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有「眼力」,也有「洁癖」,戴森智能扫拖机器人改变了什么?

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「现状」有一种强大的引力。

USB-A 接口总要翻来覆去试上几次,行李箱直到人类登月的年代才装上轮子,许多今天看来不可理喻的旧事物,在更好的新方案问世前,曾经都是「理所当然」。

今天的扫拖机器人行业,某种程度上也正处在一种类似的惯性里:频繁倾倒的尘盒、漏扫的顽固污渍和越用越脏的拖布,似乎只是自动化清洁不得不付出的代价。


但两个月前,戴森在 Dyson Unveiled 全球发布会上推出了 R3 Nurovi Spot+Scrub UV Ai 智能扫拖机器人。

这家以工程师文化和解决日常困扰见长的公司,显然要给「扫拖机器人」这个高度成熟、静水无波的品类带来一些新灵感。


就在最近,爱范儿也收到了这一台戴森智能扫拖机器人。经过一段时间的居家使用,我意识到,这台充满工程巧思的机器,确实造就了不同以往的清洁体验,也在相当程度上改写了我对扫拖机器人的预期。

一台有「洁癖」的机器

作为最新推出的 Nurovi 清洁机器人家族中的旗舰产品,它的全名听起来有些拗口,但用逐字拆解的方式就能很好理解:

Neural Intelligence(神经智能)+ Vision(视觉)+ Spot(发现污迹)+ Scrub(擦洗)+ UV(紫外线)+ AI


这样一来,产品的特点也就呼之欲出了——

通过视觉感知(包括新增的紫外线显渍能力)发现垃圾、污渍,再由人工智能做判断并加以擦洗。

通常来说,扫拖机器人的任务是覆盖地面:建图、规划路线、遍历房间,再按照设定的频率和模式完成清扫。

但手段和目标向来是两回事。遍历房间只是一种手段,它服务于「让地板变得干净」的最终目标,却不保证能实现这个目标。

比方说,面对打翻的菜汁与含糖饮料等黏稠污渍,只是循规蹈矩地清扫一轮,未必能真正清理干净,甚至可能将污物「抹匀」,造成适得其反的结果。

既然如此,为什么不一开始就围绕着「目标」来设计呢?

于是,戴森打造了一台有「洁癖」的智能扫拖机器人。对它而言,确保地面干净才是第一要务。


让「洁癖」得以成立的第一个要素是感知——看得见污渍,才能清理污渍。

肉眼所见,未必就是实情。戴森在 2021 年推出的 V15 Detect 吸尘器上,首次使用了绿光显尘技术,通过低角度光线强化尘埃的阴影与轮廓,让平时藏在地面上、肉眼难以察觉的微尘暴露出来。

如今的戴森智能扫拖机器人,自然也继承了这一技术。


更进一步地,针对可乐、牛奶、菜汁、宠物排泄物等液体干涸后留下的半透明残渍,它额外配备了一套 UV 紫外线显渍系统,借助这些残留物在紫外线激发下发出的荧光,揭示出藏在地板不起眼处、却可能在拖鞋踩上去后黏得嘎吱作响的黏稠污渍。


看得见污渍,还要知道如何对症下药地清理。

借助延续二十余年的机器人视觉技术积累,戴森智能扫拖机器人机身上配备的高清摄像头会持续观察地面,将收集所得信息交由 AI 探测系统——

它可以识别出近 200 种家居环境中的污渍与物体,并据此做出双向决策。

遇到散落的玩具、拖鞋或数据线等障碍物时,机器会规划路径灵巧绕开;而面对真正的污渍与垃圾,它则会根据污渍内容和地面材质针对性地调整清洁策略,从而「各个击破」。


一个例子是,经过我家猫咪经常小憩、附着了许多猫毛的短毛地毯时,我可以从运行声响中发现机器人大幅提升了吸力。30000 帕的吸力上限,显然也给了它巨大的调整余裕。

更有意思的是,戴森智能扫拖机器人学会了「检查作业」:

遇到污渍,它会进行针对性擦洗,再利用「双灯系统」结合摄像头检查清洁结果。如果污渍仍然存在,就继续擦洗,直至识别系统判断可以离开。


就这一点来说,戴森将这套系统命名为「洁癖算法」可谓恰如其分。

这种由 AI 驱动的清洁反馈机制,让机器人的工作不再局限于固定的清扫次数,而是像人类做家务一样随时根据实际情况调整动作。

在这里,机器拥有了接近人类的诊断与决策能力,传统的自动化规则也随之让位于清洁地面的根本目标——这样的变化,显然更贴合我们的实际家居需求。


而要让一台扫拖机器人做到这样的事情,就必须将光学、图像识别、人工智能和机械控制结合起来,构建起一套严丝合缝的「清洁-检测-复扫」反馈循环。

戴森在工程技术实力上的积累,在此时转化为了某种深思熟虑的反应能力。

换句话说,这基本上是一台有自己「思想」的扫拖机器人。

在细微之处大动干戈

感知与决策更多是机制设计,要想清洁地面,毕竟还是要落实到具体的机械动作上。

翻转戴森智能扫拖机器人的机身,可以看到前端配备了一对经过重新设计的防缠绕双边刷,依然是戴森经典的红蓝撞色。


在这里,边刷的工作逻辑从常规的「高速拍打」变为了「向内导引」——设计师对刷毛的倾角和旋转速度做了严格限制,确保能将墙边与死角的垃圾稳稳拨入后方主刷的负压气流区。

来到实际运行,我在踢脚线边缘和墙角内侧撒了一把细碎的猫砂,结果是几乎没有颗粒被击飞到机身外侧,绝大多数猫砂在接触边刷的瞬间就被顺势带进了主吸风口;自动侧向延伸的滚筒,还会对墙沿来一次彻底的湿拖。

而在处理毛发缠绕这道经典难题时,戴森也给出了一套更优雅的纯物理方案。


在边刷根部,设计师加入了一种类似螺壳和花瓣的软胶结构。当散落的长发和宠物绒毛附着在边刷上相互缠绕时,软胶结构会自动折叠,让缠绕的毛发突然失去「支点」而滑脱,直接被强大的负压气流抽入尘盒。

在连续几天的日常清洁后,翻转机身检查边刷轴心与主刷,确实没有出现毛发缠绕出的死结。不依赖复杂的隐藏式割毛刀片,直接靠几何结构化解缠绕,在省去了手动清理的麻烦之余,也规避了金属刀片意外刮伤地板或地毯的风险。


解决了干垃圾的清扫问题,扫拖机器人往往还要面对湿拖时的经典「二次污染」挑战——

传统圆盘旋转拖布或者普通滚筒,在处理大面积湿垃圾时,很容易陷入「用一块脏抹布擦完整间屋子」的尴尬。

相对地,戴森智能扫拖机器人采用的是 27 厘米宽的活水滚筒方案,内部集成了一套 12 点位热水喷射系统,通过高频热水润湿与刮条除脏相结合的方式,持续清洁滚刷表面。每一圈旋转,接触到地面的都是洁净的滚筒。


有了这一结构,洒落地面的大面积牛奶,也没有考验到戴森智能扫拖机器人。即便它在污渍处往复擦洗了几遍,滚筒也没有在地板上拉出白色水痕,污渍在很小的范围内就被剥离吸收。


而在驶上客厅地毯的瞬间,滚筒会自动抬升 10 毫米并切断供水,干湿切换干脆利落。


至于戴森看家的多圆锥气旋技术,这次依旧保留在自集尘基站上。

标志性的气旋分离技术,让集尘基站可以将灰尘与毛发从气流中分离出来,甩入专为 100 天免清倒周期设计的大容量透明集尘筒,从而大幅减少后端滤网的堵塞。

从物理结构上看,这套无尘袋方案能在长达数月的集尘周期内始终保持风道畅通。当然,受限于目前的体验时长,我的机器还远未触及清倒周期的上限。但至少在近期的密集使用中,每一次集尘抽吸都显得干脆彻底。


从 1993 年 DC01 把工业气旋分离技术引入家用吸尘器,到今天戴森智能扫拖机器人重新设计边刷、启用「洁癖算法」,可以看到,戴森的机械设计始终指向同一个逻辑:

不默认接受行业现有的方案,而是回到问题的源头,重新审视每一个清洁动作是否还有优化空间。

这一点恰好应和了我们曾在戴森新加坡技术中心前台看到的那句标语:

As engineers, we have to see beyond existing technology and ask if there is a better way.(作为工程师,我们必须超越现有技术,追问是否有更优解。)
始终追问「更优解」

「归根结底,我们是一群解决问题的人。」

12 年前,接受《福布斯》专访的 James Dyson,曾这样解释让戴森工程师对自家产品保持热忱和创造力的秘诀。

作为一家由工程师创立、以工程技术见长的公司,戴森很少试图凭空定义一个全新的产品品类。相反,他们更擅长在那些早已司空见惯的日常事物中,发现尚未解决的问题,再用天马行空的技术创意,给出自己的答案。


在这个将就和凑合随处可见的时代,戴森对产品的执拗,未尝不是一种稀缺的浪漫。

作为「新产业中的老品类」,扫拖机器人经历了十多年的迭代演化,导航、避障、集尘、拖地几乎都有高度标准化的行业模版,我们也曾默认这些成熟方案已经足够好用——

直到戴森带来一系列的工程重构,重新挑战那些我们习以为常的妥协。

如果仅仅是把机械结构打磨到极致,那还只是我们熟悉的那个传统的戴森。但实际上,身为现状的挑战者,这家科技家电行业的「老炮儿」,在拥抱前沿技术方面也先人一步。

戴森首席工程师 Jake Dyson 曾在采访中回顾称,戴森在机械工程、电机、气流和性能方面历来非常强。而现在,加入摄像头和视觉系统,使得机器能够进一步地检测它们所看到的东西、理解环境并据此采取行动。


从这个角度看,戴森智能扫拖机器人正好是观察戴森下一阶段技术走向的窗口:

当强大的机械工程有了感知与判断作为支撑,器械也有了独立解决问题的智能——而智能向来是最通用的能力。

同样的「感知-判断」机制,既可以处理家居地面,也可以用于识别发质、声音、口腔环境,乃至更宽广的领域。

于是,智能扫拖机器人、带摄像头的 CameraJet 牙刷和更多带有感知能力的新品正在应运而生。未来,即便戴森突然进入某个全新品类,我们也不必感到意外。


当然,即使暂时不考虑「未来可期」的部分,现有的戴森智能扫拖机器人已经足够惊喜。

对那些家中有宠物或幼儿而对地面洁净尤为敏感的人,或是那些在生活细节上格外挑剔的人而言,这款产品凝集的众多不计成本的工程投入,最终将在日常起居中转化为无需言说的体验。

毕竟,真正优秀的工程设计向来如此:在它登场之前,我们习惯了与现状妥协;而在它登场之后,那套由它确立的标准,便成了我们新的基线和日常。

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