一切源于对长期主义的“偏执”！为什么这样构建ROBOMIND物理AI大脑

最近，IDC发布了关于具身智能机器人未来技术趋势的研究报告，其中提到一个判断:具身智能正在进入一个以模型为中心、软件定义体系、硬件随之重构的阶段。

这并不是突然出现的论点。在INDEMIND过去几年持续深入机器人产品落地一线的过程中，我们感受到的产业变化，恰恰与这一判断高度一致，机器人正在从“能演示”，走向“能长期使用、能规模复制”。

也正是在这样的背景下，我们持续打磨ROBOMIND这颗机器人物理AI大脑。

我们遇到的第一个现实问题:系统复杂，但产品承受不起

在很多机器人项目中，单一技术的突破并非最大的挑战。真正的困难在于:当感知、空间理解、决策、控制等能力不断叠加，系统复杂性呈指数级增长，而最终产品的成本、功耗和长期稳定性却必须被严格约束在消费级或商用级可接受的范围内。

这也是我们在设计ROBOMIND之初就明确的核心理念:它必须首先是一套“工程上站得住”的系统级解决方案，而不是实验室参数的简单堆砌。

为什么我们坚持把端侧算力压下来

在具身机器人里，实时感知和空间理解确实对算力有很高要求。但在实际工程化过程中，我们发现:并非所有智能都需依赖昂贵的高算力芯片本地完成。盲目堆砌算力，只会导致成本高企和功耗失控。

因此，在ROBOMIND的架构设计中，我们明确将端侧的角色定位在实时、稳定、确定性要求极高的任务上，如基础的视觉感知、本体控制和局部避障。通过算法与模型结构的深度优化，我们的端侧感知与空间建模模块，最低仅需约10TOPS的算力即可稳定运行。这一水平远低于行业内常见的高算力方案。

这样做的目的很明确:让ROBOMIND能够适配更广泛、更具成本优势的硬件平台，而不是被少数高端芯片“锁定”，从而为规模化落地打开空间。

端云协同，是为“长期使用”做准备

当然，压端侧算力绝不意味着牺牲整体能力。ROBOMIND采用“端云协同”的整体设计:

端侧负责实时感知、局部路径规划和高频控制，确保响应速度与隐私安全。

云端则承载复杂的场景理解、长期记忆、多任务推理及持续学习模型，支持能力的OTA升级。

通过这种架构分工，我们希望在保障机器人“当下稳定可靠”的同时，为其赋予“终身进化”的潜力。用户无需频繁更换硬件，即可通过云端获得持续增强的智能体验。

为什么我们把ROBOMIND定位为“平台级大脑”

在与众多机器人厂商的合作中，我们反复看到一个共性问题:技术能力“烟囱化”。为特定本体或场景开发的能力，难以复用到新的形态和环境中，每次改动都近乎推倒重来，极大拖累了产品迭代节奏。

因此，ROBOMIND自诞生起就被设计为“平台级”的大脑系统。我们通过提供标准化的感知接口、决策框架和工具链，将核心能力模块化、抽象化。这使得合作伙伴能够将研发重心，从重复的基础技术搭建，转移到产品差异化与场景深耕上，显著降低集成门槛与开发周期。

在家庭场景中，“稳”比“炫”更重要

家庭陪伴、助老看护类机器人，其核心价值在于长期、可靠、不过度打扰的服务。在这些场景里，用户最需要的不是炫酷的演示，而是机器人能稳当当地工作，不添乱、不出错。

这正是ROBOMIND在实际落地中重点打磨的方向:稳定的全天候空间认知能力、对家居环境动态变化（如家具移动、临时障碍物）的从容适应、以及在异常情况下的自主安全处理机制。这些能力或许不够“炫酷”，却是机器人真正融入日常生活的基石。

成本不是妥协，而是工程约束

所有前沿技术的最终归宿，都要面对成本的考量。在ROBOMIND的设计中，我们通过端侧算力优化、高性价比传感器融合方案以及云端资源规模化共享，系统性地为目标成本而设计。

我们深知成本问题无法一蹴而就，但可以通过前瞻的架构设计进行有效管理。只有如此，具身智能机器人才能从一个昂贵的“概念产品”，走向千家万户负担得起的“消费级产品”。

ROBOMIND是INDEMIND在具身智能领域的一次长期投入。它不追求短期的炫技，而是希望在模型、软件和硬件之间，找到一条真正适合走向规模化的路径。

（本文转载自站长之家）