从“堆参数”到“补短板”，扫地机器人需要一场深刻的变革。

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不知从何时起，扫地机器人陷入了“卷参数”“堆配置”的怪圈。传感器越加越多，吸力数值越飙越猛，电池容量越做越大，然而用户体验的提升却远未达到预期。“参数没输过，体验没赢过”成为许多用户的相同吐槽。

问题的根源并不复杂。回归清洁能力这一“第一性原理”，用户真正关心的并非纸面参数，而是实际表现：边角是否漏扫、顽固污渍能否清除、复杂环境中是否频繁被困、毛发是否容易缠绕。

基础性能的过度配置，并未带来用户体验的明显提升，反而让产品偏离了真正好用的方向。

参数飙升，体验“原地踏步”

当前市场上的主流产品普遍搭载各类前沿传感器，看似“高精尖”，实则问题“缠身”：

• 避障仍有“盲区”

“扫地机器人＝家庭障碍制造机”的调侃并非毫无依据。传统激光导航方案受限于原理与布局，对透明玻璃、细小线缆、钥匙等物品难以识别，面对宠物粪便、移动的玩具等动态障碍更是束手无策，常常陷入“要么卡住，要么闯祸”的窘境。这种被动式避障，本质上仍是“盲人摸象”。

• 清洁方式“一刀切”

“不管脏不脏都扫一遍”，是传统扫地机器人的另一大短板。沙发旁的饼干渣清洁不彻底，厨房的油渍却被边刷溅得到处都是；想要针对性清扫，只能手动设置分区，反而增加操作负担。这种 “平均主义” 的清洁逻辑，既浪费电量，又达不到理想效果，且动辄几十分钟的作业噪音，也让用户备受困扰。

• 交互仍属“单向指令”

随着功能叠加，扫地机器人的操作门槛越来越高：复杂的 APP 界面让老年人望而却步，语音控制局限于 “开始 / 暂停” 等固定指令，所谓的 “智能交互” 沦为噱头。如何让机器人真正 “听懂” 需求，成为提升用户体验的关键瓶颈。

正如INDEMIND认为，“用户需要的不是‘数值怪兽’，而是能真正理解环境、解决问题的实用帮手。”

打破传统路径，用空间智能重构清洁逻辑

面对行业困境，INDEMIND提出全新的“视觉空间智能”方案，将全局空间感知能力深度融入机器人的业务全流程。从导航定位到避障决策，从场景识别到清洁执行，机器人不再是单一功能的执行者，而是能像人一样理解空间、做出判断的智能体。

• 完整的空间感知能力

通过多目立体视觉系统，完整捕捉三维空间信息。不论是3厘米高的沙发底缝，还是400平方米的户型结构，都能精准建模，生成可分层、可编辑的实时三维地图。机器人能清晰认知自身所在位置、周围环境结构。

• 深度的语义理解能力

不仅能识别“客厅”“卧室”“厨房”等空间属性，还能理解“障碍物”“脏污区”“禁拖区”等功能语义。例如，厨房灶台下被识别为“高风险避障区”，客厅地毯则被标记为“禁止湿拖区”，机器人可据此自动调整行为模式。

• 连贯的智能决策能力

机器人能基于空间信息动态调整行为。例如，从客厅进入卧室时，自动优化清扫路径；遇到门槛时，结合高度差判断是否可通过，真正实现“因地制策”的连贯作业。

再补新拼图，全面升级核心能力

基于全局空间智能技术，INDEMIND打造出业界首款产品化的多目立体视觉方案——「家用具身扫地机器人AI平台」，使机器人彻底摆脱对激光雷达与复杂外设的依赖。通过多目相机实时捕捉空间内的三维坐标、物体轮廓与光线变化，结合“端侧+云端”低算力混合模型，实现高精度导航、视觉-语音-动作多模态识别、三维空间理解与记忆、任务推理与决策、持续对话。

与传统方案相比，除了技术架构的差别，在功能上该平台还具备多项能力突破：

• 智能避障+AI识别

依托全局空间智能，能实时分析空间内物体的位置、大小、形态与运动状态。搭配AI识别，可识别≥40类常见家庭物体（电线、拖鞋、宠物玩具、花瓶等），并结合空间语义判断物体属性——比如在“客厅空间”内，识别到滚动的儿童皮球，会基于空间距离预判轨迹，减速绕行。

• 脏污识别+智能作业

在空间感知层面，机器人能实时捕捉前向10-30cm、宽度40cm范围内的空间细节，精准识别固体（饼干渣、灰尘）、液体（咖啡渍、酱油）、粉末（面粉、爽身粉）、固液混合（酱汁、粥渍）四类脏污，且各类脏污的检出率和召回率均≥95%——即便是透明的水渍，这一能力在行业内独一无二。

更关键的是，机器人会将脏污位置与三维空间地图叠加，生成“脏污热力图”，让用户在APP上就能直观看到“哪个空间脏”“脏污在空间的哪个位置”“脏污类型是什么”。

基于空间脏污信息，智能作业系统会自动匹配清洁策略：在“厨房空间”的灶台区域发现油渍，会结合空间内的台面高度、地面材质，增加毛刷压力并重复清扫2-3遍；在“客厅空间”的地毯旁发现液体污渍，会根据空间内地毯的位置，关闭边刷、调大出水量，避免污渍扩散到地毯。

• 高自由度交互

视觉全栈AI能力支持大模型语音交互，能结合空间智能理解用户的“空间需求”：说一句“清理沙发旁边的饼干渣”，机器人会基于三维地图定位“沙发”所在的空间位置，精准聚焦沙发周边区域。

从空间智能驱动的纯视觉导航（成本相较ITOF便宜50%），到“空间+语义”的策略化避障；从“空间脏污映射”的精准清洁，到“空间需求响应”的高自由度交互，INDEMIND「家用具身扫地机器人AI平台」用“全局空间智能”，重新定义了扫地机器人的核心竞争力，不再是参数的堆砌，而是对家庭空间的“感知力”“理解力”与“适配力”。