在IFA开展前夕，看戴森如何让机器“看见”牙缝、污渍与故障

wps_doc_0.jpgDyson Unveiled 2026 发布会现场，柏林 · 2026 年 9 月 3 日

IFA 开展前夕，戴森在柏林 Bolle 举办了今年的新品发布会。现场有句话出现了很多次——Seeing the unseen，“看见不可见之物”。

刚看到“Seeing the unseen”时，我其实没太在意，毕竟发布会总要有个主题。但逛完现场再回头看，CameraJet™ 在找牙缝，Nurovi™ 在找灰尘和污渍，几款产品还真都和“看”有关。只是它们看的不是多特别的东西，反而都是日常使用中那些很细小、很容易漏掉的地方。

在当天发布会前，我采访了戴森创始人 James Dyson 之子、戴森首席工程师 Jake Dyson。我问了两个问题：戴森如何定义 AI 时代的智能家电？当产品开始采集环境、设备乃至口腔相关数据时，如何处理本地法规、隐私和数据安全？

Jake Dyson 的回答没有把 AI 描述成一个面向消费者的万能功能。相反，他把它放在两个更具体的位置：一是研发阶段，用集中、特定的数据训练机器学习能力；二是服务阶段，把产品知识与设备信息结合起来，更快地诊断问题和回应用户。换句话说，AI 在戴森这里首先是一种工具，而不是产品本身。

从牙缝开始：把 AI 变成一套动作链

CameraJet™ 算是这次发布会上比较特别的一款新品。乍一看，最大的变化就是牙刷上多了一颗摄像头，但它并不是拿来单纯“看牙齿”的。刷牙时，摄像头会寻找牙齿之间的缝隙，识别到位置后，再触发液体喷射。戴森想做的，是把刷牙、清洁牙缝和漱口这几件事尽量放到一次流程里完成。

戴森 9 月 1 日公布的资料里，也给出了一组比较具体的数据。CameraJet™ 使用的是一颗 10 万像素微距摄像头，每秒可以完成 28张实时图像的扫描，发现牙缝后，最快 100 毫秒就能触发锥形漱口液喷射。为了让机器知道“哪里是牙缝”，研发阶段还收集了 47 万张口腔图像用于机器学习训练，AI机器学习算法的底层代码超 1600 万行。

wps_doc_1.jpgDyson CameraJet™ 口腔护理系统与 MyDyson™ 应用展示

这些数字的意义，不在于把牙刷包装成一台“算力设备”，而在于它建立了一个完整的感知—决策—执行链：如果摄像头看不到牙缝，喷射就只能盲目发生；如果算法不能在刷头高速运动中稳定识别，液体动力学再精密也无法落在正确位置。AI 的价值因此不是独立存在的，而是把光学、机械、流体和软件连接起来。

Jake Dyson 在采访中也特意谈到了这一点。现在大家聊 AI，很容易先想到 ChatGPT 这类生成式 AI，但戴森用在产品里的机器学习并不是这个思路。它不需要什么都懂，很多时候就是解决一个很具体的问题。比如 CameraJet™，需要做的就是在牙刷不断移动的过程中找到牙缝，然后把漱口液喷到正确的位置。对于家电来说，这种“只解决一件事”的 AI，反而更容易真正落到产品体验上。

从“会导航”到“会验证”：机器人清洁进入闭环

戴森这次展示了R2 Nurovi Wash+Dry™扫拖机器人 和 R3 Nurovi Spot+Scrub UV™ Ai扫拖机器人。

R2 采用了双通道捕尘结构，大颗粒碎屑和细尘微粒会用不同方式处理。机器还会通过声学压电传感器判断灰尘情况，并识别当前的地面类型，吸力也不是从头到尾固定在一个档位。

它 还有个比较直观的变化，就是拖布不再是常见的圆形设计，而是做成了等宽莱洛三角形。工作时拖布还会做偏心运动，目的很实际，就是尽量擦到墙边，碰到角落时也能多往里够一点。

R3 又多了一项 UV紫外光辅助检测，平时肉眼不太容易发现的污渍，也能通过 UV 找出来。

wps_doc_2.jpg发布会现场展示的 Nurovi™扫拖机器人产品线

这几年扫地机器人比拼的东西一直在变。

前几年看扫地机器人，现场演示最多的还是避障。工作人员会故意在地上放拖鞋、杂物，再摆上桌椅，看机器人会不会撞上去。后来激光雷达越来越普遍，展台上又开始展示地图和清扫路线。路线规不规整、房间分得准不准，当时都算是比较直观的卖点。

这两年再看，避障、建图这些功能已经很难让人觉得新鲜了。路线规划得再好，清扫结束后地上还留着一块脏东西，前面的演示多少都会显得有点尴尬。对扫地机器人来说，最后还是得回到最基本的事情上：到底扫没扫干净。

所以现在再看扫地机器人的演示，我觉得路线规划已经不是最有意思的部分了。机器发现一块脏东西之后会怎么处理，擦过一遍发现还没干净会不会再来一次，这些反而更值得看。

说到底，消费者买扫地机器人是为了少做点家务，不是为了研究它今天在家里走了一条什么路线。

数据安全：不上传口腔影像，不等于完全没有数据

CameraJet™上有摄像头，我们采访 Jake Dyson 时自然也聊到了数据。

CameraJet™的情况会更敏感一些，因为摄像头是在口腔里工作的。看到这个设计时，我们也马上想到，摄像头拍到的画面会不会留下？尤其产品未来要进入不同国家和地区，各地对于数据存储和传输又有不同要求。采访 Jake Dyson 时，我们也直接问了他这个问题。

Jake Dyson 提到，产品需要的机器学习能力主要是在研发过程中训练出来的，并不是用户开始使用之后，再不断把拍到的口腔图像传出去。CameraJet™官方页面对这一点写得更直接：摄像头只会在实时查看以及自动喷射功能工作时开启，过程中看到的图像不会录下来，也不会保存在产品或者云端。

需要区分  “口腔影像不录制、不存储”是针对 CameraJe™图像流的具体承诺；它不能被扩大解释为 MyDyson™或其他联网产品不处理任何数据。

口腔影像只是其中一类数据。

从戴森目前的智能设备隐私说明来看，使用 MyDyson™还可能产生其他信息，包括登录资料、手机系统及品牌、设备设置、使用情况、传感器信息和产品性能数据。账户安全、设备运行、维护提醒、故障诊断等功能，都可能会用到其中一部分。

说到数据安全，普通用户其实很难有兴趣研究一整套技术架构。大家更容易关心的，还是自己在使用过程中到底留下了什么。

拿 CameraJet™来说，我更想知道几个很实际的问题：摄像头看到了什么？画面有没有留下来？如果有数据上传，上传的又是什么？不用这个功能的时候能不能关？

把这些问题一个个说清楚，比简单告诉用户一句“我们重视隐私”有用得多。

CameraJet™的口腔影像不保存，并不意味着围绕智能设备的数据问题到这里就结束了。

MyDyson™毕竟是一款联网应用程序，需要账号登录，设备的故障诊断、运行状态和售后也会通过它完成。这样一来，使用过程中自然还会涉及其他类型的数据。与其让用户自己翻隐私条款，我觉得更直观的方式还是把这些东西放到应用程序里：什么数据正在使用、哪些会上传、哪个权限可以关，一眼就能找到。

AI 家电的下一道门槛：能否解释自己的必要性

发布会现场还展示了HushJet™巡航气流净化器系列。

wps_doc_3.jpgHushJet™巡航气流净化器系列现场展示

现在新品发布会不提 AI，好像就少了点什么，但戴森这次并没有把所有新品都往 AI 上靠。

有些事情靠风道能解决，就把风道做好；刷毛能解决，就去改刷毛；结构本身能解决，也没必要硬塞一个 AI 进去。只有当机器需要自己判断眼前发生了什么，比如哪里有污渍、牙缝在哪里、当前环境该怎么调整动作时，算法才真正有用。

家电也不一定非得变成一个能陪人聊天的机器人。

看这类新品时，我其实不太在意厂商用了多大的模型。扫地机器人把地弄干净，牙刷能够认准该清洁的位置，最后体验到的无非就是这些。技术当然重要，但对大多数人来说，它更像藏在产品后面的东西，功能好不好用才是摆在面前的。

结语：看见之后，责任才刚开始

在德国柏林Bolle 的舞台上，“看见不可见之物”是一句很有效的产品口号：牙缝、细尘、污渍、空气颗粒和设备故障，都可以成为传感器与算法的新对象。但当机器看得更多，企业也必须解释得更多。

CameraJet™要认牙缝，Nurovi™要找地上的灰尘和污渍。两件产品做的事情完全不同，但都有一个特点：机器不用认识整个世界，只要把自己眼前这一小块地方弄明白。

认准了，再把后面的事情做好。

这可能比什么都会一点更适合家电。

不过，摄像头和传感器越来越多以后，也会带来一些以前买家电时不太会考虑的问题。

过去买一台吸尘器，很少有人会问它“知道了什么”。现在机器开始识别房间、地面、污渍，甚至牙齿之后，这个问题就没办法完全绕过去了。

摄像头和传感器越来越多之后，以前买家电时很少考虑的一些事情，现在也得开始考虑了。比如机器工作时看到的画面会不会保存，有没有东西需要上传到云端，以及这些数据除了完成当前功能之外，还会不会拿去做别的事情。

用户迟早会关心这些事情。

发布会上当然少不了各种参数。AI 识别率、传感器数量、响应速度，这些数字放在大屏幕上很好理解，也很容易比较。

但产品真正带回家之后，情况就不一样了。用户每天面对的不是一组参数，而是一台知道周围发生了什么、还会自己作出一些判断的机器。

但机器真正放进家里以后，用户面对的就不是这些参数了。设备每天都在运行，也会接触到越来越多的信息。这个时候，厂商除了告诉用户“它能做什么”，最好也把“为什么需要这些数据、数据去了哪里”说明白。

发布会结束后再想到“Seeing the unseen”，我的感觉和刚进场时还是有点不一样。

家电能看清更多东西，当然能帮助它把事情做得更准。只是摄像头和传感器的能力越来越强之后，也不能什么都默认多看一点、多留一点。完成一个功能究竟需要看到什么程度，其实也应该算在产品设计里面。

这类问题在发布会上可能没有新品演示那么抢眼，普通消费者第一次看到产品时也未必会马上想到。但只要摄像头、传感器和联网功能继续进入更多家电，迟早都会碰到。

一台机器为什么需要摄像头，摄像头工作的时候看到了什么，用完之后又留下了什么，这些事情最好都能让用户很容易弄明白。

机器变聪明当然重要，但用户知道它为什么这么聪明，同样重要。

作者：Arlo