與家用掃地機器人的開箱即用不同，商用機器人的部署過程卻沒有那么“智能”，商用機器人無論首次部署還是后續地圖調整都需要現場部署工程師才能實施，這種“高門檻”不僅導致企業的運營成本增加，終端用戶的使用體驗同樣大打折扣。隨著商用機器人出貨量越來越高，繁復冗長的部署方案顯然已經脫節。
市場需要“傻瓜機”
由于商用機器人部署過程中需要進行SLAM建圖、目標點標注、測試等專業操作，這就要求操作人員需要擁有相關背景的知識。而在過程中，工程師不僅要逐個區域建圖，還要對目標點進行標注取位和特殊處理，加上后續的測試培訓，導致整個部署過程需要花費大量的時間。
其次，除了首次部署需要工程師參與外，商場、超市、交通樞紐、寫字樓等場景經常會有局部的地面布局的改變，而每次地面布局的改變都需要聯系機器人廠商安排工程師到場對機器人重新建圖并規劃路線，這不僅導致運營成本進一步增加，部署效率也大大降低。
隨著市場的持續發展，機器人的部署效率顯然已經跟不上出貨量的速度。反觀家用掃地機器人，它能夠迅速受到市場的青睞，開箱即用的零使用門檻顯得尤為關鍵。回過頭來看那些走進人們工作生活中的電器、移動電子設備，無一不是在簡單、易用上面下足了功夫。對于當下的商用機器人市場而言，做出一款真正的“傻瓜機”，或許是打開行業增長天花板的敲門磚。
化繁為簡，一步就位
事實上，開箱即用，對于商用機器人并非不可能。
基于JS Game在機器人視覺導航上的多年積累，搭載JS Game商用機器人AI Kit（商用機器人導航方案）的機器人已能實現新設備，新場景，無需預部署，開箱即用。
新設備進入場景后，用戶可直接推動機器人規劃任意作業區域或作業路徑，完成后機器人即可自主完成作業規劃。
在場景進行大范圍調整后，無需工程師參與，機器人在作業過程中能夠自主檢測場景變化，實時更新地圖，實現穩定持續作業。
相較于傳統的部署方案，JS Game的部署方案采用基于機器人，直接實現建圖及業務管理的方式上，在技術上進行了多項創新。
為了簡化部署流程環節，JS Game基于行業領先的立體視覺技術，結合設備端的嵌入式深度學習和VSLAM算法，可快速輸出個體性物體語義和區域性場景語義，能夠實現實時構建超大場景3D語義地圖和高精度定位，在對電梯、閘機、狹窄過道等一些目標點進行標注時，借助領先的視覺識別算法，系統可實時輔助標注，降低操作難度。
同時，面向終端用戶，JS Game開發了一套簡單化、便捷化操作的可視化部署工具，無需工程師參與，普通用戶即可通過機器+機器端配置的LCD屏，完成自主化操作，簡單方便。
在安全方面，基于雙目、Lidar等多個傳感器的融合方式，同時結合深度學習，JS Game開發了一套決策引擎技術，大幅提升安全決策水平，實現對自動扶梯、玻璃、跌落等場景的安全管理。
在穩定性方面，JS Game專門搭建了云端智能管控平臺，通過部署在云端的強大算力，為機器人提供實時的全狀態管控智能服務，無論家用機器人還是商用機器人，不增加前端硬件成本的前提下大幅提高任務處理和問題應對能力。且JS Game對于不同光線條件還做到了自適應。基于JS Game的強光規避策略和硬件上內置的亮度補光、紋理補光兩種紅外補光設備（均符合人眼安全等級C1等級要求），搭載JS Game商用機器人AI Kit的機器人滿足強光直射、無光源、昏暗等特殊光照環境下的無差異工作要求。
此外，JS Game還提供了一套機器人部署仿真平臺，機器人在交付給用戶之前，會支持用戶基于該仿真平臺進行部署仿真，以實現在交付前即驗證完全滿足用戶使用需求，大大降低部署難度，提高部署效率。
無論行業如何變化，市場的需求本質卻始終未變，簡單、易用、實用，機器人在提升“智”和“能”的同時，部署效率問題也應得到正視。
