正文
深思熟虑
”
（慢速路径）间动态切换。
扫地机器人成熟
的移动底盘、传感器阵列和模块化设计，
也
恰似为具身智能量身定制的试验场
，
因为具身智能不需要人形外壳，它需要的是
‘常识大脑’和‘灵活四肢’的结合。
这意味着
扫地机器人
有望借助多个基础部件，
慢慢增强空间感知、视觉感知、移动等能力，
进而提升
部分的自主决策、执行能力
，
从而补齐在家庭环境作业的闭环。
正如有专家
指出
，
“
具身智能的感知不是数据堆砌，而是跨模态信息的有机融合。
”
在
路径规划算法
上，扫地机器人搭载具身智能后也将
更具颠覆性。
例如扫地机的
双目视觉系统构建的
3D
语义地图中，每个物体被标注为
“
可移动
”“
易碎
”
或
“
需避让
”，
当检测到儿童突然闯入清洁区域，系统能在
1
秒内切换至
“
动态避障模式
”
，相较传统
SLAM
算法响应速度提升
数
倍。
这背后是类似神经符号
AI
（
Neural-Symbolic AI
）等新概念的应用：符号逻辑保障安全边界，神经网络优化实时决策。
有消息称，某品牌的
最新专利，其扫地机已能通过麦克风阵列识别宠物叫声，结合视觉数据判断是否需要启动
“
避让模式
”，
这种多模态感知的终极目标，是让机器建立对物理世界的
“
常识
”。
例如理解
“
沙发底下
”
是一个需要俯身清洁的三维空间。
这种多模态感知能力的突破，源自
对
自动驾驶技术的降维应用
，
由于
将激光雷达点云算法压缩到扫地机处理器，
能
实现厘米级环境
以及空间
建模
。
同时，
扫地机上的
具身智能技术突破
还有望
从单一环节优化转向系统性升级。
例如扫地机可以
在不接触障碍物的情况下
AI
避障，根据地面脏污程度调节洗拖次数和路线，自主
“
识
-
扫
-
拖
-
洗
”
。面对突然打翻的酱油瓶，机器人能先通过气味传感器识别液体性质，调用厨房纸巾夹取策略，并在清洁后自动检查地板防滑系数，这
整个过程无需云端交互
，
大幅缩减了决策流程和错误可能性。
▍
从规则引擎到
“
直觉式
”
AI
目前扫地机器人行业已经有了
在具身智能方向探索的产物
。
石头、追觅重点在机械臂，云鲸
和科沃斯的
重点在
AI
算法
。
虽然成熟度都不算高，但已经为处于波谷的扫地机器人行业发展带来了一些增量曙光，部分企业更是因为概念再次拿到了钱。
不可否认，机械手对于扫地机器人确实是个不错的思路。
在部分企业的规划中，
安装了机械手的扫地机器人，
首先
可以识别障碍物材质，
并
自己决定能不能、要不要夹起障碍物。
未来
通过触觉反馈模块，
扫地机的
机械手
还有望
可感知抓取力度，
规划抓取路径
避免
损坏物品。这意味着未来扫地机器人其实还
能分辨袜子与数据线的材质差异，
AI
视觉系统可识别宠物粪便并自动
选择合适处理方式
，多模态大模型甚至能根据家庭成员的作息调整清洁时段。
