从广义机器人到物理AI，追觅寻找智能家庭场景入口

8月10日，《纽约客》撰稿人欧逸文在其文章中描述了一段中国人工智能之旅。

他在一张桌子旁，观察一对纤细的金属机械臂正在折叠一件蓝色T恤。这个看似不起眼的工程在科技圈有时被称为“机器人领域的圣杯”，因为这项任务既复杂又充满挑战，而且一旦成功，公众的热情也会很高。

而行业关注两个指标，机器人完成任务的速度以及失败率。失败源于随机性。“你可以用很多种方式把衣服放在桌子上，但每次折叠后的形状都不一样。”

这真实反映了一个现象，从工程角度看，家庭几乎是最不愿意配合机器人的环境。截至今天，大量的资金注入，人工智能还没有规模化进到家里，以至于来自图灵奖得主、纽约大学教授、Meta前首席AI科学家Yann LeCun直言：目前几乎没有公司知道如何让机器人真正聪明到实用。

但从行业来看，To C是物理AI进入真实世界的门票，而家庭是最重要的消费级市场之一。如何跨越实验室与真实世界这道巨大的鸿沟，将成为决定未来人工智能赛道格局的关键一步，而在这个漫长的征程中，以追觅为代表的拥有大量家庭真实场景的科技公司，或将为行业打头阵。

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物理AI落地家庭的鸿沟

当你回到家，向机器人下达一句“把桌子收拾一下”的指令，对于终端来说，却要面临无数需要感知理解的场景。

哪些东西是垃圾，哪些东西不能动；杯子应该放进水槽还是洗碗机；孩子突然跑过来时是否需要停止；用户中途改变指令后，已经完成的步骤又该如何处理。这还只是在一个家庭中，面对不同家庭，物品摆放、生活习惯和成员偏好各不相同，甚至连“垃圾”的定义都不一致。

这不是简单的预设任务程序可以完成的，它需要机器人拥有世界理解、任务规划、动作执行、安全交互和异常处理的综合能力。同时，家庭成员的需求更加多元，家务操作只是其中一部分，运动健康、儿童成长、日常互动、安全管理和生活协助，同样构成长期存在的需求。

但从目前行业现状看，物理AI在家庭场景中落地还有很大的鸿沟，最大的技术障碍在于其在“非结构化开放世界”中的泛化能力不足。

与生产线、仓库等相对标准化的环境不同，家庭没有固定的场景。同一张桌子，今天放着水杯，明天可能堆着药品、玩具和水果；老人、儿童和宠物也会不断改变环境状态。机器人面对的不是预先布置好的实验空间，而是一个持续变化、充满意外的真实世界。

当人们对机器人说“把桌上那杯水递给我”，虽然这个任务很明确，但机器人得理解桌子和杯子分别是什么，以及杯子在三维空间中的确切位置，该用多大的力握持杯子，水满时移动要平稳，递到人手里时要等对方握住才能松手。这需要机器对物理世界的空间、力学、物理因果等规律有深刻的理解与执行能力。

更复杂的地方在于，当前不少机器人已经能够在训练数据中认出杯子，但真正的理解意味着，机器人既能从不同颜色、材质和形状的容器中归纳出杯子的共性，又能区分哪个杯子属于谁、哪个杯子装有热水、哪个杯子不适合抓取。它需要把视觉、语言、触觉、力觉与空间信息联系起来，形成对物体属性、相互关系和行为后果的统一认识。

然而，目前以语言为核心的基础模型更擅长处理符号和文本信息，并不天然适合精确编码三维空间、物理因果和连续动作。同时，数据不足进一步放大了这一难题。大语言模型可以利用海量互联网文本进行训练，而真实家庭中的触觉、力控和人机交互数据不仅稀缺，采集成本也很高。家庭环境中还存在光照变化、地面扰动、机械阻力和人员随机移动等大量变量，有限的预训练数据很难覆盖全部真实情况。即使机器人能够在实验室或样板间完成任务，也未必能够直接适应千家万户。

归根结底，想要家庭落地，物理AI还需要跨越世界理解、数据训练、算法泛化、精细控制、安全保障和隐私信任等多重鸿沟。

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从需求出发，让机器人先落地

现实的困境阻挡不了物理AI走进家庭的趋势，当下行业显然无法实现一步到位的全能管家，但遵循单点突破的产业规律，企业可以在清洁、收纳、情感陪伴或教育等细分领域找到技术可行、用户刚需、商业能跑通的切口。

能够有机会打开市场的功能，通常需要满足三个条件：足够高频、足够令人厌烦，并且无法被现有工具轻易替代。

扫地机器人就是最经典的范本。地面清洁每日都要做，弯腰费力且枯燥乏味，又没有更轻便的替代方案，它只打透了家务海洋里的这一个细分水域，就撑起了一个千亿级的成熟产业。

同时，这个行业的底层技术与逻辑与具身智能是一致的，其本身就是广义机器人产品。追觅扫地机目前形成的高速数字马达、智能算法与仿生机械臂核心技术，可以完成对任务的“感知—决策—执行”闭环。

追觅扫地机已实现从四大类型识别扩展至280+物体种类识别，最小可识别3mm高度障碍物，对5mm以内低矮障碍物实现100%避障，通过VLM视觉语言大模型与端云协同方案，开放类别识别能力理论上不设上限，App端支持用户自定义添加50类物品识别。

同时，追觅扫地机通过RLPP全场景强化学习引擎可在动态环境中完成快速避障，可基于传感器点云进行实时导航避障，减少动态障碍下的停顿和响应滞后，让路径更流畅、清洁更高效。

面对家庭的在复杂环境，追觅通过超广角双目灵动导航避障、双RGB AI摄像头、深度感知、补光能力和主动双目技术，即使在暗光、弱纹理等场景下，也能保持稳定识别：散落的珍珠首饰、滚落的戒指，识别后可主动绕行；面包屑、猫砂、快递泡沫粒，判断为可清洁物进行清洁；清水与重油污，可以提供不同的清洁方案。当AI识别到墙边、桌腿和床边存在清洁死角，追觅扫地机会伸出仿生机械臂，让拖布覆盖机器主体无法到达的位置；遇到过去无法跨越的较高门槛，搭载仿生机械足的产品又可以主动抬升底盘和车轮。

可以说，追觅扫地机已经完成了物理AI在家庭细分场景中的商业化落地实践，截至2026年5月，追觅扫地机全球累计出货量突破1100万台，IDC数据显示，今年一季度其销量与销额实现全球双第一，而其形成的技术已经构成平台化方案，为物理AI的进化落地提供了坚实的支撑。

顺着这个标准看，收纳是是下一个潜力方向。整洁的房间总会在几天内复归杂乱，机器人可以以润物无声的频率持续归位物品。再往下，马桶清洁、垃圾处理这类又脏又累的刚性家务，天然具备更高的付费意愿。

家庭场景的商业化路径，机器人初期不必追求完全自主。面对无法识别的物品、难以判断的意图或超出能力范围的动作，它可以主动询问用户，也可以通过远程服务请求人工协助。以“机器自主执行大部分流程、人工处理少数异常情况”的方式建立服务闭环，比在技术尚未成熟时强行追求全自动，更有利于保障体验与安全。

这一路径还能够反过来推动技术进步。机器人进入真实家庭后，每一次避障、抓取、询问和纠错，都会形成对家庭环境的理解，企业也可以不断发现高频共性问题，优化感知、决策和执行能力，使机器人从完成单一任务逐步走向跨任务协作。场景化落地成为企业通往通用智能的道路上建立现实支点。

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分布式协同，智能家庭的终局

业界一种声音认为，人形机器人将是未来家庭中的最终应用。人类家庭的物理空间（楼梯的高度、门把手的形状、厨具的尺寸），本来就是为“人”这个碳基生物设计的。因此，最完美的家庭终端，就是一个具有人类形态、搭载了通用人工智能的双足或轮足机器人。

但通用人形机器人的容错率极低，同时，即便它再聪明，也无法绕开热力学、流体力学以及材料特性的约束，传统家电的核心价值——高效、可靠地完成特定物理过程不会被轻易剥夺。

真正可能被改变的，是家电的交互方式和协作关系：家电不再只是等待用户逐一操作的孤立设备，而会成为能够接受统一调度、反馈运行状态的专业执行终端。

未来的家庭，或许将形成一个由“通用大脑”指挥多种“强力外设”的分布式协同网络。家庭智能中枢负责理解需求、拆解任务和统筹资源；通用机器人负责移动、取放、整理和操作传统工具；洗衣机、冰箱、烤箱、空调等专业家电，则继续承担各自擅长的物理过程。

当用户提出“把晚饭准备好”时，智能系统可以根据冰箱中的食材制定方案，由机器人取出原料并完成必要的搬运和摆放，再调用烤箱、灶具或其他厨电执行温度控制和烹饪程序。任务结束后，机器人负责收拾餐桌、转移餐具，洗碗机则完成高温清洗和烘干。整个流程不是由某一个终端包办，而是由不同设备在统一智能系统下协同完成。

当下，扫地机、洗衣机和智能厨电等专用设备仍会率先承接确定性较高的任务；通用机器人则从物品递送、简单收纳和设备操作等风险相对可控的环节切入。随着感知、力控和安全能力提升，它再逐步承担更复杂的长尾任务。

追觅的技术演进已经体现出这一趋势，其发展方向是把智能算法、高速数字马达和仿生机械臂等核心能力平台化，再部署到扫地机、洗衣机、冰箱、空调、洗碗机和蒸烤箱等不同终端中。每类产品继续承担最擅长的物理任务，同时逐步拥有更强的感知、判断和协作能力。

追觅最初将仿生机械臂用于解决扫地机沿边清洁的问题，之后该技术不断进化，在今年的AWE展会上，追觅就展示了叠衣服机器人。与此同时，追觅将相关技术拓展到洗地机、空调、洗衣机等品类，追觅的洗护机器人就配备6轴带夹爪的机械臂，底盘集成雷达实现家居环境建图导航，机械臂夹爪处安装摄像头进行多模态感知，它能自主完成“识别、抓取、操控、收回”整个闭环任务。

这种技术迁移表明，物理AI不一定要集中在一个人形躯体内，也可以分散到不同家电中，为专业设备赋予感知环境和调整动作的能力，让每一个终端都好用。

未来的家庭更像一支分工明确的协作团队：通用智能负责思考和协调，机器人负责连接空间与设备，专业家电则以物理能力把任务真正完成，以此弥合家庭场景中浪漫的想象与琐碎复杂的现实之间那道鸿沟。