在后疫情时代和基建新政叠加的影响下，“万物智能”趋势进一步推进，各行业智能化升级需求更加清晰。作为新兴头部技术产业，机器人行业表现尤为强劲。随着工业应用价值的快速提高，对智能化程度的要求也在不断提高。
如果说智能升级是一场革命，那就从AI视觉开始。
人脑通过300多万根神经纤维实时感知世界，其中200多万根与眼睛相连。可以说大脑皮层80%的活动都在处理视觉信息。机器人作为人工智能的集大成者，这种智能终端涵盖了感知-认知-决策-行动的诸多环节。AI视觉作为人工智能的一个重要分支，几乎相当于人工智能的大门。机器人要模拟人的思维路径，AI视觉技术的作用不言而喻。
模拟人类思维路径的核心是使系统具有智能决策能力。即机器不是按照固定的程序，而是通过深度学习，根据收集到的数据信息做出智能反馈，从而完成一个特定的技术动作。然而，这一切的基础首先是准确的环境意识。AI视觉的本质是研究环境感知，即对输入的图像信息进行组织，识别物体和场景，然后对图像内容进行解释。
随着AI视觉的不断发展，基于AI视觉的识别技术、目标跟踪技术、导航技术、避障技术已经成为各种智能设备的前端。通用性爱技术，广泛应用于工业生产自动化、装配线控制、自动驾驶汽车(测距、导航)、安全监控、遥感图像分析、无人机、农业生产和机器人诸如此类。以自动驾驶为例，无论是雷达主导的多传感器融合方案，还是视觉方案，AI视觉在其两大主流自动导航技术方案中都发挥了重要作用。Mobileye的视觉是AI视觉打造的综合智能驾驶系统。此外，导航技术还应用于机器人，如目前无人。配送汽车和商业服务机器人在家扫地机器人等等。
人工智能赋能机器人灵魂互动的能力是它最大的表现。
然而，人工智能视觉不仅有助于机器人除了自主导航，它更机器人智能交互的实现提供了决定性的条件。
人工智能已经给了机器人灵魂，而互动能力是智力的最大表现。随着越来越多的产品应用人工智能，交互能力成为每个产品必不可少的卖点。但是，在大量开源技术的帮助下，固定模板交互或者单一语音交互真的实现了智能交互吗？
真正的人机交互应该能够感知人体动作(点头、摇头、姿势、手势、手臂关节等。)、表情变化、触摸屏、语音对话等信息，并综合这些信息做出决策，反馈用户潜在的交互意图，从而完成交互和动作。
交互意图的识别包括自下而上的多层信息处理，其中人体和关键部位的检测、识别和跟踪是理解交互行为的基础。AI视觉技术可用于检测收集的信息，定位关键点和提取特征。给定相应的数据和标签，可以提交给学习平台进行训练，可以提高识别准确率。经过大量的训练，最终，机器人可以根据相应的识别立即做出智能反馈。
高速发展的背后需要合理布局。
然而，AI视觉虽然前景广阔，但技术开发的高难度意味着巨大的投入和漫长的开发周期。为了快速提升机器的“智能”水平，大量玩家选择另辟蹊径，不断增加传感器，在获取机器“需要”的路线、图像、距离、动态监控等各种数据的同时，也带来了大量与任务和决策无关的冗余数据和操作压力，导致成本的巨大增加，但系统的健壮性却令人担忧。
无需增加大量传感器即可获得足够的有效信息；巨量数据完全可以在没有大量计算能力的情况下处理；在各种实际环境中，没有激光雷达也能保持足够高的精度。这一切都不是幻想，它已经存在。公司把它们变成现实。
专心于机器人人工智能解决方案国家高新技术公司以立体视觉为核心技术的INDEMIND，集成了高精度VSLAM算法、多传感器融合、视觉前端计算、高精度环境语义等一系列核心技术。机器人介绍了一款底层操作系统INDEMIND OS，可以实现空间测绘、导航定位、路径规划、智能避障、物体识别、智能交互的一体化。
计算量大，精度不够一直是视觉的劣势。在架构上，INDEMIND采用了基于双目立体视觉的多传感器融合方案。通过高精度建模和紧密结合，实现整个系统的误差估计和补偿，在各种光照环境和动态环境下都能获得高精度定位。同时，算法中采用了增量优化的方法，在截面之间建立先验信息，有效地减轻了计算压力，提高了计算效率。使用轻量模型，视觉方案已经在家中实现。机器人导航在一个计算平台上运行一整套视觉SLAM算法，成本几块钱。
在实际环境测试中，导航精度达到了1%的绝对定位精度和1°的姿态精度，达到了与激光方案相同的水平。针对连续使用过程中环境因素或人为因素造成的定位误差，INDEMIND开发了在线校准算法，可以保持测量精度稳定。
INDEMIND双目视觉导航方案大获成功机器人原型导航避障演示
视觉感知为机器人智能交互的先决条件。INDEMIND利用独特的立体视觉技术结合深度学习的图像语义和语义分割，可以在0.05-1.5m范围内提供误差小于1%的深度计算，实现对环境的立体分析。同时，根据三维空间地图，可以识别人、动物等十几类、上百种家居用品，物体识别精度小于2 cm，并能根据识别的不同信息做出智能决策反馈。通过配置业务逻辑，可以实现目标跟踪、指定区域操作、看护等各种交互需求，实现推广。机器人智能交互能力。
智能操作系统机器人底层操作系统，通过系统算法的高度集成，大大降低了机器人行业的发展难度不仅有助于机器人实现与激光方案同级的自主导航，在智能避障和交互决策方面具有领先优势。未来，INDEMIND将永远在路上，继续深化技术，探索更多应用场景，努力推广。机器人行业的发展和成熟。