掃地機器人憑借消費升級和懶人經濟相結合，深受消費者們喜愛，市場需求日益增加。
GfK中怡康測算數據顯示，2022年1-8月，中國掃地機器人市場銷售額達到69億元，在整體清潔電器市場中銷售額占比高達39%，穩居清潔電器市場榜首，同比增長13%。
預計今年全年掃地機器人市場零售額規模可達133億元，同比增長20.1%。
避障一直是掃地機器人的主要痛點之一，有些掃地機器人經常會被地面上的障礙物擋住，無法脫困，極大降低了掃地效率，是用戶體驗差的主要原因。
當前掃地機器人避障需要解決的問題主要有：無法精準測量出障礙物的距離，因而多采用試探性碰撞方式來確定障礙物實際位置；無法精準獲取障礙物的具體屬性信息，會出現漏掃、誤掃等情況，導致總體清潔效果大打折扣。
對於掃地機器人來說，要想實現更好的避障效果，需要借助圖像識別障礙物後再判斷運動軌跡。
slam和vSLAM算法的應用使得掃地機器人在繪制用戶房間地圖時更加準確和高效 。
因此，目前圖像傳感器和算法處理技術作為成為掃地機器人競爭力的核心，通過神經網絡算法的融入進一步提升掃地機器人的物體識別速度和準確度，精準獲取的障礙物屬性信息，使掃地機器人擁有更好的避障能力，以此實現掃地機的主動智能避障，對不同障礙物采用不同的避障策略，評估避讓距離，以兼顧清掃覆蓋度和避障成功率，從而精準識別『鞋子』、『插電板』、『粑粑』等物體。
這需要豐富且精準的場景數據做支持。
AI的三大核心要素分別是算力、算法和數據。
算力是基礎設施，算法是AI的推動力量，數據相當於算法的『飼料』。
應用於智能掃地機器人場景下的AI數據重要性不言而喻。
景聯文科技是長三角地區規模最大的AI數據服務商之一，在全國有著豐富的采集資源儲備，分佈於全國多個城市的采集團隊，執行過大量的采集項目，有著豐富的經驗，能夠快速高效準確的采集標註客戶所需要的訓練數據，尤其能夠駕馭定制化程度高且標註情況較多又復雜的掃地機器人圖像采集項目。
案例
頭部掃地機器人廠商 掃地機器人圖像采集
l 需求：10萬張圖像400個種類物體采集
l 采集內容：電線、液態污漬、寵物糞便、拖鞋/鞋子、襪子、金屬椅底座、垃圾桶、體重秤、貓碗/狗碗、電扇底座、門、床、沙發、茶幾等400種物品
l 采集時間分佈為早：中：傍晚：晚《燈光》比例 1：1：1：1
l 采集多樣性：不同采集場景、不同視圖平面、不同擺放方式及不同存放形態、不同時間
l 應用場景：物體識別網絡的訓練和測試，致力於提高物體識別的精度
景聯文科技嚴格監控項目進度，采用項目自研管理系統，有利於項目進度的管理。
同時嚴格執行日事日清，每天檢查計劃，分析偏差原因，計劃進度和實際進度，糾偏機制管理制度，更好的在本項目的管理上加上了一道保險。
景聯文科技擁有一套自主研發貫通數據庫設計、數據采集、數據處理、質量檢測、質量控制和數據安全管理等各環節於一體，並且能對圖像、文本、語音、視頻以及點雲數據做到一站式加工處理的管理和執行一體化平臺。
平臺擁有算法對數據預處理能力、擁有AI批量檢測能力，擁有實時量化的可視化管理系統，能有效提升人機協作效率，擴大產能，從而縮短項目工期。
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