扫地机器人开年之战:新品初现,战局微调

2023-12-17 21:30

本文主要是介绍扫地机器人开年之战:新品初现,战局微调,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

从今年年初发布的几款扫地机器人新品不难看出,整个扫地机器人行业略有动荡,产品和技术调性也稍有调整。这使得雷锋网对扫地机器人这一品类今年会有怎样的市场表现和市场反馈也有所期待。

TB1AmnQSAvoK1RjSZFNXXcxMVXa.png

年初新品:自动集尘系统、AIVI视觉、一次性拖布

开年之初,扫地机器人集体上新,仅在3月,包括iRobot、科沃斯、石头科技、戴森四家先后发布新品,具体发布产品如下:

iRobot:2019年3月11日,iRobot在中国发布Roomba i7,配备iAdapt 3.0系统、vSLAM视觉导航算法、Imprint智能规划等,主要新增功能是加入自动集尘系统;

科沃斯:2019年3月18日,科沃斯在AWE 2019上发布了DG70,扫拖一体,配备了LDS雷达定位、SLAM导航算法、Smart Navi 2.0路径规划算法等,首次应用AIVI(视觉避障)技术;

石头科技:2019年3月19日,石头科技发布新品T6,扫拖一体,配备了LDS雷达定位、SLAM算法、Rock Navigation动态路径规划、地图管理3.0系统等,强调了一次性拖布和爬梯能力;

戴森:2018年3月24日,戴森发布无绳吸尘器V11。与前三家有所不同,戴森3月推出的是其吸尘器新品,主要强调了其新增的LCD显示屏。

TB1IlzQSsbpK1RjSZFyXXX_qFXa.jpg

从这四家在国内较为知名的厂商发布的新品来看,前三者发布了扫地机器人新品,并分别针对集尘、避障、拖布、爬梯等细微环节进行了调整,这一方面是根据用户反馈进行的功能改进,另一方面也是产品针对新功能的动态调整和市场尝试;与此同时,针对导航算法、路径规划、地图管理等软件能力,各家也分别进行了不同程度的版本升级。

此外,后者(戴森)针对覆盖扫地机器人“隔壁市场”的吸尘器进行了产品迭代,新品较为显眼的一点是加入了一块显示屏幕,这自是后话。

机器视觉的概念化应用与落地可能

前文提到,科沃斯今年发布的DG70首次应用了AIVI视觉技术,雷锋网了解到,科沃斯引入的AIVI技术,是用来弥补LDS雷达导航中程定位能力,并为随后将可能占据(智能化)更大权重的场景识别能力做准备。

机器视觉是近两年研发、应用都很火的技术,这其实有很多方面的原因,诸如各类硬件核心处理器处理能力的提升、网络传输能力的提升,当然也有智能设备的兴起对视觉信息的实时需求。其中,尤以在家庭场景中应用为先,随着智能家居概念的引入,使得智能语音、3D视觉等不同维度的技术被越来越多应用到相应设备中,这其中就包括扫地机器人。

iRobot是最早将机器视觉应用于扫地机器人的厂商之一,早在2015年,iRobot就已经在其Roomba 9系扫地机器人上开始应用vSLAM视觉导航技术,并在随后四年中不断进行软件迭代。

iRobot创始人兼CEO Colin Angle此前曾向雷锋网表示,“iRobot的视觉导航系统通过可视化地标进行定位,例如天花板的一角、墙上的一幅画,或者是一扇窗。只要看到其中三个地标,它(扫地机器人)就会知道自己在哪里。”

关于激光雷达和机器视觉的基本工作原理,这里简要概括如下:

激光雷达基本工作原理:雷达向目标发射探测信号(激光束),并接收从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,并以此获得目标的距离、方位、高度、速度、姿态等相关信息。一般而言,采用激光雷达构建的是二维地图。

机器视觉基本工作原理:以摄像头进行图像信息采集,将采集的信息进行压缩,并将压缩的信息输入到一个由神经网络和统计学方法构成的机器学习子系统,再由机器学习子系统将采集到的图像信息与扫地机器人实际位置关联,实现自主导航定位。有别于激光雷达,机器视觉通过对周边环境进行光学处理,可以从感知到的二维图像中提取信息,并构建三维地图。

目前可见的扫地机器人各大厂商能力配备方面,科沃斯、浦桑尼克等扫地机器人知名大厂已在2017年前后配备了vSLAM视觉导航技术。科沃斯在2017年发布的DL33配备了vSLAM技术;2017年12月,浦桑尼克也发布了vSLAM 811GB扫地机器人。而戴森更是早在2014年9月发布的360Eye扫地机器人就已经应用了vSLAM技术,早早占了个坑位。

TB1LmnSSAPoK1RjSZKbXXX1IXXa.png

     

由于机器视觉技术在扫地机器人上的应用尚且不够成熟,而且对其他软硬件性能要求较高,目前部分厂商仍是将机器视觉作为卖点配备在高端产品上,尚且难以下沉到主流市场。其中,在软件算法上,各家算法略有不同,不过从用户反馈来看,以机器视觉做导航、定位的扫地机器人仍有诸如难以适应强光环境、难以用于复杂地形等槽点有待改进。

前文有提到,vSLAM是扫地机器人用以导航、定位的主流机器视觉技术,因而也被当下多数厂商看好并应用。其主流硬件配置又可以分为三类:单目、双目、RGBD,随着机器视觉热度升温,甚至成为高端机型卖点,部分厂商的扫地机器人通过配备单目摄像头以对标机器视觉。值得注意的是,单目摄像头由于无法测量「深度」,仅使用单目摄像头无法实现3D构图(获取3D信息)。因此,这滩浑水中,目前仍难免存在一些伪概念。

尽管如此,随着扫地机器人大厂发力,及机器视觉方案厂商近两年持续的技术和产品迭代,雷锋网认为,今年下半年预计会出现越来越多应用机器视觉的扫地机器人,而这波产品落地形成的热潮也将会继续打磨技术,加速技术迭代和商用。

关于扫地机器人应用机器视觉这一趋势,有两个点值得思考:

一是可视化识别能力的应用。机器视觉使得图像识别成为可能,基于此的后续算法研发和能力应用能带来哪些可能,有待进一步思考和尝试;

二是专用芯片。机器视觉由于对计算能力要求较高,是否需要独立配备专用计算芯片,这是个问题。目前市面已有诸如Movidius这样针对机器视觉的专用处理器,iRobot新品Roomba i7用了4颗高通CPU,不过,Colin Angle表示,iRobot未来很可能会应用(针对机器视觉的)定制化芯片。

此外,科沃斯机器人副董事长、家用服务机器人总经理钱程此前也向雷锋网表示,“当产品规模足够大时,相应成本也逐渐为用户所能承受,未来扫地机器人也必然会应用专用视觉处理芯片。”

扫地机器人技术关键点和跨行业竞争

除去导航系统以外,扫地机器人在软硬件上还有诸多核心点,硬件方面包括核心处理器、各类传感器、供电系统、底盘结构,以及现在标配的充电桩等;软件方面包括路径规划和建图算法、场景识别、手机App开发等。

从行业整体竞争点来看,主要可以分为以下三个点:

各厂商在能力升级方面,从诸如自动集尘系统、一次性拖布这些用户反馈的问题进行创新开发,这类研发相对简单,多被作为各厂商产品营销中的卖点;

硬件处理能力、软件算法能力持续迭代,这部分虽然并不能直观地从功能上体现出来,但却是持续改善扫地机器人关键性能和之后做功能创新的核心;

主流厂商开始尝试应用机器视觉导航系统外,这是近两年的一个趋势,也是扫地机器人作为一个标配机器人融入智能家居场景化应用(场景联动)中的一个关键点。

TB1rfrMSCzqK1RjSZFjXXblCFXa.jpg

由此可见,扫地机器人厂商一方面在根据用户反馈数据极力寻找产品创新点,以推动产品整体市场销量和市场占比;另一方面,针对目前用户抱怨较多的扫地不干净、不够智能的问题,各大厂商也在通过核心软硬件能力的迭代进行功能升级。

从整体机器人市场来看,主要可以分为三类:以B端应用为主的服务类机器人、以C端应用为主的消费类机器人,以及更为特殊的无人机。

虽然各类机器人形态各异,但是从核心技术上来讲,导航定位、路径规划、机器视觉等在一定程度上存在通用性;硬件上,包括传感器、电机、电池等都是经由产业链供应,底盘结构和充电桩设计也并非难点。因此,如果论及扫地机器人技术壁垒,虽然各家或多或少都有一些技术专利,但是就现在市面上的主流扫地机器人来看,算得上技术壁垒的,也着实不多。

与此同时,三类机器人中,扫地机器人技术成熟度相对较高,目前可见的市场规模、市场潜力和市场增速也较为可观,由此带来了当下这一市场的两个现状:

第一,扫地机器人火起来后,诸多互联网公司(小米、360等)、家电企业(海尔、美的等)纷纷入局,推出自有品牌扫地机器人产品;

第二,扫地机器人同质化严重,差异化不足,这也使得专利之争在这一领域频发。

与此同时,由于三类机器人核心技术颇为相似,也有一定通用性,不考虑品牌定位的话,也不乏有三类机器人厂商之间的相互跨界。

当下局势:市场空间大,产品种类多

国外扫地机器人已经发展多年,市场覆盖率相对较高,与此同时,国内扫地机器人市场仍处于市场普及初期。据前瞻产业研究院统计数据显示,2018年中国扫地机器人渗透率:沿海城市渗透率为5%,内地城市仅为0.4%。而美国的渗透率已经达到16%。

此外,据前瞻产业研究院统计数据显示,2017年国内扫地机市场零售额达56亿元,同比增长30%,销量达406万台,同比增长32%。全球近5年扫地机器人市场的年复合增长率为22%,而中国扫地机器人产业在2013-2017年间的年复合增长率为61%。

TB1tALllnZmx1VjSZFGXXax2XXa.png

【 图片来源:前瞻产业研究院  所有者:朱琳慧 】

与此同时,扫地机器人产品种类也从单一场景(扫地)应用发展到与擦窗、净化空气等场景结合,出现诸如擦窗机器人、空气净化机器人等“变异”品类。

其中,针对科沃斯具有空气净化功能的沁宝,钱程告诉雷锋网,“现在空气净化器厂商要想将CADR值(洁净空气输出比率)提高,就要将机体做得足够大,因而,空气净化器也越来越大。我们认为可以通过移动技术来增加CADR值,同时还可以带来智能化应用,诸如,在睡觉前让沁宝进入卧室并开启。”

TB10THWSAvoK1RjSZFwXXciCFXa.jpg

据雷锋网(公众号:雷锋网)了解,iRobot在国外预计也将推出自动除草机器人。

可见,场景化应用也被各大厂商作为品类扩张的一手好牌。

此外,吸尘器作为扫地机器人的“隔壁市场”,仍在不断成长,包括科沃斯、戴森等厂商,旗下都拥有吸尘器这一产品品类。

对此,Colin Angle认为,用于高处作业的手持式吸尘器未来仍将有一定市场。“未来我们预计在一个常见的家庭中,应该会同时配有像扫地机器人和手持吸尘器。”

钱程也表示,科沃斯之所以仍将无绳吸尘器作为保留项目,是因为,“两者之间并非竞争关系,手持吸尘器可以覆盖扫地机器人无法覆盖的诸如除螨、桌面等场景。”

这样看来,未来几年,手持吸尘器将作为保留项目继续发展,但仍会面临产品重新定位和技术、功能的调整。

扫地机器人的战局微变与突破点

经历近几年的发展,重新对扫地机器人进行定位时可见,诸如机器视觉、智能语音等热门技术逐渐被应用,导航避障、路径规划等能力不断迭代,扫地机器人在用户体验上虽有不足,但已经有了一定提升。

与此同时,部分厂商开始扩充品类,针对擦窗、空气净化等场景应用进行尝试;扫地机器人的“隔壁市场”手持吸尘器也在产品更新后继续勠战沙场;跨行业、跨品类竞争继续加剧。

此外,目前市场基本战局有两个明显特点:一方面,用户对扫地机器人的认可度越来越高,扫地机器人在功能上也基本可以满足普通消费者的需求;另一方面,扫地机器人的市场渗透率低(尤其在国内)仍是现实问题。

雷锋网此前也曾表示,扫地机器人目前主要仍存在以下几个问题:

首先,扫地机器人仍然面临一个「好用的太贵,便宜的不好用」尴尬局面,也就高端产品的价格仍需下沉;

其次,从技术和功能上来讲,扫地机器人还需要有更多技能来推动其普及,例如语音技能如何更好地被“嵌入”到扫地机器人、视觉导航技术如何使扫地机器人适应屋内更复杂的地形,扫地和擦地能否被更好地结合……

另外,用户认知度不够仍是一个问题。目前仍有诸多用户对扫地机器人认知度不够,不了解扫地机器人能带来怎样的生活体验,以及扫地机器人主要品牌、主流价位扫地机器人具体定位和差异。

此外,扫地机器人软硬件能力仍需几年时间来迭代,复杂场景处理能力也需要进一步扩充。正如有网友吐槽现在扫地机器人只是一台用来处理“干燥垃圾和灰尘”的吸尘器,这一方面是当下扫地机器人面临的困境——即使是国内扫拖一体的扫地机器人也无法做到诸如在房间布局密集、存在大体积垃圾等复杂环境地形中完成工作;另一方面,也是扫地机器人当下定位(局限性)所致,也是手持吸尘器未来几年仍能够有足够生存空间的原因之一。

相关文章:

​科沃斯转向机器视觉

专访iRobot创始人Colin Angle:自动集尘系统会成为扫地机器人的标配吗?

第四代扫地机器人来了,SanKoBot如何用Vslam抢占先机

这篇关于扫地机器人开年之战:新品初现,战局微调的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/505920

相关文章

AI Toolkit + H100 GPU,一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX

上个月,FLUX 席卷了互联网,这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型,而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具(如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI)开始支持这些模型,FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。 自 FLU

基于树梅派的视频监控机器人Verybot

最近这段时间做了一个基于树梅派 ( raspberry pi ) 的视频监控机器人平台 Verybot ,现在打算把这个机器人的一些图片、视频、设计思路进行公开,并且希望跟大家一起研究相关的各种问题,下面是两张机器人的照片:         图片1:                   图片2                    这个平台的基本组成是:

可选择的反思指令微调

论文:https://arxiv.org/pdf/2402.10110代码:GitHub - tianyi-lab/Reflection_Tuning: [ACL'24] Selective Reflection-Tuning: Student-Selected Data Recycling for LLM Instruction-Tuning机构:马里兰大学, Adobe Research领

驾驭冰雪 安全无忧,韩泰高性能冬季轮胎新品上市

- 韩泰轮胎推出冬季轮胎新产品Winter i*cept iZ3和SUV专用的Winter i*cept iZ3 X - 新轮胎采用了V型花纹,冰雪路面安全性极佳,而且具有操控性好、续航里程长的优点 - 新轮胎在位于北极圈以北300km的韩泰轮胎芬兰伊瓦洛测试场进行了严苛测试,确保极寒条件的安全性 2024年8月,韩泰轮胎正式在中国市场推出新一代高性能冬季轮胎Winter i*cept

【机器人工具箱Robotics Toolbox开发笔记(二十)】机器人工具箱SerialLink I类函数参数说明

机器人工具箱中的SerialLink表示串联机器人型机器人的具体类。该类使用D-H参数描述,每个关节一组。SerialLink I类包含的参数如表1所示。 表1 SerialLink I类参数 参  数 意    义 参  数 意    义 plot 显示机器人的图形表示 jacobn 工具坐标系中的雅可比矩阵 plot3D 显示机器人3D图形模型 Jacob_dot

机器人助力上下料搬运,加速仓库转运自动化

近年来,国内制造业领域掀起了一股智能化改造的浪潮,众多工厂纷纷采纳富唯智能提供的先进物流解决方案,这一举措显著优化了生产流程,实现了生产效率的飞跃式增长。得益于这些成功案例,某信息技术服务企业在工厂智能物流建设的进程中,也选择了与富唯智能合作。 为了应对日益增长的物料搬运需求,匹配成品输出节拍,该公司引入了富唯智能复合机器人AMR与搬运机器人AGV,实现了仓库成品搬运自动化,大幅减少人工

文本分类场景下微调BERT

How to Fine-Tune BERT for Text Classification 论文《How to Fine-Tune BERT for Text Classification?》是2019年发表的一篇论文。这篇文章做了一些实验来分析了如何在文本分类场景下微调BERT,是后面网上讨论如何微调BERT时经常提到的论文。 结论与思路 先来看一下论文的实验结论: BERT模型上面的

从零开始构建大语言模型并进行微调:全面指南

要从0开始搭建并训练一个大语言模型(LLM),涉及到多个步骤和资源,包括理论理解、工具使用、数据准备、模型训练与微调。以下是一个从基础到应用的指南,帮助你理解并逐步实现这一目标。 1. 理解基础概念 在开始搭建大语言模型之前,了解以下基本概念至关重要: 生成式AI:通过大语言模型生成自然语言文本,例如GPT、BERT等。机器学习:通过数据训练模型,使其具备从数据中学习规律的能力。深度学习:机

【最新华为OD机试E卷-支持在线评测】机器人活动区域(100分)多语言题解-(Python/C/JavaScript/Java/Cpp)

🍭 大家好这里是春秋招笔试突围 ,一枚热爱算法的程序员 ✨ 本系列打算持续跟新华为OD-E/D卷的三语言AC题解 💻 ACM金牌🏅️团队| 多次AK大厂笔试 | 编程一对一辅导 👏 感谢大家的订阅➕ 和 喜欢💗 🍿 最新华为OD机试D卷目录,全、新、准,题目覆盖率达 95% 以上,支持题目在线评测,专栏文章质量平均 94 分 最新华为OD机试目录: https://blog.

Dify.ai:部署自己的 AI 应用、知识库机器人,简单易用

Dify.ai:部署自己的 AI 应用、知识库机器人,简单易用 今天,来分享下 Dify.AI 这个产品,一句话介绍:可供普通人简单易用的部署生成出一个 AI 应用。这是一种使用人工智能技术来帮助团队开发和运营 AI 应用的工具。 什么是 Dify.ai Dify.ai 是一个易于使用的 LLMOps 平台,旨在帮助更多的人创建可持续的、AI 原生的应用。通过对各种应用类型的可视化编排,Di