當所有人開始掘金時，INDEMIND決定做一個賣鏟子的人。

正如不是所有的淘金者都能滿載而歸，一無所獲往往是多數。于是，有些人開始另辟蹊徑，做起了服務于淘金者的賣水人生意，他們提供鏟子、酒水、馬匹等淘金者需要的一切，逐漸成為了淘金鏈中的重要一環。而隨著時間發展，“賣水人”已然成為了每個產業的黃金配角。

時至今日，機器人產業在蓬勃發展的同時，對于技術研發的需求也在指數級增長，當臺前的掘金者們瘋狂的跑馬圈地時，還有一些在臺后默默耕耘的供應鏈企業，立足自身的技術、產品、資源優勢，選擇成為機器人產業鏈的“賣水人”，而INDEMIND就是其中之一。

成立于2017年的INDEMIND，致力于研發機器人底層技術，解決行業內的通用性問題，為產業生態合作伙伴帶來更多商業價值。

不得不說的是，作為行業“賣水人”的一大優勢，伴隨著掘金者的涌入，龐大的企業數量，為INDEMIND的增長提供了強力驅動。近十年來，國內機器人相關企業注冊量呈持續增長態勢。根據企查查相關數據，截至去年年底，我國機器人相關企業注冊量仍保持較高速增長，新增機器人相關企業16.49萬家，其中，前11月新增15.95萬家，同比增長26.76%。幾年時間，INDEMIND便已成為國內最大的服務機器人技術提供商之一，公司技術產品更在全球10+國家和地區部署，累計200w+小時運行時長。

從行業整體來看，機器人有著周期長、技術門檻高的特點。因此，對廠商們而言，通過產業協作，進行優勢互補是產業做大做強的唯一選擇。而在這一過程中，賣水人無疑能吃到諸多紅利。但正如那句老話，能吃一時紅利是運氣，想要一直吃到紅利，卻需要真本事。

想要成為未來的主旋律，INDEMIND需要持續加固自己的技術壁壘。

視覺導航技術是INDEMIND壓箱底的金字招牌，同時也是機器人的大腦和眼睛，它能夠感知物理環境，實現定位和導航，并為上層交互提供基礎信息支撐，其重要性不言而喻。

不過隨著智能需求的進一步提升，僅是守成并不能成為未來的主旋律，在智能化浪潮中，行業需要的是集中感知、認知、決策及交互的多面手，能像特斯拉FSD一樣控制決策的機器人系統?；谶@一需求，INDEMIND以視覺為核心，構建了一套賦能機器人擬人化的機器人AI系統「機器人AIKit」（分為商用和家用版本）。

在產品設計上，以補短增智為原則。一方面，解決現有機器人的功能缺陷問題。基于視覺優勢，在家用機器人方向，掃地機器人搭配純視覺方案，便能實現激光融合方案的導航精度和更豐富的功能，如臟污識別等，且避障表現更勝一籌，同時，成本只有其1/3；而在商用機器人方向，以視覺為核心的多維融合架構，配合自研算法，機器人無需預部署，能夠開機即用，免去部署費用，同時，方案成本能夠下降60-80%，這與現有產品有著質的差別。

另一方面，融合機器人大模型，打造擬人化AI。為了滿足智能化需求，INDEMIND著手研發了自己的視覺小模型技術。采用神經網絡技術系統架構，逐漸弱化甚至拋棄傳統的預設代碼，機器人能夠FSD一樣自我升級，不斷提升感知、認知、決策及交互能力。

在研發過程中，INDEMIND充分評估和預測了當下機器人大模型技術發展現狀和趨勢，由于機器人的應用場景更加多樣，控制也更加復雜，單一的機器人大模型難以保證泛化性和響應速度，如谷歌RT系列泛化性差，響應速度也較慢；FigureAI雖然提升了速度，但泛化性仍然較差。因此，未來的機器人大模型技術更可能采用基礎大模型+小模型的協同方式，以GPT-4V類似的多模態大模型做任務規劃，調用小模型做任務執行。

因此，基于公司的視覺基因，INDEMIND決定研發視覺小模型，它的優勢在于，首先是視覺具有極高的信息豐富度和三維空間的泛化性，其次是任務處理更細化準確，具有針對性，且響應速度快，能夠本地化部署，此外，基于INDEMIND不同場景的海量數據，不僅能夠最大可能的保障小模型跨場景、跨類別的泛化，還可以通過調整模型實現個性化定制。

通過將視覺導航技術與大模型技術靈魂交融，INDEMIND機器人AI系統，讓機器人不只是名字上像人，更能像人一樣作業。在交互上，用戶可以更自然需求表達，具備更擬人化的需求滿足，建立以用戶為核心的智能體驗。目前，經過一段時間的積累，INDEMIND在視覺小模型上的研發已經得到初步驗證。

從機器人誕生的那一刻，一場伴隨著它一生的智能化革命便已開始。尤其隨著大模型的風吹來，讓這場革命如同烈火澆油，暴起的光芒吸引了人們全部的注意力，無論你之前是如何部署自己的產品戰略，接下來的競爭重點都將圍繞智能化。作為機器人產業鏈中的AI技術企業，INDEMIND在行業整體迅猛發展的過程中，已經成為先行者。