美國CES 2025上，一臺搭載仿生多關節機械手的追覓掃地機器人正演示著令人驚嘆的場景：它繞過散落的玩具，夾起地板上的襪子放入收納籃，隨后調整拖布濕度對咖啡漬進行重點清潔。

這一系列動作的背后，是“具身智能”（Embodied Intelligence）技術從實驗室走向家庭的標志性突破：掃地機器人不再僅僅是清潔工具，而是進化成具備感知、決策與執行能力的“家庭智能體”。

這一變革的驅動力，源自英偉達創始人黃仁勛2023年的預言：“具身智能將成為人工智能下一波浪潮?！?br/>

當ChatGPT掀起語言模型的狂潮后，AI與物理世界的深度融合成為新的競技場。

而在這一領域，掃地機器人意外成為先鋒：科沃斯、石頭、追覓、云鯨四巨頭占據全球75%市場份額，它們正將“具身智能”從學術概念轉化為消費級產品。

這場革命的核心邏輯在于：當AI“大腦”與機械“身體”深度協同，硬件便能突破功能邊界，從單一任務執行者升級為環境自適應者。

而掃地機器人，憑借成熟的產業鏈、龐大的用戶基數和清晰的場景需求，正成為具身智能落地的最佳試驗田。

▍從“工具”到“智能體”的進化躍遷

在掃地機器人上率先實現具身智能并非天方夜譚，至少在目前的掃地機器人廠商看來，掃地機器人作為載體，或許是具身智能最快的落地路徑。

因為作為一年銷量2000多萬臺、目前消費市場中最成熟、應用最廣泛的機器人，更容易在家庭這種較為結構化的環境中完成感知層、決策層、執行層的邏輯重構，并且快速落地。

一個基礎的邏輯就是，當硬件BOM成本以每年10%速率下降，具身智能產品的普及臨界點會日益臨近。

正如知名機器人專家、北京航空航天大學機器人研究所名譽所長王田苗曾表示：“具身智能是一個機械載體?？梢允侨诵巍C械臂，也可以是輪式，或者是無人機、無人車，甚至也可以是數控機床?！?/p>

那么與其追求形態的擬人化，不如聚焦功能的具體化，而現在大部分機器人在做的是“具身技能”（Embodied Skills），也就是更聚焦于特定場景下的專業化能力，旨在高效完成特定任務，應用更垂直、商業化更容易。

相比側重“廣而全”的具身智能，更“專而精”的掃地機恰恰做到了這一點。

傳統掃地機的技術邏輯是線性的：通過SLAM導航避開障礙，按預設路線完成清潔。

而具身智能的引入，徹底打破了這種單維度的任務模式，借助具身智能，掃地機器人有望以“空間智能體”的形態，完成從功能工具向自主智能體的范式遷移。

例如當掃地機遇到橫臥的充電線時，傳統機器人方案需遍歷數百條預設規則：線徑＜3mm則夾取，否則繞行，而搭載具身智能系統的掃地機器人，未來有望通過強化學習模型模擬數十萬次抓取場景，形成“直覺式”決策：用機械手第三指節輕挑線纜，利用靜電吸附完成收納。

這種突破源于對大腦皮層-基底核回路的仿生：決策模型在“本能反應”（快速路徑）與“深思熟慮”（慢速路徑）間動態切換。

掃地機器人成熟的移動底盤、傳感器陣列和模塊化設計，也恰似為具身智能量身定制的試驗場，因為具身智能不需要人形外殼，它需要的是‘常識大腦’和‘靈活四肢’的結合。

這意味著掃地機器人有望借助多個基礎部件，慢慢增強空間感知、視覺感知、移動等能力，進而提升部分的自主決策、執行能力，從而補齊在家庭環境作業的閉環。

正如有專家指出，“具身智能的感知不是數據堆砌，而是跨模態信息的有機融合。”

在路徑規劃算法上，掃地機器人搭載具身智能后也將更具顛覆性。

例如掃地機的雙目視覺系統構建的3D語義地圖中，每個物體被標注為“可移動”“易碎”或“需避讓”，當檢測到兒童突然闖入清潔區域，系統能在1秒內切換至“動態避障模式”，相較傳統SLAM算法響應速度提升數倍。

這背后是類似神經符號AI（Neural-Symbolic AI）等新概念的應用：符號邏輯保障安全邊界，神經網絡優化實時決策。

有消息稱，某品牌的最新專利，其掃地機已能通過麥克風陣列識別寵物叫聲，結合視覺數據判斷是否需要啟動“避讓模式”，這種多模態感知的終極目標，是讓機器建立對物理世界的“常識”。例如理解“沙發底下”是一個需要俯身清潔的三維空間。

這種多模態感知能力的突破，源自對自動駕駛技術的降維應用，由于將激光雷達點云算法壓縮到掃地機處理器，能實現厘米級環境以及空間建模。

同時，掃地機上的具身智能技術突破還有望從單一環節優化轉向系統性升級。

例如掃地機可以在不接觸障礙物的情況下AI避障，根據地面臟污程度調節洗拖次數和路線，自主“識-掃-拖-洗”。面對突然打翻的醬油瓶，機器人能先通過氣味傳感器識別液體性質，調用廚房紙巾夾取策略，并在清潔后自動檢查地板防滑系數，這整個過程無需云端交互，大幅縮減了決策流程和錯誤可能性。

▍從規則引擎到“直覺式”AI

目前掃地機器人行業已經有了在具身智能方向探索的產物。石頭、追覓重點在機械臂，云鯨和科沃斯的重點在AI算法。

雖然成熟度都不算高，但已經為處于波谷的掃地機器人行業發展帶來了一些增量曙光，部分企業更是因為概念再次拿到了錢。

不可否認，機械手對于掃地機器人確實是個不錯的思路。在部分企業的規劃中，安裝了機械手的掃地機器人，首先可以識別障礙物材質，并自己決定能不能、要不要夾起障礙物。未來通過觸覺反饋模塊，掃地機的機械手還有望可感知抓取力度，規劃抓取路徑避免損壞物品。這意味著未來掃地機器人其實還能分辨襪子與數據線的材質差異，AI視覺系統可識別寵物糞便并自動選擇合適處理方式，多模態大模型甚至能根據家庭成員的作息調整清潔時段。

例如此前某品牌展示的機械手，末端就搭載一枚微型3D結構光相機，能以每秒數百幀的速度掃描地面，從而識別織物纖維差異，區分棉襪與化纖地毯。這本質上已經實現了“視覺-觸覺-空間”的多模態融合，使得清潔地毯時機械臂保持剛性以增強下壓力，遇到玩具時瞬間柔化以防碰撞撕裂。

其次，仿生多關節機械手技術已經使得清潔機器人從單純的地面擦拭，升級為具備初步環境整理能力的智能助手，不止能實現夾取，還能通過自動從配件倉取用毛刷或海綿，實現狹窄空間的清潔任務，為具身智能的未來和落地形態提出了極具可行性的全新解法。

由于掃地機器人的平均壽命在3～5年，這意味著機械手的極限并不像傳統工業級那么嚴苛，從產品開發角度來說，這對于舵機方案的連續作業精度等要求并不高，大約能保證可連續數千次夾取無衰減即可。

但難度在于原有供應鏈的突破，因為面對不同物品的夾取，對機械臂的結構設計以及扭矩都提出了更高的要求。例如追覓的夾取重量是400g，意味著要求電機組件要達到6Nm，業內這一扭矩的成品電機最少直徑要26mm。為了兼顧整體的設計和體驗，追覓在市面上找不到合適的供應商后，決定自己研發電機，最后做出了18mm超薄關節模組電機。

然而，搭載具身智能，掃地機器人的確有了更多場景化訂閱服務可能性。

如果未來一款集成機械臂與可升降底盤的機器人，將掃地機進化為三維清潔空間智能體，能自主清理吊燈灰塵與踢腳線縫隙，相信這種“三維清潔能力”的突破，必然有望重新定義家庭服務機器人的價值邊界。

因為當產品能真正減少家庭20%的家務時長，用戶其實愿意支付更多溢價。例如用戶每月支付99元，即可解鎖“寵物毛發專清”“嬰幼兒安全模式”等家庭空間管理解決方案場景包。這種“硬件+服務”模式，能讓企業在紅海市場中撕開利潤缺口。

同時，切入具身智能的戰略核心還是將掃地機器人轉化為場景入口。

例如如果未來掃地機器人企業與宜家等KA合作開發配件倉，支持更換夾爪、吸頭等工具，同時在軟件上開放API接口，允許第三方開發擦窗、澆花等擴展功能，這種生態化思路，有望復制智能手機的“應用商店”模式。正如微軟Azure機器人事業部負責人所言：“未來五年，90%的機器人創新能力將來自軟硬協同?！?/p>

這意味著具身智能的戰場早已不限于傳統廠商。隨著企業與供應鏈的共同研發合作加深，這種跨界競爭正在重塑價值鏈。

例如大模型朝著專家模型的發展，使得AI能力不斷分化，當科技巨頭的AI算法與傳統廠商的機械know-how結合，家庭機器人的進化速度呈指數級提升。當A用戶的機器人在清潔波斯地毯時積累的經驗，可通過數據加密上傳，幫助B用戶的機器識別類似織物。這種分布式學習網絡，正以飛快的速度基于全球家庭數據，持續優化具身智能的“常識庫”。

這場革命的技術邏輯其實清晰可循：通過極致場景的深耕反哺通用能力，借助成熟品類的勢能突破創新瓶頸。

▍在塵埃中播種未來

站在2025年的門檻回望，具身智能在掃地機器人領域的滲透，恰似一場“靜默革命”。

沒有仿人機器人的炫目舞蹈，沒有AI取代人類的末日預言，只有千萬臺設備在千家萬戶的地板上默默繪制智能化的未來圖景。

具身智能在掃地機器人領域的爆發，揭示了一個更深刻的產業規律：技術革命的成熟度，不取決于實驗室指標，而在于找到商業與場景的共振點。

當掃地機器人的頭部企業嘗試將學術概念轉化為可量產的產品，它們不僅改寫了家庭服務市場的游戲規則，更試圖證明了一個樸素的真理：最具顛覆性的創新，往往誕生于最成熟的賽道。

當機械手夾起第一雙襪子，當掃地機學會跨越門檻，當家庭空間被重新定義為“智能體協作網絡”，我們正在見證的不僅是一場技術革命，更是人類與機器共生關系的全新起點。在這場變革中，勝利者未必是參數最華麗的玩家，而有可能是那些能將技術深植于生活褶皺的企業——因為真正的智能，終須在塵埃落定的過程中才能獲得生命。