图源：企业提供
蓝鲸新闻3月22日讯（记者 翟智超）在快节奏的现代家居生活中，扫地『机器人』️已从最初供人尝鲜的新奇科技产品，逐渐成为家庭日常清洁不可或缺的重要工具。
然而，随着扫地『机器人』️行业的迅速发展，诸多挑战也纷至沓来。在感知与算法方面，设备性能的短板以及复杂环境下的算法困境，限制了扫地『机器人』️向更高阶段发展。与此同时，扫地『机器人』️市场的价格竞争日益白热化，这使得企业不得不在技术创新与成本控制之间寻找平衡。
那么，当前扫地『机器人』️市场的现状究竟如何？企业应采取何种发展策略？技术创新又有哪些方向？怎样才能在价格与技术之间精准找到平衡点？带着这些大众普遍关注的核心问题，日前蓝鲸科技与科沃斯『机器人』️产品副总裁徐伟强展开了一场深入对话。
感知与算法的双重挑战
在智能家居领域，清洁『机器人』️正逐渐成为家庭清洁的得力助手。根据Statista的数据，2024年全球清洁『机器人』️市场规模已达150亿美元💵，预计到2030年将以12%的年复合增长率持续增长。随着技术的持续革新，清洁『机器人』️已不再局限于简单的扫地功能，正加速向多功能清洁设备转型，涵盖拖地、擦窗、清理角落等多元化清洁场景，更加贴合现代家庭多样化的清洁需求。
不过，感知与算法方面的难题，成了扫地『机器人』️进一步发展的“拦路虎”。据了解，扫地『机器人』️主要依靠激光雷达、摄像头和红外传感器等设备来感知周围环境，但这些感知设备存在性能短板。以红外传感器为例，它的检测距离较短、角度范围有限，对细小物件以及远距离物体的感知能力欠佳。某机构研究表明，约40%的扫地『机器人』️碰撞事故是由传感器对特定物体感知失效导致的。
鉴于此，提升『机器人』️的感知能力显得尤为重要。徐伟强说，“我们想做清洁，也想做便捷，智能是辅助两者的，智能做得不好，清洁也做不好，它是一块基石。那么该如何做？关键在于围绕清洁与便利持续优化，深入深耕感知维度，增强『机器人』️对环境的判断能力，明确哪些区域需要清洁，哪些区域无需涉足。这就如同人类不断提升自身感知能力一样，我们也会在这方面持续探索、迭代。”
而路径规划作为清洁『机器人』️的核心算法之一，同样面临挑战。目前常用的A-star算法、Dijkstra算法等在简单环境下表现尚可，但在复杂环境中，计算量会呈指数级增长，导致其反应迟缓。徐伟强进一步表示，“当感知定位能力提升后，还需提升『机器人』️的自主地面能力，使其在地面运行更加顺畅，提高清洁效率，这同样需要从智能维度寻求突破。”那么，如何从智能维度突破？徐伟强透露，将探索多传感器融合和更先进的算法，从后融合到中融合再到前融合，不断思考和研究相关技术和算法，包括引入AI大模型赋能。
而这些挑战背后，反映的是技术发展不平衡的现状。业内人士指出，“一方面，传感器技术虽不断进步，但在小型化、低功耗、高精度集成方面仍存在差距，无法完全满足清洁『机器人』️复杂环境感知的需求。另一方面，算法研究侧重于理论突破，在实际应用中的工程化落地面临诸多难题，如计算资源限制、实时性要求等。”
技术与成本的博弈
从市场大数据来看，不同品牌、不同价位的产品充斥市场。在低端市场，部分入门级扫地『机器人』️价格已跌破千元大关，有些产品在促销活动期间，售价甚至低至几百元。而高端产品价格则一路飙升，达到四五千元乃至更高。例如，石头P20 Pro售价区间在3999-4599元，科沃斯X8 PRO PLUS AI价格在5999-6599元。
这种两极分化的价格局面，直观地反映出市场竞争的激烈程度。新入局品牌试图凭借低价策略快速抢占市场份额，老牌企业为稳固市场地位，也不得不推出价格亲民的产品。价格竞争虽在一定程度上让利于消费者，但也给企业运营带来了前所未有的压力。
为突破困境，技术创新成为扫地『机器人』️企业维系市场竞争力的“命门”。如前文所述，智能化与个性化功能的实现，高度依赖持续高强度的技术研发投入。企业需要在三大核心领域持续突破：AI算法优化、传感器技术升级以及清洁系统革新。据权威数据统计，头部扫地『机器人』️企业每年研发投入占营业收入的比例普遍在10%～15%区间。
对此，徐伟强对蓝鲸科技记者表示，“对研发和技术而言，我们希望平台化、模块化，产生规模化，这是我持续要做的工作，让产品形成规模，带动供应链发展，把量拉上去，把成本降下来，让更多人买得起高端技术产品。”
在大力推进技术创新的同时，企业还必须同步实施行之有效的成本控制策略。例如，在原材料采购环节，企业可通过与供应商构建长期稳定战略合作伙伴关系，采用集中采购模式，以此降低采购成本。
谈及此，徐伟强感慨道，“今天的供应链不成熟，我就把供应链搞定，让产品便宜下来，通过创新把量拉起来，解决用户痛点，这里有很多的循环，我们一定会平衡好这件事。同时，我们深知做产品离不开供应链，因此会着力构建自身的供应链体系。一方面，通过规模化提升效益；另一方面，积极联合众多生态伙伴与供应链各方，共同聚焦用户痛点与技术难题，携手开展技术创新。”
