激光雷达在扫地机器人领域扮演着重要的角色，这已是不争的事实。从导航技术的演进来看，激光雷达的应用标志着从无到有、从弱到强、从少到多的过程。2010年，Neato问世，它首次搭载了激光导航技术（LDSSLAM），使得扫地机器人能够通过激光雷达反射计算障碍物的距离并构建环境地图，实现规划式清扫。随着时间的推移，激光导航技术不断改进，其性能不断增强，成本也逐步降低，使其成为目前最成熟的导航技术之一。
消费者评价产品优劣时，往往也以是否搭载激光导航为重要标准。随着导航技术的进一步革新，智能化成为新的趋势。人们不再满足于简单的规划式清扫，他们希望机器人能够理解环境、识别物体，并具备智能交互和自主决策能力。这种需求的崛起与大型语言模型的普及密不可分。因此，智能化程度成为了衡量产品优劣的新标准。
视觉技术在这一趋势中崭露头角。相比之下，激光导航虽然精准、反应快、稳定性高，但受限于传感器属性，无法区分纹理信息，缺乏场景辨识能力。与之不同，视觉技术能够获取更多的纹理信息，具备强大的场景辨识能力。双目视觉导航通过获取2D环境信息并生成3D环境地图，为智能决策和交互提供了更多条件。
视觉技术也存在一些挑战。由于数据处理量大，对算力要求高，且易受环境光照等因素干扰，因此算法开发难度较大，且精度和稳定性不足。尽管如此，融合导航方案的出现为解决这些问题提供了新途径，显著提升了机器人的感知、避障和决策能力。
融合导航方案也存在着成本高、开发难度大等问题。随着传感器的增加，不仅对机器人空间带来挑战，还增加了系统复杂度，导致成本进一步上升。在当前市场竞争激烈的情况下，这无疑给厂商带来了更大的运营压力。
视觉技术的发展历程同样充满挑战。INDEMIND花费了长达5年的时间研发了首款纯视觉导航方案「家用机器人Kit」，其核心是INDEMINDOSLite家用机器人AGI系统，搭配了专门研发的立体视觉模组，实现了家用机器人的导航定位、智能避障、路径规划和决策交互等功能。INDEMIND通过轻量化技术解决了传统视觉导航方案算力要求高的问题，为智能家居带来了新的解决方案。
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