从广义机器人到物理AI，追觅寻找智能家庭场景入口
8月10日，《纽约客》撰稿人欧逸文在其文章中描述了一段中国人工智能之旅。
他在一张桌子旁，观察一对纤细的金属机械臂正在折叠一件蓝色T恤。这个看似不起眼的工程在科技圈有时被称为“机器人领域的圣杯”，因为这项任务既复杂又充满挑战，而且一旦成功，公众的热情也会很高。
而行业关注两个指标，机器人完成任务的速度以及失败率。失败源于随机性。“你可以用很多种方式把衣服放在桌子上，但每次折叠后的形状都不一样。”
这真实反映了一个现象，从工程角度看，家庭几乎是最不愿意配合机器人的环境。截至今天，大量的资金注入，人工智能还没有规模化进到家里，以至于来自图灵奖得主、纽约大学教授、Meta前首席AI科学家Yann LeCun直言：目前几乎没有公司知道如何让机器人真正聪明到实用。
但从行业来看，To C是物理AI进入真实世界的门票，而家庭是最重要的消费级市场之一。如何跨越实验室与真实世界这道巨大的鸿沟，将成为决定未来人工智能赛道格局的关键一步，而在这个漫长的征程中，以追觅为代表的拥有大量家庭真实场景的科技公司，或将为行业打头阵。
物理AI落地家庭的鸿沟
当你回到家，向机器人下达一句“把桌子收拾一下”的指令，对于终端来说，却要面临无数需要感知理解的场景。
哪些东西是垃圾，哪些东西不能动；杯子应该放进水槽还是洗碗机；孩子突然跑过来时是否需要停止；用户中途改变指令后，已经完成的步骤又该如何处理。这还只是在一个家庭中，面对不同家庭，物品摆放、生活习惯和成员偏好各不相同，甚至连“垃圾”的定义都不一致。
这不是简单的预设任务程序可以完成的，它需要机器人拥有世界理解、任务规划、动作执行、安全交互和异常处理的综合能力。同时，家庭成员的需求更加多元，家务操作只是其中一部分，运动健康、儿童成长、日常互动、安全管理和生活协助，同样构成长期存在的需求。
但从目前行业现状看，物理AI在家庭场景中落地还有很大的鸿沟，最大的技术障碍在于其在“非结构化开放世界”中的泛化能力不足。
与生产线、仓库等相对标准化的环境不同，家庭没有固定的场景。同一张桌子，今天放着水杯，明天可能堆着药品、玩具和水果；老人、儿童和宠物也会不断改变环境状态。机器人面对的不是预先布置好的实验空间，而是一个持续变化、充满意外的真实世界。
当人们对机器人说“把桌上那杯水递给我”，虽然这个任务很明确，但机器人得理解桌子和杯子分别是什么，以及杯子在三维空间中的确切位置，该用多大的力握持杯子，水满时移动要平稳，递到人手里时要等对方握住才能松手。这需要机器对物理世界的空间、力学、物理因果等规律有深刻的理解与执行能力。
更复杂的地方在于，当前不少机器人已经能够在训练数据中认出杯子，但真正的理解意味着，机器人既能从不同颜色、材质和形状的容器中归纳出杯子的共性，又能区分哪个杯子属于谁、哪个杯子装有热水、哪个杯子不适合抓取。它需要把视觉、语言、触觉、力觉与空间信息联系起来，形成对物体属性、相互关系和行为后果的统一认识。
然而，目前以语言为核心的基础模型更擅长处理符号和文本信息，并不天然适合精确编码三维空间、物理因果和连续动作。同时，数据不足进一步放大了这一难题。大语言模型可以利用海量互联网文本进行训练，而真实家庭中的触觉、力控和人机交互数据不仅稀缺，采集成本也很高。家庭环境中还存在光照变化、地面扰动、机械阻力和人员随机移动等大量变量，有限的预训练数据很难覆盖全部真实情况。即使机器人能够在实验室或样板间完成任务，也未必能够直接适应千家万户。
归根结底，想要家庭落地，物理AI还需要跨越世界理解、数据训练、算法泛化、精细控制、安全保障和隐私信任等多重鸿沟。
从需求出发，让机器人先落地
现实的困境阻挡不了物理AI走进家庭的趋势，当下行业显然无法实现一步到位的全能管家，但遵循单点突破的产业规律，企业可以在清洁、收纳、情感陪伴或教育等细分领域找到技术可行、用户刚需、商业能跑通的切口。
能够有机会打开市场的功能，通常需要满足三个条件：足够高频、足够令人厌烦，并且无法被现有工具轻易替代。
扫地机器人就是最经典的范本。地面清洁每日都要做，弯腰费力且枯燥乏味，又没有更轻便的替代方案，它只打透了家务海洋里的这一个细分水域，就撑起了一个千亿级的成熟产业。
同时，这个行业的底层技术与逻辑与具身智能是一致的，其本身就是广义机器人产品。追觅扫地机目前形成的高速数字马达、智能算法与仿生机械臂核心技术，可以完成对任务的“感知—决策—执行”闭环。
追觅扫地机已实现从四大类型识别扩展至280+物体种类识别，最小可识别3mm高度障碍物，对5mm以内低矮障碍物实现100%避障，通过VLM视觉语言大模型与端云协同方案，开放类别识别能力理论上不设上限，App端支持用户自定义添加50类物品识别。