场景决定选型：室内外SLAM在服务机器人与无人配送车的落地逻辑
SLAM（即时定位与地图构建）作为自主移动设备的核心导航技术，其选型逻辑始终围绕场景特性与产品需求展开。服务机器人深耕室内封闭场景，无人配送车驰骋室外开放环境，二者的场景差异直接决定了SLAM技术路线的分化。从硬件适配、算法优化到落地成本控制，科学的选型不仅是技术适配的关键，更是产品商业化成功的核心前提。
服务机器人的室内场景，核心诉求是低成本、高稳定性与场景适配性。室内环境存在光照多变、弱纹理区域（如白墙）、动态障碍物（行人、桌椅）等痛点，且对硬件成本敏感。选型多以视觉SLAM为主、激光SLAM为辅：入门级机型采用单目/双目摄像头搭配IMU，依托视觉特征完成定位建图，成本仅为激光方案的1/5；中高端机型则引入低成本2D激光雷达，融合视觉与惯性数据，在仓储、酒店等场景实现0.1米级定位精度。
室内SLAM选型需兼顾场景细节与工程落地效率。算法层面，针对室内多层结构，需支持多楼层地图记忆与无缝切换，通过语义分割技术识别电梯、走廊等关键区域，适配复杂户型；硬件层面，便携式SLAM采集设备可实现1人1天完成1万㎡场景数据采集，配合多级LOD技术压缩地图文件，保障设备端快速加载。例如商用扫地机器人采用“双目+IMU”方案，通过红外主动光探测器解决弱纹理识别难题，平衡成本与稳定性。
无人配送车的室外场景，核心诉求是高精度、强鲁棒性与全天候适配能力。室外面临光照剧烈变化、路况复杂（人行道、红绿灯）、GPS信号遮挡（隧道、楼宇）等挑战，选型以多源融合SLAM为核心。主流方案采用“激光SLAM+视觉SLAM+卫星定位”融合架构，3D激光雷达保障厘米级定位精度，双目摄像头补充环境语义信息，北斗/GPS与惯性导航融合修正信号缺失场景的累积误差，实现24小时全天候运行。
室外SLAM选型需平衡性能与成本，适配商业化落地需求。硬件上，通过激光雷达线束与分辨率的梯度配置控制成本，入门级配送车采用16线激光雷达，高端车型升级至64线以提升复杂场景感知能力；算法上，基于Transformer+BEV架构实现多模态数据前融合，强化动态障碍物预判与路径规划能力。部分车型还引入UWB技术，在园区等半封闭场景实现室内外一体化导航，打通“最后一公里”配送链路。
SLAM技术选型的核心是场景与需求的精准匹配，服务机器人与无人配送车的路线分化，本质是技术特性与商业化目标的平衡。室内选型重成本与场景适配，以视觉融合方案为主；室外选型重精度与鲁棒性，以多源融合架构为核心。随着技术迭代，室内外一体化SLAM方案逐渐兴起，通过模块化设计适配全场景需求。把握这一选型逻辑，才能让SLAM技术真正赋能产品落地，在服务机器人与无人配送赛道构筑核心竞争力。
