從家庭“必備”到邊角“雞肋”。

新鮮卻不保“熟”

作為新時代的網紅產品，掃地機器人成為了很多裝修攻略中的必備單品，但當年輕人真正使用后，心中卻不免疑問，這真的是自己聽到的那個“六邊形戰士”？

與所暢想的“甩手掌柜”不同，它即有還無的量子作業表現，于能用、難用中靈活切換，這與網絡的吹噓，產生了鴻溝式的割裂感，讓久經騙場的年輕人們只想大呼，誰懂啊，又上當了。

作為行業從業者，對于這類現象，我們看到的更多，從家用到商用，從清潔到配送，類似的負面反饋早已屢見不鮮。但我們深入了解行業背后，會發現掃地機器人并沒有因為漫天的吐槽而銷聲匿跡，反而在經歷了市場寒潮后，開始重新煥發活力。

根據奧維數據顯示，在家電整體市場環境低迷的背景下，2023年我國掃地機器人零售額137億元，同比增長10%；零售量458萬臺，同比增長4%。

這背后的原因，一方面是因為掃地機器人雖然表現不夠穩定，但已經能發揮出實用價值，區別在于是3分還是6分（10分制）；另一方面，隨著產品更新迭代速度持續加快，新技術、新產品能夠有效地解決用戶痛點，為市場保持了正向反饋，企業有信心持續創新，用戶也能有更多期待。

然而，雖然行業形勢在回暖，我們對掃地機器人產品仍需要有清晰的認知。盡管掃地機器人已有十幾年的歷史，但對于家電領域，依然是初出茅廬的“小鮮肉”，雖然保“鮮”卻仍不保“熟”。想要做到“8成熟”以上，還需要完善新的拼圖。

從局部創新到全局升級

過去幾年，掃地機器人在清潔系統，基站方面，都和最初的產品有了天壤之別，功能設計也趨于完善和成熟，然而，掃地機器人的作業效率和設想的還差得很遠。

作業效率是一個單獨的指標，也是一個綜合的概念，除了硬件的提升，它還關系著多個方面，包括優化路徑規劃、提升避障能力，豐富清潔功能和策略，智能調度等等。

作為國內最領先的機器人AI技術公司之一，INDEMIND專注AI基礎技術研發，歷經多年研發，目前已掌握了高精度、高集成度的機器人立體視覺及融合導航技術，并基于智能視覺開發出一系列認知智能及決策智能技術，提升機器人產品的智能水平，為整個機器人行業提供通用、可靠且低成本的機器人AI技術。

與市面上的激光雷達方案不同，INDEMIND技術方案全部以視覺為核心，并推出了市面上首款真正意義上的純視覺家用機器人AI方案「家用機器人AI Kit」。該方案以INDEMIND自研的INDEMIND OS Lite家用機器人AGI系統為核心，搭配面向家用小型機器人專門研發的一體化立體視覺模組，可實現家用機器人導航定位、智能避障、路徑規劃、決策交互等核心功能，是包含軟硬件的ALL IN ONE解決方案。

全棧自研，從頭塑造技術鏈

為了有效提升機器人整體表現，INDEMIND不僅完全自研了適用消費級產品的輕量化VSLAM算法，還有路徑規劃算法、AI識別算法、智能避障算法、臟污識別算法等，并且開發了用于機器人決策的智能決策引擎及多種作業策略，實時決策控制機器人的作業邏輯，達到擬人化的作業方式。

在實際表現中，機器人可以識別物體、人、動物及空間語義，根據掃地機器人家庭應用場景需求，目前定義識別鞋、插線板等多種物體，且識別類別可根據特定需求調整和訓練。同時配合智能決策引擎技術，機器人能夠有策略的實現智能避障(如根據障礙物不同做出不同規避距離)，且在交互上，可通過語音、手勢、動作等自然語言指令，命令機器人進行安全、搜尋、跟隨、自主尋路、定向清掃等多種智能邏輯。

值得特別提到的臟污識別，或許是當下掃地機器人最重要的新拼圖。在真實場景中，地面的臟污分布和類型都不同，掃地機器人往往會引發更多的清潔問題。且在遇到重污區域時，也會出現清潔不干凈的情況，若采用多遍清掃，又會導致重復清掃，耗能增加，整體清潔效率低下。

為此，INDEMIND自研臟污識別技術，經過多次算法迭代，已實現了平均臟污檢出率99%以上（包含常見固體、液體臟污），支持任何地面材質、花色、光線下的透明、半透明，不透明液體及干涸污漬識別、顆粒狀臟污識別、粉末狀臟污識別，是目前行業極少成熟且性能優異的技術方案。

結合INDEMIND專門針對不同地面情況研發的清潔策略，能夠支持機器人自主識別房間類型、臟污類型及分布、地面材質、障礙物類型等，并進一步判斷決策清潔策略，如液體臟污，停止邊刷和主刷，自動復拖，以防液體濺射。

隨著時間發展，掃地機器人行業正在擺脫早先營銷戰的影響，技術創新在穩步推進，保“鮮”又保“熟”的掃地機器人產品或許離我們并不遙遠。

審核編輯 黃宇