重新定義清潔方式。

“四肢”發達，“頭腦”簡單

在過去幾年，掃地機器人進入了快速迭代期，從清潔系統，到外觀，再到基站，都和最初的產品有了天壤之別，然而時至今日，大刀闊斧式的創新越來越少，掃地機器人下一個拼圖又該是什么？

一直以來，廠商們在銷售過程中無不強調掃地機器人“人”的屬性，但用戶真正感受到的卻是“機器”的屬性，所謂的智能化更多是個噱頭。再看過去的升級也大多圍繞在“機器”的屬性上，而“人”的屬性卻進展寥寥。不過隨著大模型的興起，智能決策、人機交互逐漸被重視起來，機器人的智能化拼圖正在完善。但在這之中，仍有一個問題被人們所忽視。

除了需要提升清潔系統，還需要改變機器人的作業邏輯。

簡單來說，現在的掃地機器人只有機器的“蠻力”，卻沒有人的“靈巧”。作業中，只會按部就班的“一條道走到黑”，導致最終的清潔效果并不穩定，甚至會反向清掃。無法像人一樣，知道哪里臟，有多臟，是什么樣的臟污，從而做出相應的清掃方式。

在真實場景中，地面的臟污程度和臟污類型都不同，包括零食殘渣、飲料液體、廚余污漬等等。而一旦遇到這些臟污，如液體類，大多會被邊刷掃的到處濺射，引發更多的清潔問題。另外，在遇到重污區域時，也會出現清潔不干凈的情況，若采用多遍清掃，又會導致重復清掃，耗能增加，整體清潔效率低，體驗感下降等。

如果讓機器人具備和人相似的主動臟污識別能力，無疑是讓機器人具備“人”的屬性的重要途徑。

通過主動臟污識別，意味著機器人能夠根據地面的實際情況實時調整清潔策略，做到有的放矢，在臟的地方反復清潔，不臟的地方不做無效清潔，有效減少人工干預，提升機器人的清潔效率和質量，其意義不言而喻。

事實上，市面上已經有廠商將臟污識別技術集成到產品中，如云鯨J4、云鯨逍遙001，且取得了不錯的表現。與此同時，這條賽道的玩家不只有云鯨等廠商，INDEMIND在臟污識別技術研發和應用上同樣走在了行業前列。

作為一家以視覺技術為核心的AI技術公司，INDEMIND在視覺感知技術的探索上，有著天然的敏感性，在早期著手研發機器人解決方案之初，便意識到機器人在清潔邏輯上的局限性，過于呆板化的機械式清潔，會降低機器人的清潔表現。

因此，如何讓機器人能夠自主探污、識污，根據污漬的種類和分布情況，自主決策清潔方式，便成為了INDEMIND的一個重要技術目標。

為了實現構想，INDEMIND自研了極具自身特色的圖像算法，配合自研的融合攝像頭及主動補光策略，構建了基礎的INDEMIND臟污識別技術。經過多次算法迭代，最終實現了平均臟污檢出率99%以上（包含常見固體、液體臟污），支持任何地面材質、花色、光線下的透明、半透明，不透明液體及干涸污漬識別、顆粒狀臟污識別、粉末狀臟污識別，是目前行業極少成熟且性能優異的技術方案。

重新定義清潔方式

針對不同地面情況，INDEMIND開發了系統化的清潔策略，包含清潔遍數、清潔力度（毛刷壓力和速度、出水量等）、清潔時長等，配合INDEMIND基于設備端、云端智能決策平臺、大數據平臺三端專門建立的智能決策引擎，能夠支持機器人自主判斷決策清潔方式，如遇到液體時，停止邊刷，僅使用拖地功能，以防液體濺射。

同時，機器人不再受制于清潔結構和自身重量，對重度臟污可以自主執行多次清潔及清潔成果檢測，提升清潔能力上限，且也意味著機器人開發的硬件選擇有了更多可能。

此外，機器人也不再受制于定期清潔計劃，具備主動臟污巡檢和作業能力，對于使用者更加友好和智能。

需要提到的是，商用清潔機器人在清潔邏輯上的問題和掃地機器人并無本質區別。平均化、全覆蓋的清潔邏輯，一是讓機器人在重污區域沒有清理干凈時就需要人為參與檢查；二是輕污區域清潔費水費電的情況。看似替代了人力，卻又沒有完全替代。

臟污識別技術對于掃地機器人以及商用清潔機器人而言，絕非簡單意義上的常規升級，而是在重新定義清潔方式，讓機器人在行為上真正開始仿生，這與現有產品有著跨代差別。

審核編輯 黃宇