電子發燒友網綜合報道 據貝哲斯咨詢統計，2024 年全球機器人割草機市場規模為 20.53 億美元，預計 2024-2029 年預測期內該市場復合年增長率為 12.11%。

目前，導航定位技術是割草機器人實現智能化、高效化作業的核心支撐，通過 GNSS（如北斗、RTK）、視覺 SLAM、激光雷達等技術，割草機器人可以實現厘米級定位，精確識別草坪邊界、障礙物及已修剪區域，避免重復勞動和遺漏區域。

在行業發展初期，割草機器人依賴人工鋪設的物理邊界線（如導線）或隨機碰撞式行走，僅能在固定區域內工作，靈活性極差。不過，目前依然有一些低端產品采用這種粗放的導航定位技術，以滿足小面積、簡單草坪的需求。

隨著智能化水平的提升，以及人們對割草機器人高精度定位需求的增加，割草機器人開始集成普通 GPS 實現粗略定位，結合陀螺儀規劃直線路徑，但精度仍然較低，一般為米級，且易受遮擋（如樹木）影響。

RTK + 視覺 SLAM 是目前割草機器人主流的導航定位技術，尤其在提升定位精度和環境適應性方面表現突出。RTK 通過基準站修正 GPS 信號，可實現厘米級定位，在開闊無遮擋的草坪區域能穩定提供全局坐標，快速確定機器人在 “世界坐標系” 中的位置。但其弱點也非常明顯，遇到樹木、房屋、圍墻等遮擋時，衛星信號易丟失或漂移，導致定位失效。

視覺 SLAM 通過識別草坪中的紋理、固定參照物，在無衛星信號的遮擋區域仍能通過 “環境特征匹配” 推算自身位置，解決 RTK 的 “遮擋盲區” 問題。但純視覺 SLAM 依賴光照條件（強光或逆光下易失效）和環境紋理。

兩者融合后，開闊區域用 RTK 提供高精度全局定位，遮擋區域用視覺 SLAM 通過環境特征修正位置，形成 “全局錨定 + 局部修正” 的閉環，定位魯棒性顯著提升 —— 這正是高端割草機器人的核心方案。

過往，RTK + 視覺 SLAM 是割草機器人導航定位技術的天花板，不過現在有廠商希望打破這一局限。其中一種方式是科沃斯在割草機器人中引入了激光雷達，補充 “主動式環境感知維度”，解決 RTK + 視覺 SLAM 在復雜室外場景中的固有短板，推動導航定位技術從 “二維精準” 向 “三維魯棒” 升級。不過，激光雷達的成本仍然是一大挑戰。

還有一種升級路線是環境語義理解，它突破了傳統 “感知 - 執行” 的機械邏輯，讓機器人從 “能看到環境” 進化為 “能理解環境”—— 不僅識別物體的物理屬性（位置、形狀），更能理解其 “意義”“規則” 和 “用戶需求”，最終實現類人的自主決策。這種升級，也將重新定義割草機器人的產品形態：未來的競爭，不再是 “誰的定位更準”，而是 “誰更能理解復雜場景并做出符合用戶預期的行為”。