賣不動的背后,原因是什么?
視角回到行業,隨著基站型全功能掃地機器人的出現,機器人的產品力和使用體驗得到明顯提升,可以說已經能夠極大程度的滿足消費者的需求,但為什么掃地機器人并沒有迎來“iphone時刻”,相反了還出現了銷量下滑?
根據奧維云網統計,2022年,掃地機器人零售額微漲3.4%至124.1億元,但銷量卻同比下降了23.8%。
從市場角度來看,一款產品要實現滲透率的階層跨越,必須滿足消費者對產品力的需求以及大眾價格兩個條件。一是只有足夠好用的產品才會讓消費者產生強烈的購買意愿;二是價格與心理預期和預算約束相匹配的產品才會使消費者完成購買行為。
通過深度分析,掃地機器人賣不動的原因也基本圍繞在這幾方面:
一方面價格上漲,消費緊縮。近2年,在堆料內卷之下,基站型全功能掃地機器人的價格正在連番上漲。根據奧維云網統計,截止2022年,掃地機器人線上、線下均價分別達3154元、4355元;線上線下均價2017-2022 年的年均復合增長率分別為18.99%、15.82%。頭部品牌的旗艦款甚至沖破5000元大關,高價已經抑制了很大一部分市場需求。與此同時,在經濟下行,消費普遍緊縮的當下,消費者產生購買行為的條件也更加苛刻。
不過隨著各大廠商開啟降價策略,并推出高性價比產品,如石頭推出G10S,這一問題正在得到改善。
另一方面,消費者心理預期提升。根據掃地機器人5%的市場滲透率來看,掃地機器人依然屬于小眾化的早期市場,這個階段的消費者特征表現為愿意嘗試各種新鮮事物,對新事物有天然的好奇,他們對新產品具有更好的包容度,并且對該類產品的價格敏感度比較低。但隨著產品不斷向外滲透,外圍層級的大眾消費者對掃地機器人的好感度快速下降,會更加關注產品的實用性,即清潔能力和AI能力。同時隨著智能化技術的發展,消費者對于產品的心理預期還在不斷拔高,期望掃地機器人能像人一樣工作,而不是一種勞動補充。然而不幸的是,清潔能力的進步十分明顯,但AI能力卻始終落后于需求。可以預見,未來的創新方向將聚焦于AI。
提升智能,需要從根本上革新
想象一下,未來接入大語言模型的掃地機器人,簡單一句“檢查一下廚房”,在大模型釋義后,掃地機器人便可以在廚房自主檢查衛生情況,并能根據臟污程度和類型,執行類人的智能化作業,這無疑是人們對機器人構想中的理想形態。
然而要真正實現這種非程式化的智能作業,前提卻需要提升機器人的感知&認知能力,需要機器人不僅要能“看見”,還要能“看懂”,這就要求機器人需要有一顆“人”的眼睛。但現有的主流激光導航技術,卻有著天然的技術缺陷。
由于激光雷達屬性限制,點云無法區別紋理信息,不具備場景辨識能力,因此在智能決策和智能交互方面無法提供有效信息支持,智能拓展性不足。同時,作為高端產品專用的激光融合導航方案也同病相憐,雖然加入了視覺技術,但本身依然是基于谷歌Cartographer算法演進而成,仍由激光雷達完成建圖、導航、定位等邏輯,視覺僅承擔避障任務,本質沒有發生改變。
或許大語言模型的接入還需要時間,但對于當下,提升認知&感知能力仍是必要。當激光雷達技術觸及天花板,視覺技術自然而然走到了臺前。視覺的天然優勢可以從環境中獲取海量的、富于冗余的紋理信息,且擁有強大的場景辨識能力,這為機器人現階段實現智能避障、AI識別、智能作業、智能交互等提供了充分條件。
能夠看到,隨著一批批技術供應商加入視覺行列,一些成熟化的視覺解決方案已經在市面出現。
作為機器人產業鏈上游的AI技術供應商,INDEMIND已經在視覺導航方向深耕多年,在機器人的導航、避障、決策、AI交互等關鍵技術和產品開發方面有著深層次的積累和經驗,并基于現有行業需求推出了一款純視覺的家用機器人導航方案「家用機器人AI Kit」,在機器人AI表現上達到了行業領先水平。
與市面上的激光雷達方案不同,「家用機器人AI Kit」是以INDEMIND自研的INDEMIND OS Lite家用機器人AGI系統為核心,搭配面向家用小型機器人專門研發的一體化立體視覺模組,可實現家用機器人導航定位、智能避障、路徑規劃、決策交互等核心功能,是包含軟硬件的ALL IN ONE解決方案。
基于INDEMIND立體視覺技術上的優勢,「家用機器人AI Kit」通過視覺SLAM聯合雙目稠密立體視覺可生成環境三維地圖,同時結合語義識別,能夠識別物體、人、動物及空間語義,并生成擁有空間感的三維語義地圖,為上層決策提供豐富的數據支持。
為了進一步提升AI能力,INDEMIND專門研發了一套智能決策引擎,為機器人的底層邏輯及業務邏輯提供智能化的決策支持,實現感知—認知—決策—行動協調統一。基于決策引擎支持的避障功能,機器人可做出類人規避動作的精細化操作,能夠讓機器人有策略地實現智能避障 (如根據障礙物不同做出不同規避距離)。同時,在交互上,可通過語音、手勢、動作等指令,命令機器人進行安全、搜尋、跟隨、自主尋路、定向清掃等多種智能作業邏輯。以定向清掃為例,發布語音命令:“清掃一下客廳”可被識別為針對地圖上識別到的客廳區域進行一次規劃清掃。
此外,與激光融合方案這種做加法的方式不同,INDEMIND走通了一條輕量化路線,以雙目純視覺為基礎,配合輕量化的算法和模型,以及獨特的硬件加速技術,「家用機器人AI Kit」能夠在幾美金的計算平臺上穩定運行建圖、導航、避障、交互等任務邏輯,這無疑能夠大大降低廠商們的量產成本。
值得一提的是,INDEMIND擁有超過100個使用場景的海量數據資源,加之AI決策策略上的領先性,在未來大語言模型的接入過程中,將有著極大的前瞻優勢。
審核編輯黃宇
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