扫地机器人，需要回归第一性原理

剥离掉所有“花哨”的功能和复杂的技术包装后，扫地机器人的初衷是什么？

“智能噱头” 盖过 “实用本质”

在 “创新焦虑”之下，厂商们纷纷在功能上 “叠buff”，“飓风级”吸力、视频通话，甚至能捡垃圾的机械手，但这些炫酷的技术，在实际体验中却还不能发挥出全部价值。

近几年来，为了打造差异化，厂商们在功能和外形上不断死磕。但客观来看，除了导航技术迭代和扫拖一体的普及，鲜有真正改变体验的重量级创新。反而在“创新”紧箍咒下，技术堆叠让产品日益复杂，故障率与使用成本攀升，用户体验却未见显著提高。

这一尴尬的背后，并非是技术无用，而是技术的“滥用”。就像一个还没学会走路的孩子，硬要被逼着学跑，最终只会跌得更惨。“过度智能化”正在让扫地机器人偏离核心，用户需要的是能把地扫干净的“工具”，而不是能表演杂技的“玩具”。

把视角放到汽车行业或许能看的更清楚。2025年的国产车早已把智能座舱、自动驾驶做为标配，但以 “配置低、技术旧” 著称的日系车仍占据市场重要份额。原因很简单，人们买汽车，终究更在意是否经济耐用、开着省心 —— 扫地机器人何尝不是如此？

“花哨”的功能价值无疑会随着技术成熟逐渐显现，但对当下的扫地机器人而言，把最本质的能力做到极致，显然更紧要。

不只是堆参数，提升清洁能力需要更深入

回望扫地机器人的发展史，重大创新无不围绕清洁能力展开。避障不佳、覆盖率低、清洁效率差……这些用户吐槽的通病，本质是核心基础能力的不足，感知环境的能力、规划路径的能力、自主决策的能力。

在感知方面，主流方案依赖激光雷达或单目视觉构建的二维栅格地图，本质是“盲人摸象”式的平面认知：缺乏高度信息导致宠物食盆、插座线缆等低矮障碍物被忽略，激光雷达无法分辨地毯纹理与地面杂物造成漏扫，更无法理解楼梯、台阶等立体空间结构。

现有产品的路径规划方式已经很长时间没有迭代。一方面，受限于激光雷达的空间限制，这类机型对作业高度有着要求，无法进入沙发底部等空间限制区域，形成作业盲区。另一方面，受限于规划算法或地图更新延迟，实际中常因算法逻辑或环境判断失误，出现 “低效重复” 或 “无意义绕行”，降低清洁效率。

且被行业忽略的是，现有产品均是以程式化的规划方式“一条道走到黑”，不能根据脏污类型做出对应的清洁策略。在面对严重脏污时，可能会导致清洁效果大打折扣，甚至反向清洁，如推着便便到处走，在作业过程中缺乏灵活性和针对性。

与“视频通话”这些边缘功能相比，支撑智能作业的核心决策匮乏。如何实时策略清洁脏污？、如何实时避障？均需要机器人通过智能决策执行安全的移动路径，运用有效的清洁机制清除地面污物，并在整个过程中自主管理任务执行，最终实现在无人干预下完成对目标区域的清洁工作。

在试图把扫地机器人打造成家庭中的“变形金刚”之前，更应该先做好机器人的“基本功”。

从感知到决策，重构智能清洁

突破感知、规划、决策的瓶颈，需要底层技术的革新。而随着视觉技术的发展，以视觉为核心的AI技术，正为行业提供新思路。

作为一家以立体视觉为核心的AI技术公司，INDEMIND在机器人视觉技术的探索已经走在行业前沿。不仅拥有行业领先的立体感知技术、视觉SLAM算法、智能决策技术，还拥有业内成熟度极高的脏污识别技术。

专注底层技术，打造全新技术链

基于立体视觉技术，INDEMIND研发了市面上独有的三维语义建图技术。通过建立“端边协同的轻量化智能”，借助双目视觉传感器采集3D点云，在边缘端嵌入式芯片上运行轻量化深度学习模型，实时完成点云聚类、物体识别和场景分割，实现同步构建包含物体语义（如电线、拖鞋）和区域语义（如厨房、儿童房）的三维地图，且支持实时更新。

在技术表现上，不仅实现厘米级精度的障碍物识别，还具备动态场景适应能力，可实时更新移动物体（如儿童玩具、宠物）的位置信息，避免“刻舟求剑”式的导航失误。

在路径规划方面，视觉方案对于空间要求较低，机器人在外形设计上有更大自由度，能够进入到空间更狭窄的区域，最大可能降低覆盖盲区。而全栈自研的轻量化SLAM算法和智能规划算法，不能显著提升机器人的反应速度，在稳定性上也得到明显加强。

与此同时，INDEMIND所拥有的主动脏污识别技术，不仅支持任何地面材质、花色、光线下的透明、半透明，不透明液体及干涸污渍识别、颗粒状脏污识别、粉末状脏污识别，平均脏污检出率也达到99%以上。结合INDEMIND配套的系统化清洁策略，包含清洁遍数、清洁力度（毛刷压力和速度、出水量等）、清洁时长等。

在智能决策上，INDEMIND基于设备端、云端智能决策平台、大数据平台三端专门建立的智能决策引擎，能在语义层次上理解环境信息，模仿人类大脑对环境理解的方式，支持机器人自主决策避障方式（距离）、路径调整（实时最优路径）、清洁策略。同时，基于关键数据能够不断更新算法模型，持续提升场景处理和问题应对能力。

这种对感知、认知、决策能力的全面升级，正是“第一性原理”的实践。通过夯实底层“基本功”，不仅大幅提升核心清洁能力，也自然解锁了脏污识别、智能作业等进新拼图，在塑造机器人“经济耐用”形象的同时，也让机器人更好用，更易用。

目前，INDEMIND推出的视觉导航方案、脏污识别模组已和美的、TCL等多家国内外巨头达成合作。