年初以來，“新基建”人氣高漲，有別于2008年提出的“老基建”?！靶禄ā备⒅赝怀霎a(chǎn)業(yè)轉型升級的新方向，體現(xiàn)了高端產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展的大趨勢。一般指七大領域：5G基礎設施、UHV、城際高速鐵路和城市軌道交通、新能源汽車充電樁、大數(shù)據(jù)中心、人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。

新冠肺炎疫情爆發(fā)后，一些傳統(tǒng)行業(yè)受到?jīng)_擊，但在疫情背景下，“非接觸經(jīng)濟”同時誕生，加速了一些重點行業(yè)進入快車道，尤其是服務機器人行業(yè)。當許多社會公共服務幾乎被疫情阻擋時，以5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、無人配送為代表的“新基建”構建了新的社會“流通體系”。

近年來，隨著人工智能的興起，服務機器人在醫(yī)療、安防、零售、餐飲、金融等多個行業(yè)得到了創(chuàng)新應用。讓科研實驗室誕生的前沿技術進入商業(yè)化階段，根據(jù)市場需求不斷優(yōu)化迭代，實現(xiàn)從原型到批量生產(chǎn)的飛躍。新基建政策的推出促進了服務機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，帶來了顯著的效益，不僅是投資，也是新基建對服務機器人整個上下游產(chǎn)業(yè)的推動。

對于服務機器人來說，自主定位導航技術是其行業(yè)的核心和焦點之一，正引起業(yè)界的關注。自主定位導航技術是實現(xiàn)智能機器人產(chǎn)品實用性和智能化的關鍵技術。為了實現(xiàn)機器人的自主定位和導航，需要具備自主構建地圖、識別障礙物并有效避開的能力。同時需要知道機器人的位置和坐標，反饋給上層應用，輔助定位導航。

因此，這需要涉及到機器人的感知能力，需要借助激光雷達等相關傳感器幫助機器人感知周圍環(huán)境，從而獲取周圍環(huán)境的等高線圖，構建有效的地圖數(shù)據(jù)，并結合相應的算法實現(xiàn)機器人的自主定位導航。

對于許多中小型機器人企業(yè)來說，掌握移動機器人的綜合技術體系是非常困難的，有必要將這些技術應用于機器人。一款智能移動機器人產(chǎn)品的研發(fā)和投入使用很難真正實現(xiàn)，這是不言而喻的。

為了實現(xiàn)機器人產(chǎn)品的快速研發(fā)和搶占市場，越來越多的機器人企業(yè)更傾向于選擇市場上已有的成熟的機器人自主定位導航方案，可直接應用于其技術的上層擴展，滿足能源資源有限的細分場景需求。

如今，只提供機器人底層技術服務的企業(yè)層出不窮。早在幾年前，“新基建”的概念還沒有提出，思嵐科技等頭部機器人定位導航企業(yè)就已經(jīng)嗅到了機會，在前一步搶占了市場先機。為服務機器人企業(yè)提供激光雷達、導航算法、通用底盤等系列產(chǎn)品，幫助機器人解決環(huán)境感知、地圖構建、避障等基本運動問題，實現(xiàn)機器人自主運動。

新冠肺炎防疫期間，基于思嵐科技產(chǎn)品，無數(shù)服務機器人奮戰(zhàn)在一線。比如采用思嵐科技激光雷達產(chǎn)品的Cruzr (克魯澤)，可以像人一樣自由移動。疫情防控期間，Cruzr承擔了疫情宣傳咨詢工作，可為游客提供疫情知識、疫情政策、疫情防控等最新信息服務。除了醫(yī)院，這款智能健康防疫服務機器人還可以用在交通樞紐、生活社區(qū)、廣場公園、中

小笨智能超干霧化消毒機器人，防疫期間，小笨智能消毒機器人在醫(yī)院、生產(chǎn)車間、實驗室、服務大廳、機場、火車站、地鐵站、食品企業(yè)、酒店、學校等眾多需要消毒的公共場所，通過撒布微米級液珠完成消毒過程?；谒紞箍萍佳邪l(fā)的定位導航系統(tǒng)，可以自主掃描周圍環(huán)境，構建高精度地圖數(shù)據(jù)，幫助機器人實現(xiàn)自主導航，避開障礙物，規(guī)劃到達目的地的最佳路線。讓機器人平穩(wěn)運行，確保消毒工作順利完成。

來自達闥科技的5G云基醫(yī)療輔助機器人Pepper，在新型肺炎疫情期間，為北京，上海、武漢多家醫(yī)院提供了非接觸式24小時咨詢指導服務。它是基于思嵐科技移動底盤開發(fā)的，可以獨立掃描周圍環(huán)境信息，獨立實現(xiàn)地圖繪制和路徑規(guī)劃功能。它可以有效地幫助醫(yī)務人員承擔詢問、指導等工作。

除了以上的抗疫服務機器人，在新冠肺炎的“戰(zhàn)場”上還有很多基于思嵐定位導航技術的移動機器人。面對各種復雜的移動環(huán)境，他們仍然可以有序地自主行走，從而保證機器人和行人的安全。

機器人底層技術的成熟決定了其在市場上的應用潛力。有了思嵐自主定位導航技術的“護航”，服務機器人企業(yè)可以大幅降低底層技術的R&D成本，將更多的R&D精力投入到上層應用中。

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