从“工具”到“搭档”：追觅如何用AI让吸尘器变“聪明”

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。