連自動駕駛技術都用了！科沃斯：技術才能打破掃地機械人行業內卷

明敏 蕭簫 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

什麼，你對掃地機械人的印象，還停留在「發糞塗牆」的亞子上？

Nonono，現在你離自動駕駛最近的距離，或許就是自家的掃地機械人了。

它除了能掃描房間、自建地圖，做到比你自己還了解你家的「地貌」：

還能直接通過攝像頭掃描，就獲得帶有深度信息的3D版地圖，就像蘋果iPad Pro一樣：

甚至不只是掃描形狀和深度的3D地圖，還是自帶標籤的場景理解地圖：

沒錯，這確實是現世代掃地機械人的模樣。前不久在科沃斯發佈的最新掃地機械人地寶X1上，前文這些藝能都已經實現。

智能到什麼程度？

你只需要說一句「OK YIKO，去沙發底下清掃」，就能讓掃地機械人精準完成主人的任務：

△語音助手YIKO

這不禁讓人好奇，從人工智障進化到「真·智能」，從半自動「工具人」進化成 「管家」，掃地機械人到底經歷了些什麼？

掃地機械人不亂撞，為什麼這麼難？

事實上，一個掃地機械人想要完成一次打掃工作，要考慮的問題非常多。

哪些東西需要清掃？哪些東西需要避開？距離多遠時避開？避開後物品周圍的地面如何清掃乾淨？遇到走動的人或寵物怎麼辦……

你看到的「簡簡單單掃個地」，掃地機械人要做的掃拖和避障決策其實高達十萬餘次。

為了能夠更好應對複雜的清掃情況，掃地機械人的「眼睛」和「大腦」已經實現了超進化。

現在，像拖鞋、襪子、電線這類物品，掃地機械人不僅能夠「看到」它們，還能在距離它們2-3cm左右就能識別，然後完成一次帥氣的規避。

在這幾個小小的動作背後，用上了LDS激光雷達、3D結構光、dToF、AI算法等一系列在航空航天，自動駕駛和智能手機上同樣搭載的技術。

拿「避開拖鞋」這個操作來說，要讓掃地機械人做好就並不容易。

其中，光是辨認物體，就要用到3D結構光、dToF、AI算法幾種技術的結合。

3D結構光技術，可以讓掃地機械人「看見」物體、「理解」環境，也就是通過傳感器，採集到物體的深度、位置等信息。

通過在傳感器里內置一個點陣投射器，用它向要識別的物體發射出成千上萬個追蹤點，再用紅外相機「啪」的一下拍下來。

利用紅外相機收集到的數據，結合內置算法，就能迅速得出物體的3D信息。

我們常用的人臉識別就是應用了這項技術，如果你有蘋果手機，從它的小劉海上就能看到3D結構光需要的點陣投射器和紅外鏡頭。

到了這一步，掃地機械人做的才只是前期工作。

僅僅獲取路障的三維信息還不夠，現在的掃地機械人必須弄明白路障到底是什麼。

這就需要AI算法出場了，讓掃地機械人「讀懂」物體，實現分類清掃。

通過目標識別算法，掃地機械人可以對家居環境中常見的物體做出分類和判斷。

比如小的碎屑、地毯是需要清掃的物品，而拖鞋、襪子、電線等是需要避開的物體。

看上去非常簡單的步驟，其實對機械人的算力要求非常高。

像科沃斯最新發佈的地寶X1，為了能夠識別更多物品、做出更快的反應，就用上了智能駕駛級別的地平線專用AI芯片。

要知道，這款芯片的算力可以達到5TOPS，在地平線官方宣傳中，它的能力可以達到自動駕駛L2+級。

所以，有了自動駕駛技術的掃地機械人，現在真的不會「發糞塗牆」或者拖着襪子滿家跑了。

能夠看到物體、認識物體後，最關鍵的步驟也就來了：躲避。

從避開拖鞋這個動作中可以看出，掃地機械人不是撞上拖鞋後才躲開，而是在距離拖鞋還有幾公分的位置時，就判斷出了前方的障礙，全程非常絲滑。

這就體現了3D結構光配合dToF技術的神奇之處。

3D結構光在獲取物體3D信息的同時，也可以獲取物體的深度信息，但在距離上能做到的比較有限；dToF則可以補充遠距離的深度信息。

它通過在單幀測量時間內，向物體發射、接收多次光信號，並記錄每一次信號來回的飛行時間、做直方統計圖，將其中出現頻率最高的飛行時間（ToF）用於計算和目標之間的距離。

△圖源：維基百科

這也是為什麼掃地機械人在到達障礙物的安全距離後，就會及時剎車、重新調整路線。

而且在AI識別的加持下，掃地機械人針對不同種類的物品，還能做出不同的規避策略。

比如屬於安全物品的拖鞋、襪子、椅子，它會儘可能逼近物體，在距離3cm左右時才會調整路線；而對於比較危險的電線，安全距離就會增加到5cm左右。

掃，但沒完全掃？不存在了

你以為這就解決問題了？

除了大秀操作的避障技術，掃地機械人想要完成一次完美的清掃任務，必須對家居環境有充分的了解和明確的路線規劃。

△蛇皮走位vs規劃路線

這就要看看讓它擺脫「蛇皮走位」的LDS激光導航和dToF技術。

在掃地機械人頂部的小圓盤裡，就藏着一個可以旋轉的激光雷達。

它可以高速旋轉發射出激光，根據激光照射到目標物後反射回來的時間，來判斷自己和目標物之間的距離，從而判斷出自己所處的位置、實現定位。

像此前沒有導航的隨機掃地機械人，往往是走到哪掃到哪，完全沒有規劃。

最終結果就是：掃了但沒完全掃，主人不得不自己重新掃。

而dToF技術可以讓導航的精度進一步提升。

其最大的優點就是幾乎不受光線干擾，可以保證掃地機械人在昏暗環境下工作時，依舊保持超高的精確度。

事實上，現在的掃地機械人在工作前都會對家居環境進行一次全方位的掃描，並構建出一個3D地圖。

這時依舊要靠LDS激光雷達和dToF強強聯合。

配合SLAM算法，掃地機械人可以從一個完全未知的家中任何一點出發，360°全方位識別家居環境信息。

還可以構建出一個精準的3D戶型圖，對複雜戶型進行識別、並對清掃路線進行規劃。

在之後的日常使用中，它還會進一步精細化已經構建出的戶型圖，對存在偏差的地方重新校正，最終讓機械人徹底「盤清楚」家裡的地形。

此外，LDS激光導航還能讓機械人實時自我定位，並且記錄下來。

這一方面能讓機械人按照規劃的路線進行清掃，另一方面還能它在充電後繼續回到剛剛沒打掃完的地方工作，避免了此前隨機清掃機械人會出現的漏掃、重複清理的情況。

還打破了這些「刻板」印象

BUT，眾所周知，掃地機械人的非人「藝能」不止亂撞亂跑。

掃到一半灰塵盒滿了，當場罷工；地板地毯水泥地一起拖，加速更換；虛擬牆一不小心忘設了，直接出門到小區里轉幾圈……

但現在，這些也已經成為「傳統印象」了。

針對沒有虛擬牆就無法實現個性化清理的情況，最新的掃地機械人能通過AI語義分割、3D目標定位識別，再結合路徑規劃技術，滿足任意地點的清掃需求。

為了讓需求交互變得更直接，現在還加上了AI智能語音交互功能，說句話就能指派它幹活。尤其是對老年人而言，掃地機械人有了語音控制後，使用起來要簡單不少。

例如，不需要掃地機械人全屋清潔，想讓它來清理一下倒在沙發底下的狗糧、或者是灑了一廚房的油污的話，只需要呼喚一聲名叫YIKO的語音助手，「OK YIKO，去沙發那兒掃一下」，機械人就能聽懂「沙發」和「掃」的指令，準確到達指定地點幹活。

針對「自動罷工」的情況，最新的掃地機械人基站，已經集成了自動集塵、自動洗拖布、除菌烘乾等功能，真正意義上實現了清潔全過程「徹底解放雙手」的效果；

還有無差別拖地的情況，最新的掃地機械人加裝了AI自動識別，準確識別地面的材質、選擇最合適的清潔方式，例如在木地板、瓷磚上進行拖地，而水泥地、地毯等則以掃地替代……

初代掃地機械人玩家能想到的所有槽點，最新的科沃斯地寶X1基本都解決了。

積澱下的技術爆發

回看行業本身，掃地機械人似乎恰好趕上技術爆炸的時代。

一如當年興起的智能手機，可搭載的技術取之不竭，誰能在同一時間裏搭載更多前沿技術，誰就會在市場中佔據更大的先機。

但技術真是毫無預兆地爆發的嗎？

其實不然。

作為一類科技產品，掃地機械人的發展已經走過了兩個十年，2次迭代。

從1.0時代的「圖個新鮮」，到2.0時代的科技突破，再到3.0時代的真·智能，每一個時代的掃地機械人，較之上一代都有非常顯著的變化。

1.0時代，指2001~2010年前後，彼時掃地機械人並不智能，內置的算法只能滿足最基本的掃地要求，開關也只能通過物理按鈕進行，基本沒有其他功能。

△彷彿1.0時代的掃地機械人

後來雖然出現了像慣性導航、超聲波導航等技術，但缺點也同樣明顯。慣性導航依賴的硬件（陀螺儀、加速計等）不夠精準、同時仍舊依賴碰撞算法；超聲波導航受噪音干擾又太大，掃地機械人整體處在技術悶頭積累的階段。

這個階段確實有一批願意吃螃蟹的消費者，支持者往往是信仰技術改變世界的少數，大眾消費者未必買單。

2.0時代，出現在2010年前後，期間以深度學習為主的AI算法也開始興起，掃地機械人也開始迎來技術上的突破。

2010年左右，激光雷達技術成本驟降，以激光雷達為核心的掃地機械人定位導航技術LDS-SLAM開始出現，解決了慣性導航、超聲波導航出現的各種問題，主動導航規劃有了成熟的解決方案；

2015左右，行業開始出現將清掃和拖地合二為一的「掃拖一體」技術，顛覆了人們對掃地機械人只能掃地的「雞肋」印象。如今，這項功能已經成為市佔率92%的財富密碼；

2017年初，以AI技術為核心的視覺算法、交互方式開始進入掃地機械人行業，進一步提供了掃地機械人物體識別的能力，也真正縮短了機器與人之間的溝通距離……

這一階段里，掃地機械人在智能、功能和交互上具備了一定的實用性，但大多仍舊停留在半自動的狀態，買家雖有增多，但仍無法讓宅家的你在打掃方面徹底躺平。

如今，隨着科沃斯9月15日推出的地寶X1，掃地機械人也迎來了3.0時代，即人們口中「未來機械人」的理想形態。

無論在智能、交互還是功能上，都更加趨近成熟，機械人的視覺中同時擁有了3D深度和物體信息，交互能力與技術深度融合，讓機器擁有「思想」，全自動完成整個清掃的過程。

該階段中，掃地機械人真正從「技術定義需求」的閉環中走出來，像智能手機一樣便利人們的生活。

在掃地機械人逐漸迭代的歷程變化中，科沃斯一直身處浪潮正中。

早在2009年，科沃斯就已經作為國內先行者進入掃地機械人領域，彼時行業還處在1.0階段，但科沃斯已經積累了幾十項技術和設計專利。

2013年，科沃斯作為國內第一人，將LDS-SLAM運用於掃地機械人領域，帶領行業進入2.0階段，擁抱技術升級。

2015年，第一個推出掃拖一體技術，推動掃地機械人步入掃拖一體化時代；2017年，第一個推出3D-drive立體清潔系統……

這樣的「行業首個」經歷，科沃斯還有很多：布局VSLAM和LDS-SLAM雙技術路線；推出用於避障的AI系統AIVI；將TrueDetect 3D結構光避障技術應用到掃地機械人上……

從LDS-SLAM、掃拖一體到AI避障、交互算法，科沃斯不斷突破的新技術，賦予了掃地機械人更多的實用性，真正實現了一定程度上的自動化，這也正是掃地機械人2.0時代的標誌。

在那之後，科沃斯並未停止前進的腳步，2020年光是研發投入，就達到3.38億元；僅2021年上半年，在研發上就已經投入了2.02億元。

而如之前所說，科沃斯最新出品的地寶X1，開啟家用服務機械人的新紀年。

如果說2.0的掃地機械人能快速規劃完成全屋清掃，地寶X1作為掃地機械人，更像是智能管家一樣的存在：

升級成3D建圖的定位導航規劃，與2.0時代停留在激光雷達建圖的2D效果已有很大差異，機械人真正「看見」了人類眼中的世界。

將AI語音交互技術用於掃地機械人，真正做到了讓機械人「聽懂人話」，做出人需要的任務，這在行業內還是首個；

掃地機械人本職的清潔功能，也從單純的「掃拖一體」，終極進化成了自動補水、洗拖布、除菌、烘乾、集塵……等集大成的機械人。

沒錯，站在我們普通人角度看，地寶X1更接近於我們認知中「真·懶人神器」。

不同於之前幾代產品，掃地機械人3.0時代就此到來。

回看掃地機械人的歷程，從被視為「雞肋」的1.0時代，到2.0時代迎來的全面技術突破，一直進化到如今3.0時代的「全面智能」，也是智能、功能和交互技術在進化中一個不斷積澱的結果。

在這其中，科沃斯並非恰好抓住時代節點的玩家，而是敢吃螃蟹、敢披荊斬棘，在背後掀起技術革新的先行者。

這些改變並非一蹴而就，需要量變到質變的演化，儘管這一過程中有人質疑、有人嘲弄，但堅持深耕技術，不斷追求產品極致的人也最終成為開啟新時代的先行者。

未來我們家裡清潔還會變得如何方便，如何舒心，還得依靠這些技術先行者的努力探索。

— 完 —

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