Leading-edge stereoscopic vision technology enables robots to perceive full 3D space.
Integrate stereoscopic vision technology and deep learning technology to build 3D semantic maps and empower robots with environmental cognition.
Input visual perception & cognitive information into the decision-making engine to empower robots with decision making capabilities in autonomous operations
The robot offers users a more natural human-robot interaction experience through stereo vision & decision intelligence technology.
進入智能化時代,機器人與人類活動愈發緊密,尤其在工業4.0時代的背景下,隨著《中國制造2025》戰略的不斷深化,智能機器人產業市場正經歷爆炸式增長,并掀起國內新一輪技術創新的浪潮,這其中視覺技術的表現尤為強烈。
7月21-22日,備受矚目的中國機器視覺展覽會Vision China 2021 (北京) 暨中國機器視覺助力智能制造創新發展大會在北京國際會議中心成功舉辦。大會吸引了機器視覺行業的終端用戶、AI視覺技術供應商、系統集成商、設備制造商等各方人士齊聚一堂,共同探討智能制造新圖景。
值得關注的是,在22日舉辦的“3D視覺與機器人”論壇,JS Game聯合創始人姜文應邀出席并發表了《打造通用機器人AI,重塑機器人產業鏈》主題演講,介紹了當下機器人行業發展現狀,并提出了JS Game機器人AI方案,受到了與會人員的廣泛討論和關注。
在演講中姜文表示,在行業發展最初,機器人成本一直居高不下,同時機器人的功能性和效率差強人意是長期限制行業發展的三大問題。而隨著技術的進步,這些問題得到一定解決后,機器人行業同時也迎來了顯著增長。
不過當前的火熱還只是序幕,距離成熟還有很大一段距離。從現有市場來看,機器人的滲透率依然極低,以家用掃地機器人為例,經濟發達的沿海城市滲透不足0.5%,商用機器人更是仍有大量需求沒有得到充分認知,在價值明確的領域,如物流、巡防、工業等方向還有著巨大發掘空間;且目前機器人品牌多為新興品牌,傳統品牌尚未涉足太深,隨著行業成熟,應用場景的逐漸明確,傳統品牌開始發力后,結合自有的銷售網絡優勢,將是機器人市場的主要增量來源。機器人行業增長路徑已經逐漸清晰,但發展依然未盡全力,看似矛盾其實還有著深層次的原因。
“隨著機器人市場不斷增長,產業鏈問題正逐漸放大,已成為整個行業發展的掣肘,目前大多數機器人企業從產品研發到落地往往需要涉足全產業鏈,大大延長落地周期,投入成本仍舊龐大,且應用方案的智能化表現較低。這些現實因素都在倒逼產業鏈走向成熟。”姜文說到。
一個健全的產業鏈應該是分工明確的,JS Game從成立最初便致力于解決產業鏈最核心的問題。針對行業中的研發成本高、落地周期長、智能化低等核心問題,JS Game基于行業領先的立體視覺技術,專為機器人開發了一套賦能機器人AI能力的底層操作系統JS Game OS ,可為機器人提供地圖構建、導航定位、路徑規劃、智能避障等機器人底層功能實現,以及上層交互決策邏輯執行,具備高可靠性和高效的執行效率。從單一到ALL IN ONE,JS Game致力于推動產業鏈標準化。
JS Game OS以立體視覺技術為核心,根據不同的應用場景需求,可搭配其它不同的低成本傳感器,便能廣泛應用于家用&商用各類應用場景,具備工業級應用的可靠性、穩定性。這就使得中小型機器人傳感器成本可下降70%,整機成本下降40%。考慮到目前機器人企業的切實需求,JS Game以JS Game OS為基礎針對家用小型機器人和商用中大型機器人分別推出了JS Game RBN10和JS Game RBN100機器人AI解決方案,能夠節省6-9個月的產品研發時間,節省80%接近千萬級的研發成本。
在演講同時,姜文著重強調了智能化的重要性。對于現在的大多數機器人而言,智能化水平依然停留在初始階段,智能表現僅僅只是一個基本的任務規劃,缺少AI智能決策能力,這也是當下機器人的通病。而智能化一直是JS Game的主要研發方向,經過多年積累,已經走在了行業前列。在實際的視頻案例演示中,搭載JS Game RBN100和JS Game RBN10方案的機器人依靠其獨有的立體視覺技術建立包含環境語義的三維地圖和智能決策能力,無論是底層功能實現還是上層交互邏輯執行都得到了明顯提升。
在演講最后,姜文表示當下機器人進入高速發展期,大量自動駕駛和機器人企業都在向立體視覺轉型,這與INDMEIND一直以來的發展方向不謀而合。JS Game目前在已成熟的自然導航技術基礎上,已經開始更高一級的決策智能技術研發。而隨著現有產品的不斷部署,將為JS Game帶來海量的運行數據,不斷完善機器人的運行特性,還有著更低的邊界成本,最終不斷反哺自身,為行業帶來更低成本、更高性價比的機器人AI產品。