近年来，家用与商用机器人赛道涌现了一批创新企业。由于相关市场庞大、应用场景相对集中，同时机器人与现有业态融合程度较高，可直接与成熟的硬件设备结合并升级，从而完成市场占领。因此该赛道吸引了一大批人工智能企业入局。
然而，产业相对较新，入局企业不可避免会涉足全产业链，为落地产品往往自行研究、生产算法与智能零部件，从上游源头做起。
INDEMIND联合创始人姜文就认为，由于产业链缺乏整合，市面上的机器人厂家各自为战，基于落地场景与专长领域打造了各种各样的方案，差异较大。产业链条有待进一步成熟。
成立于2017年，INDEMIND就将企业关注领域聚焦产业链上游，通过掌握的立体视觉及人工智能算法，为机器人设备提供建图、导航、定位、识别、决策等一系列底层技术，在产业链上游做行业标准化的推动者。
视觉方案是仿生学技术，姜文认为，这在许多人工智能的产业应用赛道上都是终极解决方案。采用视觉方案，能够使机器人从简单的动起来跃升到真正智能状态，实现从建图到理解的智能化演进。
正是因此，INDEMIND在开创之初便选定了视觉方案作为企业专攻领域。据悉，INDEMIND从早期到现在，在视觉方案上已经累计投入研发经费数千万。
姜文说到，视觉方案是机器人未来应用的核心底层技术，技术门槛较高，公司从2017年到现在耗费了大量时间，跑通了技术方案和落地应用。因而在技术层面，INDEMIND与同行拉开一定的距离。
目前，INDEMIND产品线主要分为两类，商用大型机器人导航的INDEMIND OS fusion系统和家用小型机器人导航的INDEMIND OS lite系统。两款产品都是以立体视觉为核心技术，为机器人打造了基本的建图、定位、导航规划、智能避障以及决策交互功能。
据了解，INDEMIND OS fusion主要搭载至商用机器人，该方案以立体视觉为主的同时，支持根据使用场景接入其它传感器，例如激光、超声等多种传感器。从而满足商用机器人对高精度、低容错率的要求。
相较于传统方案的多线型激光雷达方案，INDEMIND OS fusion方案成本要低得多，据了解仅为其1/3。同时，采用视觉为主的多类型传感器融合方案后，机器人的避障精度得到提升。
此外，INDEMIND OS fusion提供了人机交互功能，可实现机器与人员的协同合作。例如，在进行特定工作时，机器人可跟随工作人员到达指定工作区域。
由于INDEMIND OS fusion采用了类低速自动驾驶类技术，可进行车规级安全规范的智能决策，因此即使是在人员繁杂的场合，也能预测性避障，实现对人员、物体的主动识别，在停车尝商场等场所平稳、安全运行。
INDEMIND OS lite则主打在小型底盘上的纯视觉解决方案，用视觉方案实现导航定位、交互的所有功能。
据悉，同样是家用扫地机器人，采用OS lite的机器人在精度上可与激光雷达相媲美。并且，INDEMIND OS lite是市面上不多的可提供视觉交互功能的解决方案，可实现对人和宠物的跟随。当使用者不在家时，可以远程驱动机器人寻找宠物，产生互动。
在价格上，相比于同类竞品的激光雷达方案动辄数万的价格，INDEMIND OS的成本仅为其三分之一。目前，INDEMIND有来自航天航空、商用清洁行业的大客户与家庭清扫机器人客户。
姜文说到，INDEMIND的标准化模组产品已经服务于数十家企业及高校，主要用于辅助其算法开发和应用教学工作，核心INDEMIND OS产品目前共落地3-4家行业头部客户，这些客户十分适合公司的发展方向，并具有较大的长期价值。方案落地的终端应用场景在家庭、商尝停车尝机尝超市以及体育场馆等场合。
在商业模式上，目前INDEMIND采用系统授权的模式，将INDEMIND OS fusion和OSlite搭载至目标硬件上。产品以软件形式为主，同时也提供自家双目相机与导航板等硬件，依据客户需求提供相关产品和服务、收取不同费用。在营收上，INDEMIND在2020年预期收入数百万，预计在2021年收入达到数千万级别。
在人力上，公司总员工50余人，研发人员占比80%，其中超过40%的人员拥有硕博学历，研发主导人员均来自英特尔研究院、中科院及国家级重点实验室。
INDEMIND创始人于飞是一位连续创业者，具有丰富的半导体及行业资源，主要负责公司运营管理和资源对接。INDEMIND联合创始人姜文作为连续创业者，此前曾与于飞有过成功创业经历，目前主要负责公司产品规划、项目管理。
下一步，INDEMIND计划在落地首批客户后，将重点案例做好、同时进一步标准化产品。在产品上，公司下一步计划将算法直接搭载至专用芯片中，进一步提升产品整体性能。公司目前在寻求融资、欢迎行业一线机构合作。
