成為重構(gòu)家庭智能生活、升級商用服務(wù)模式的核心引擎,讓“每個家庭都擁有智能機器人”的暢想成為現(xiàn)實。

審核編輯 黃宇

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