作者 | 曾響鈴

文 | 響鈴說

“不太懂規(guī)矩的優(yōu)等生”，這是特斯拉FSD入華后有用戶給出的客觀評價。

換句話說，如果“懂了規(guī)矩”（主要是適應一些本土交通規(guī)則），毫無疑問純視覺技術(shù)的魅力將會被進一步放大，“優(yōu)等生”將坐實學霸地位。

而事實上，在某些“規(guī)矩”相對而言更清晰具體的領(lǐng)域，純視覺技術(shù)已經(jīng)表現(xiàn)出獨特的價值潛力。

商用清潔機器人就是如此。

在人口老齡化趨勢+年輕人擇業(yè)觀念變遷的雙重影響下，清潔行業(yè)招工難、用工貴等問題突出，由此商用清潔機器人迎來了巨大的市場空間。

在全球范圍內(nèi)，根據(jù)QYResearch調(diào)研團隊報告《全球商用地面清潔機器人市場報告2023-2029》顯示，預計2029年全球商用地面清潔機器人市場規(guī)模將達到32.4億美元，未來幾年年復合增長率CAGR為8.5%。

在國內(nèi)，商用清潔機器人的覆蓋率不到20%，在300億平米的物業(yè)管理面積下，擁有可觀的發(fā)展?jié)摿Γ嚓P(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2023年，中國商用清潔機器人市場規(guī)模同比增長高達19.7%。目前，國內(nèi)市場上，科沃斯、高仙機器人、螢石網(wǎng)絡等占據(jù)了主要市場主要份額。

同樣需要“自動行駛”，這個賽道也存在著純視覺技術(shù)VS激光雷達技術(shù)的分野，與汽車領(lǐng)域一樣，兩種流派都表現(xiàn)出了各自的優(yōu)劣勢，甚至“陣營規(guī)?！币彩诸愃啤円曈X玩家相對更少，主要為螢石網(wǎng)絡等少數(shù)玩家在持續(xù)投入，而激光雷達技術(shù)則聚集了高仙機器人、科沃斯等一眾玩家。

究其原因，激光雷達能夠直接享受其他領(lǐng)域積淀的成熟技術(shù)，如激光SLAM算法經(jīng)過長期驗證，落地案例豐富，目前，此類商用清潔機器人產(chǎn)品在標準化作業(yè)的大場景、大空間（如機場等）具備較強的落地價值。

然而，就如特斯拉FSD攪動風云，這些年純視覺技術(shù)在商用清潔機器人領(lǐng)域有望成為商用清潔新標桿。例如，科創(chuàng)板智能家居上市企業(yè)螢石網(wǎng)絡推出的云視覺商用清潔機器人BS1正在寫字樓辦公大廳、電梯廳、商超、銀行、食堂、政企門廳等相對更緊湊、更復雜的場景得到廣泛應用。

汽車自動駕駛的實踐已經(jīng)表明，技術(shù)本身并沒有絕對的優(yōu)劣，關(guān)鍵是廠商能否結(jié)合產(chǎn)品設計獲取市場的選擇與信任。純視覺技術(shù)陣營在商用清潔機器人這里殺出了一條路，快速開拓市場、打造商用清潔新標桿，其過程，實際上也與特斯拉一樣，都是產(chǎn)品創(chuàng)新與技術(shù)特質(zhì)實現(xiàn)著更好的融合。

具體來看這種“融合”的實現(xiàn)過程，商用清潔機器人與很多AI+產(chǎn)品或服務一樣，能夠被市場認可，靠的是能從最終使用者的視角真正去做好一名合格的、像真人一樣的清潔工作“助手”，而純視覺技術(shù)靠著某些方面的優(yōu)勢，在扮演“助手”方面更進了一步，如此，在汽車駕駛之后，我們才得以看見純視覺技術(shù)又攻克了一個重要場景。

工作能力要強：對清潔“助手”第一順位要求

當下，越來越多的白領(lǐng)們開始利用大模型創(chuàng)造專屬工作“助手”，提升工作效率——這些AI能力能夠真正解決工作問題，才得以加速普及。

對不太起眼的清潔工作來說，邏輯是類似的。選用商用清潔機器人，首先要看的也是作為本質(zhì)上的“助手”能否高效完成安排的清潔工作任務。

激光雷達技術(shù)過去已經(jīng)表現(xiàn)出自己的“助手”能力。例如高仙機器人的產(chǎn)品在某國際機場項目中，其清潔效率據(jù)稱提升50%。

而純視覺技術(shù)創(chuàng)新，同樣表現(xiàn)出了強大的清潔“助手”工作能力，只是側(cè)重的場景有所不同。

例如螢石BS1產(chǎn)品采用的是多目視覺技術(shù)（純視覺技術(shù)的另一種概念表達，如同人眼兩個眼睛能通過視覺差更好地實現(xiàn)立體視覺），設備安裝了高達8個攝像頭，獲取不同方位的環(huán)境信息，然后系統(tǒng)對信息進行篩選和3D建模，結(jié)合智能算法，來實現(xiàn)與特斯拉FSD類似的準確判斷、精確定位能力。

多目視覺在較小型、各種障礙物比較復雜的場景相比激光雷達更有優(yōu)勢，能夠獲得更多、更精確的位置信息。但與激光雷達主要基于設備的物理條件不同，多目視覺的能力十分依賴算法，因此可以看到螢石配套自創(chuàng)了“多目視覺計算系統(tǒng)ezMultiVCS++”，并延展出了系列語義應用，來強化多目視覺的差異化能力。

例如最基礎(chǔ)的語義三維空間計算技術(shù)，通過一系列攝像頭采集信息、3D處理、環(huán)境重構(gòu)等，最終實現(xiàn)如同人一樣的對場景空間的理解能力——知道自己在哪里、要往哪去、要怎么更穩(wěn)地過去，等等。

“語義建圖”能力通過理清哪里能去、哪里不能去（如門外），哪里要繞過去（如警示區(qū)），最終做到自主建圖、自主部署，不再需要手工建圖（很多產(chǎn)品仍然需要人推著機器走一遍能去的地方才能完成繪制）。

不僅如此，這一套算法中的語義避障能解決對各種不同類型障礙物的識別，語義清潔則解決不同垃圾類型的識別與處理（如一只掉落的筆不應該當垃圾被清理掉），等等。

……凡此種種，都進一步證明了，要做好多目視覺，要完成特斯拉FSD一樣的純視覺能力，算法的重要性有多強。

但無論如何，問題得到了解決，多目視覺方案下的商用清潔機器人具備復雜環(huán)境下的穩(wěn)定性和自適應性，正在極大降低產(chǎn)品的交付成本和使用門檻。

盡可能獨立工作、讓管理者更輕松：優(yōu)秀“助手”的必備素養(yǎng)

判斷一個“助手”是否優(yōu)秀，除了能力要足夠強，少讓管理者操心、介入，是另一個重要標準。

對商用清潔機器人而言，這又可以分為兩個方面。

第一，是清潔過程中，是否什么任務都能自己搞定，而不需要呼叫人的支援。

關(guān)于這一點，過去“狹小空間”的清潔一直是商用清潔機器人的痛點之一。人的拖把可以伸進各種犄角旮旯，但商用清潔機器人具備一定的體積，狹窄區(qū)域進不去，總是需要人為再清掃。

自然而言，“做小”而又不犧牲清掃能力，就成為必然的選擇。

在物理條件上，激光雷達部件的安裝比較占用空間（很多品牌的產(chǎn)品都選擇往腰部以下的部位安裝），采用純視覺技術(shù)的商用清潔機器人在空間上相對富余（如同特斯拉FSD不用像激光流派搭載沉重的雷達設備一樣），由此，在把體積做小這件事上后者更有潛力，如螢石BS1打出的SLOGAN即為“小有可為，更凈一步”，其小型化的外形設計，能夠清潔到桌椅下方等各種狹窄區(qū)域，與此同時，其掃洗一體的清潔方式、自動化加排水等使得清潔更簡單高效。也因此，作為目前市面上的最小的洗吸一體商用清潔機器人，螢石BS1實現(xiàn)了精細化清潔+人工死角區(qū)+不規(guī)則場地，彌補了市場空白。

當然，目前激光流派的商用清潔機器人也在嘗試做小，例如科沃斯K1 VAC做到了可通過52cm狹窄空間，雖然距離螢石BS1不到50cm的通過性還有距離，但這已經(jīng)是這個流派比較好的成績了。

第二，是清潔支持工作中，盡可能減少人為介入需求。

手持的家用洗地機風靡一時，但充電、配置除菌液、滾刷清理等等工作比較繁瑣。

商用清潔機器人過去也面臨類似的問題，維護繁瑣。

廠商們各自進行了探索，例如在基站互動上下功夫——高仙機器人一些機型支持回基站進行智能水電補給；螢石BS1則建設了所謂“超能基站”，簡單說就是自動為機器人加排水、風干滾刷和管道、沖洗清污管道，并自動添加除菌液、消毒液等，完全脫離人工干預。

讓人省心的“助手”，才能算得上是一個好“助手”。

積極配合全局、會協(xié)同干活：多面“助手”更容易得到器重

一個好的“助手”還應當在主職工作外完成各種關(guān)聯(lián)的協(xié)同工作。

對商用清潔機器人而言，清潔之外同樣還有許多工作能力值得探索。

得益于如今成熟的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在這方面，很難說純視覺與激光雷達流派能做出太多差異化來，廠商基本都在齊頭并進。

例如，在群管群控、遠程運營方面，各個廠商都有較為成熟的探索。

科沃斯的HIVE多機協(xié)同系統(tǒng)，支持多機器人共享環(huán)境信息、自主調(diào)度任務，提升了協(xié)同清潔效率；螢石物聯(lián)云能實現(xiàn)機器人的群管群控，多機調(diào)度，并且做到高效的梯控和閘機等的控制，還能遠程實時監(jiān)控機器人的狀態(tài)，提高運營效率。

這方面，與其說是商用清潔機器人廠家們的集體努力，倒不如說是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展到今天在智能清潔這里的具體成果。

當然，值得關(guān)注的是，純視覺技術(shù)大量分析“圖像”的算法特點，最近逐步顯現(xiàn)出某些協(xié)同能力優(yōu)勢。

典型如，不久前螢石BS1在升級中推出了智能巡檢能力，讓機器人去進行大角度的場景監(jiān)控，借助機器人可自主移動的特點，實現(xiàn)場景無死角的自主巡檢（如：防火門關(guān)閉情況）。實際上，不少物業(yè)管理所需要的巡檢能力，都可以通過深度學習算法讓機器人習得（同樣都是圖像處理算法，只需要加入各種條件即可）。

這也說明，作為物業(yè)管理的一份子，未來，商用清潔機器人開發(fā)更多物業(yè)管理的協(xié)同功能，會是純視覺技術(shù)流派重要的、占據(jù)優(yōu)勢的探索方向。

結(jié)語

選擇合適的清潔“助手”，還有一些其他標準，例如合理的“薪酬”，越“便宜”就越能加速普及。這方面，純視覺方案似乎有著天然的優(yōu)勢，也是馬斯克篤定其為智能駕駛終局的主要原因所在。

但是，正如特斯拉沒有因為成本優(yōu)勢大打價格戰(zhàn)，商用清潔機器人賽道上，也并沒有刮起“內(nèi)卷”之風。面向B端場景的產(chǎn)品們都在探索合適的價位，螢石憑借供應鏈基礎(chǔ)儲備做出的產(chǎn)品也只是為行業(yè)帶來了“性價比”，整個行業(yè)仍然恪守良性競爭的商業(yè)規(guī)則。

至少從目前的市場狀況看，商用清潔機器人雖然場景滲透速度還不夠快，但創(chuàng)新一直在持續(xù)，技術(shù)-市場良性互動在深化，在純視覺技術(shù)深化、兩大流派齊頭并進下，未來可期。

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