近年来，清洁电器市场经历了从「功能普及」到「体验竞赛」的快速跃迁。AI 的渗透，更是将产品竞争的门槛，从「吸得净」转向「看得清、分得明、想得全」。换句话说，消费者想要的是一个能读懂地面、识别灰尘、自己决定「该用多大劲」的清洁搭档。
近年来，清洁电器市场经历了从「功能普及」到「体验竞赛」的快速跃迁。AI 的渗透，更是将产品竞争的门槛，从「吸得净」转向「看得清、分得明、想得全」。换句话说，消费者想要的是一个能读懂地面、识别灰尘、自己决定「该用多大劲」的清洁搭档。
为了适应消费者需求的变化，追觅吸尘器在干湿两条清洁路线上分别注入了「感知能力」，各自去适应场景中最为棘手的痛点。在 Z50 Station 上，红外粉尘传感与 AI 算法，精准识别微米级灰尘颗粒；地刷端长出「灵敏触觉」，瞬间判断地面材质。Air Wash 轻灵吸尘洗地机则搭载了智能脏污感应和灵捕 AI 机械臂，做到看得清、判断准、决策快。
让机器「看见」微米级尘埃
在干清洁场景下，追觅 Z50 Station 搭载了一套 AI 智能灰尘感应系统。这套系统的核心难点，不在于「检测到有灰」，而在于「算法适配」。
「我们要让机器能区分不同灰尘的密度、速度、颗粒大小，减少误判。」项目负责人坦言。家庭中的灰尘成分极其复杂：有从室外带入的沙土，密度大、颗粒沉；有织物脱落的绒毛，质量轻、易飘散；还有肉眼几乎无法察觉的螨虫排泄物和花粉。如果算法不够精准，机器要么对细小灰尘「视而不见」，要么对正常地面过度反应，徒增能耗和噪音。
追觅 Z50 Station 可通过红外粉尘传感技术，捕捉颗粒物通过时的光学信号特征，再由后台算法进行多维度比对，最终精准识别微米级的颗粒物。
这种「看见」的能力，被投射在机身那块超高清 LCD 大屏上。用户不再需要凭感觉判断「地扫干净没」，屏幕上显示的颗粒物数量范围，让清洁效果从「玄学」变成了「显学」。
AI 智能灰尘感应系统
让算法捕捉电流，「摸」出地面材质
手持端解决了「脏不脏」的感知问题，地刷端则要解决「怎么吸」的决策问题。
地砖、木板、地毯，对吸力的需求截然不同。地毯纤维深，需要大吸力把藏匿的灰尘「拔」出来；而硬质地板如果吸力过大，不仅费电，还会产生刺耳的噪音。
于是，追觅吸尘器研发团队在地刷内置了一套算法，可通过捕捉微小的电流波动变化，瞬间判断出地面材质，并自动调节转速——上地毯，加大马力拔除；回地板，降下转速静音。
这套算法并非一蹴而就。据项目负责人介绍，这是在原有项目上反复迭代出来的成果，经历过多代产品的数据积累，如今已相当成熟。
手持端「看」灰尘，地刷端「感」地面，两套感知系统高效协同，让机器同时拥有了「眼睛」和「触觉」，知道哪里脏，更知道该用多大力。
追觅 Z50 Station 配适各清洁场景
当吸尘器能洗地，还能「预判」
湿清洁场景下的挑战比干清洁更复杂。玄关沾满泥泞的脚印、厨房地面的酱油渍、客厅打翻的麦片——每种污渍的浓度、粘稠度、扩散面积都不一样。用同样的水量和吸力去处理，要么擦不干净，要么浪费水电。
为此，Air Wash 轻灵吸尘洗地机搭载了智能脏污感应传感器。它像给机器装上了一双能「看清」污渍成分的眼睛，可以自动识别液体污渍的类型与浓度，并据此调节吸力与出水量，轻污轻洗、重污重洗。这种动态调节既保证了清洁效果，又省水省电。
而真正体现 AI「预判」能力的，是灵捕 AI 机械臂。它搭载了智能预判算法，能够精准识别边角污渍与地面水渍。其技术实现分为三层：
在感知层面，地刷前侧的红外传感器经过数千次测试，可适应超千种墙面材质与光线条件，确保在不同家庭环境中都能稳定工作。在决策层面，算法逻辑借鉴了人形机器人与无人驾驶领域的成熟经验，将响应时间优化至微秒级。在执行层面，采用伺服电机驱动技术，机械臂响应时间小于 0.2 秒。
当 Air Wash 行进至墙边时，机械臂主动伸出，回拉时前倾式刮条主动下压刮洗，一捕一刮之间，有效清洁了边角脏污。
恒净活水洗地系统 2.0
结语
「AI 的崛起，让我们看到了重构人机关系的路径。本质上，就是把『用户适应机器』的逻辑，扭转为『机器适应用户』。」追觅工程师总结。
这种适应，细腻到看不见，却处处感觉得到。当一台吸尘器能「看见」微米级的灰尘，能「摸出」地面的材质，能「预判」边角的轨迹，它便不再是一个被动等待指令的铁疙瘩，而是一个真正能理解环境、主动决策、精准执行的智能体。这或许正是清洁电器在这场 AI 浪潮中，最确定的前行方向。
来源：互联网
