Anatomia autonomii: wizja Gausium dotycząca przyszłości komercyjnych robotów sprzątających

Kluczowe spostrzeżenia CTO Gausium, dr. Baoxinga Qina, na temat autonomicznej nawigacji, inteligencji sprzątającej opartej na sztucznej inteligencji oraz kolejnej generacji robotycznej pielęgnacji podłóg.

Co jest potrzebne, aby zbudować w pełni autonomicznego robota sprzątającego — takiego, który potrafi poruszać się w złożonych środowiskach, podejmować decyzje w czasie rzeczywistym i ograniczyć interwencję człowieka niemal do zera? Podczas niedawnego webinaru na żywo zatytułowanego „The Anatomy of Autonomy” CTO Gausium, dr Baoxing Qin, rozmawiał z Peterem Kwestro, Global Strategic Marketing & BD Director, odsłaniając kulisy technologii napędzającej komercyjne roboty sprzątające Gausium.

Od początków firmy w 2013 r. po jej obecną pozycję jako światowego lidera w produkcji komercyjnych robotów sprzątających, z ponad 40 000 jednostek wdrożonych w ponad 70 krajach, rozmowa objęła pełne spektrum tego, co napędza Gausium — oraz kierunku, w jakim zmierza branża.

1. Portfolio produktowe stworzone do każdego scenariusza sprzątania

Gausium podchodzi do rynku komercyjnego sprzątania w dwóch wymiarach: wielkości i rodzaju środowiska sprzątania oraz wymaganych funkcji sprzątających. Niezależnie od tego, czy chodzi o kompaktowe biuro, rozległy magazyn, ruchliwe centrum handlowe czy węzeł transportowy, firma oferuje autonomicznego robota sprzątającego dopasowanego do konkretnego zadania.

Linia produktów — obejmująca Phantas, Omnie, Beetle oraz najnowsze modele Mira i Marvel — została zaprojektowana tak, aby obejmować zamiatanie, mopowanie, szorowanie i sprzątanie wielofunkcyjne we wszystkich głównych sektorach branżowych. Jak podkreślił Qin, żaden inny producent nie oferuje obecnie tak kompleksowego portfolio produktów do robotycznego sprzątania.

Portfolio produktowe Gausium 2026 (zdjęcie: Baoxing Qin, „The Anatomy of Autonomy: Gausium CTO Talk EP01”)

2. Poznaj Mirę i Marvela: szorowarki podłogowe nowej generacji

Mira, zaprezentowana na targach CMS Berlin, to autonomiczna szorowarka podłogowa zaprojektowana z myślą o środowiskach średniej wielkości, takich jak supermarkety i sklepy detaliczne. Łączy zamiatanie (za pomocą szczotki bocznej i szczotki wałkowej) z szorowaniem (za pomocą szczotki dyskowej) w jednym przejściu — oszczędzając czas i zapewniając rezultaty sprzątania na poziomie profesjonalnym. Mira posiada również zintegrowany system samoczyszczący, który automatycznie płucze zbiornik na brudną wodę, drastycznie ograniczając codzienną konserwację.

Marvel to większy odpowiednik Miry, zaprojektowany z myślą o magazynach przemysłowych i wielkopowierzchniowych przestrzeniach handlowych. Wyposażony w wytrzymałą szczotkę boczną zdolną do radzenia sobie z większymi zanieczyszczeniami, takimi jak papier i nici, oraz szczotkę dyskową do głębokiego szorowania, Marvel wnosi tę samą moc sprzątającą 2 w 1 oraz technologię samoczyszczenia do większych przestrzeni. Szczotki dyskowe wybrano zamiast wałkowych ze względu na ich większą powierzchnię kontaktu podczas szorowania oraz lepsze wyniki na twardych podłogach.

3. Cztery wymiary ewolucji komercyjnych robotów sprzątających

Qin nakreślił cztery kluczowe wymiary, które definiują sposób, w jaki autonomiczne roboty sprzątające ewoluują z czasem:

1. Tryb sprzątania: Od jednofunkcyjnego szorowania do sprzątania wielotrybowego (zamiatanie + szorowanie) w jednym przejściu.
2. Inteligencja: Od podążania po z góry określonych trasach do rozpoznawania obiektów opartego na sztucznej inteligencji, podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym oraz inteligentnego punktowego sprzątania.
3. Wdrożenie: Od profesjonalnej konfiguracji na miejscu do zdalnego wdrożenia oraz działania w trybie „Drop & Go” bez żadnego wysiłku wdrożeniowego.
4. Konserwacja: Od ręcznego ładowania i wymiany wody do w pełni zautomatyzowanego samoczyszczenia w stacji dokującej, z samopłuczącymi się zbiornikami na brudną wodę i zautomatyzowaną pielęgnacją szczotek na horyzoncie.

Te cztery filary tworzą mapę drogową Gausium, prowadzącą branżę od podstawowych robotycznych szorowarek, przez obecny etap autonomicznego i inteligentnego sprzątania, aż w końcu do sprzątania przestrzeni 3D — obejmującego powierzchnie pionowe, a nawet toalety, dzięki ramionom robotycznym zamontowanym na mobilnych platformach.

Ewolucja komercyjnych robotów sprzątających (zdjęcie: Baoxing Qin, „The Anatomy of Autonomy: Gausium CTO Talk EP01”)

4. Zdalne wdrażanie i Drop & Go: skalowanie flot robotów bez inżynierów na miejscu

Jednym z największych operacyjnych wąskich gardeł przy skalowaniu floty komercyjnych robotów sprzątających jest wdrożenie. Tradycyjnie wykwalifikowani inżynierowie muszą odwiedzić każdą lokalizację, aby zmapować środowisko, skonfigurować trasy i ustawić zadania sprzątające. Ten model nie skaluje się w przypadku wdrażania setek lub tysięcy robotów jednocześnie.

Rozwiązanie Gausium w zakresie zdalnego wdrażania zmienia tę równanie. Osoba sprzątająca po prostu przepycha robota przez przestrzeń. Robot samodzielnie mapuje środowisko, przesyła dane do chmury, a inżynier zaplecza zdalnie zajmuje się edycją mapy i konfiguracją zadań, korzystając z danych z chmury punktów 3D i kamer.

Jeszcze bardziej ambitny jest tryb „Drop & Go”, zaprezentowany po raz pierwszy na targach ISSA Show North America 2025. W środowiskach, które zmieniają się często — takich jak sale balowe czy przestrzenie eventowe, gdzie meble są stale przestawiane — robot może jednocześnie mapować i sprzątać po naciśnięciu jednego przycisku. Najpierw eksploruje granice, wykonuje czyszczenie krawędzi, a następnie kończy pełne sprzątanie powierzchni — wszystko bez wcześniej istniejącej mapy czy wysiłku wdrożeniowego.

5. Systemy samoczyszczące: ograniczanie konserwacji do minimum

Autonomiczne roboty sprzątające zostały zaprojektowane, aby uwolnić ludzi od rutynowej pielęgnacji podłóg, jednak wielu operatorów wpada w cykl codziennej konserwacji robota: czyszczenia zbiorników na brudną wodę, udrażniania rur ssących, konserwacji listew ściągających i szczotek.

Gausium systematycznie rozwiązuje ten problem. Robot Phantas, na przykład, wraca do stacji dokującej po zakończeniu zadania sprzątania, automatycznie się ładuje, uzupełnia czystą wodę, opróżnia brudną wodę, a następnie przechodzi przez wielocykliczny proces samoczyszczenia listwy ściągającej, rury ssącej i zbiornika na brudną wodę. Nowe roboty Mira i Marvel mają tę funkcję samoczyszczenia wbudowaną fabrycznie.

Patrząc w przyszłość, Gausium pracuje również nad automatycznym czyszczeniem szczotek wałkowych oraz samodzielnie opróżniającymi się pojemnikami na śmieci — kontynuując dążenie do minimalizowania punktów kontaktu z człowiekiem w całym cyklu życia operacyjnego robota.

6. AI i autonomiczna nawigacja: inteligencja stojąca za robotami Gausium

Sercem przewagi konkurencyjnej Gausium jest jej stos technologiczny AI i autonomicznej nawigacji. Warstwa inteligencji działa na dwóch frontach:

Autonomiczna nawigacja: Robot musi lokalizować się w złożonych środowiskach, wykrywać przeszkody wszelkiego rodzaju (ludzi, pojazdy, schody ruchome, dywany, przewody, szklane drzwi) oraz bezpiecznie koordynować się z ludźmi i poruszającymi się obiektami. Zestaw czujników Gausium obejmuje 360-stopniowy 3D LiDAR oraz 360-stopniowe macierze kamer, umożliwiające wszechkierunkową percepcję z lotu ptaka (bird’s-eye-view, BEV), zapożyczoną z branży autonomicznej jazdy.

Inteligentne sprzątanie: Zamiast sprzątać każdy obszar z tą samą intensywnością, roboty Gausium wykorzystują wykrywanie śmieci i plam oparte na sztucznej inteligencji, aby przeprowadzać precyzyjne, punktowe sprzątanie. Takie podejście może poprawić wydajność sprzątania nawet czterokrotnie w porównaniu z tradycyjnymi rutynami pełnego pokrycia.

7. Triada AI: algorytm, dane i moc obliczeniowa

Qin podzielił strategię AI Gausium na trzy podstawowe filary:

Algorytm: Gausium nieustannie przyjmuje najnowocześniejsze techniki z branży autonomicznej jazdy, w tym sieci obłożenia (occupancy networks) do ogólnego wykrywania obiektów (identyfikujące ponad 100 typów obiektów semantycznych), modele percepcji z lotu ptaka oraz duże modele wizualne (large visual models, LVM) do zaawansowanego rozumienia i wnioskowania na temat scen.

Dane: Dzięki największej na świecie flocie komercyjnych robotów sprzątających — ponad 40 000 jednostek — Gausium dysponuje największym zbiorem danych treningowych w branży. Podczas gdy branżowy standard dla zadań rozpoznawania obiektów zazwyczaj wykorzystuje około 50 000 opisanych próbek, Gausium trenuje każde zadanie na ponad milionie opisanych punktów danych.

Moc obliczeniowa: Zamiast gonić za surową mocą obliczeniową, Gausium dąży do efektywności poprzez destylację modeli i przycinanie sieci, uruchamiając jednolitą architekturę bazową we wszystkich zadaniach detekcyjnych. Rezultat: pełna percepcja 360 stopni przy użyciu zaledwie 6 TOPS (bilionów operacji na sekundę) mocy obliczeniowej, w porównaniu do 100 TOPS zazwyczaj wymaganych w branży autonomicznej jazdy.

Gausium jest w pełni zgodna z RODO, zbierając dane treningowe wyłącznie z rynku chińskiego, walidując tam modele, a następnie wdrażając zwalidowane aktualizacje oprogramowania do flot zagranicznych bez zbierania jakichkolwiek danych klientów z rynków międzynarodowych.

Strategia AI Gausium: algorytm x dane x moc obliczeniowa (zdjęcie: Baoxing Qin, „The Anatomy of Autonomy: Gausium CTO Talk EP01”)

8. Co wyróżnia Gausium: wskaźniki wydajności, które mają znaczenie

Zapytany o to, co odróżniałoby Gausium w bezpośrednim porównaniu z konkurencją, Qin wskazał na mierzalną wydajność w czterech kluczowych wymiarach:

• Szybkość wdrożenia: jak szybko można wdrożyć flotę robotów i czy można to zrobić zdalnie na dużą skalę?
• Niezawodność nawigacji: czy robot się gubi? Jak często wymaga interwencji człowieka? Jaki jest średni czas między awariami (MTBF)?
• Zdolność sprzątania: czy potrafi zamiatać i szorować w jednym przejściu?
• Obciążenie konserwacyjne: ile codziennej konserwacji wymaga od personelu na miejscu?

9. Co dalej: od podłóg 2D do przestrzeni 3D

Mapa drogowa Gausium jasno pokazuje jedno: przyszłość komercyjnych robotów sprzątających sięga daleko poza płaskie podłogi. Z planami integracji ramion robotycznych, firma wyobraża sobie roboty, które sprzątają powierzchnie pionowe, szklane ściany, a nawet toalety — przechodząc od sprzątania podłóg w 2D do pełnego sprzątania przestrzeni w 3D.

Wsparta największą na świecie flotą, najgłębszym w branży zbiorem danych treningowych AI oraz nieustannym skupieniem na redukcji tarcia wdrożeniowego i obciążenia konserwacyjnego, Gausium pozycjonuje się nie tylko jako lider rynku, ale jako firma definiująca, jak będzie wyglądać autonomiczne sprzątanie w nadchodzącej dekadzie.

Ten artykuł oparty jest na webinarze na żywo Gausium „The Anatomy of Autonomy: Gausium CTO Talk EP01”, z udziałem CTO Baoxinga Qina oraz Petera Kwestro, Global Strategic Marketing & BD Director.