当AI进入家庭，追觅开始让家务“隐入尘烟”

7月17日至20日，2026世界人工智能大会在上海举行，本届大会以“智能伙伴，共创未来”为主题。当人工智能加速从数字世界走向现实生活，如何让技术真正进入产业、服务于人，成为本届大会的重要议题。

追觅科技创始人兼CEO俞浩在演讲中表示，在“人工智能+”上升为国家战略的当下，青年科创力量既要攻克基础性科学难题，也要推动AI落地真实产业场景，让AI真正走进物理世界、服务千家万户。

这句话勾勒出AI发展的两条纵深路径：一端不断向基础科学深处探索，一端持续向产业与生活深处扎根。对于追觅而言，家庭正是AI进入物理世界的重要入口，“服务千家万户”则意味着AI需要走出实验室与屏幕，在一个个真实、复杂而具体的生活场景中创造价值。

过去一百年多，人类关于美好生活的探索与家电息息相关：洗衣机代替手洗，吸尘器代替扫帚，洗碗机将人从水池边解放出来。但大多数家电依然需要人来观察环境、判断需求和下达指令，机器承担了执行，人仍然负责思考。

AI的出现推动人与家务关系发生变化。当家电拥有感知环境、理解需求、自主决策和物理行动的能力，许多原本依赖人工完成的判断，开始交由家电自主处理。

作为家庭智能化进程中的先行者，追觅基于清洁——家庭中最复杂、最高频的场景之一——打磨出了感知、算法与运动控制能力，推动地面清洁从传统工具辅助走向更高程度的智能化。如今，这套源于清洁场景的技术能力，正进一步向洗衣、洗碗、食材管理与环境调节等更多元家庭空间延伸。

一幅新的家庭图景正在变得清晰：机器逐渐接过重复、琐碎而又需要持续判断的劳动，人则把时间重新留给生活本身。这既是追觅“用科技推动社会进步”在家庭场景中的具体表达，也是俞浩所说的“让AI走进物理世界、服务千家万户”的现实路径。

追觅把AI带向家庭，从地面清洁开始

家的样子从不千篇一律：错落的家具、纵横的户型、层叠的摆件永远都是因人而异。这意味着AI要从实验室走向家庭，不能只按照既定的程序机械地执行命令，还要拥有在复杂动态环境中灵活应变的能力。

而地面清洁，正是家庭中最典型的复杂任务之一。

对于进化了数百万年的人类而言，“把地扫干净”是一句仅凭经验就能执行的指令。但对AI来说，这个看似简单的目标，却需要被拆解成一整套感知、理解、决策与执行的复杂链路。在这条链路里，算法、感知、动力系统和机械结构必须协同工作，才能将一句抽象的“扫洗干净”，转化为稳定、可靠的现实体验。 

以清洁场景为起点，追觅逐渐构建起一套感知、理解与执行相互配合的智能系统：通过视觉与传感器识别空间、障碍物和地面状况；通过算法理解清洁目标，完成路线规划、区域划分与策略调整；再通过高速数字马达、运动控制和机械结构，将决策转化为具体动作。

从感知理解到决策执行，这套能力真正落地远比想象中复杂。家庭环境高度非标，空间布局、地面材质与障碍物状态随时可能发生变化。追觅的价值正来自于对清洁场景的持续细分，在一个个具体问题中积累起对家庭的深度理解。

比如针对贴边清洁，追觅扫地机首创仿生机械臂技术，并于2026年进一步升级为机械臂极致外扩。贴边清洁时，机械臂，主动双目技术需要实时感知边缘空间与周边障碍，判断外扩与回收的时机；算法则需要控制机械臂按照预设轨迹完成伸缩，确保清洁的稳定性。

低矮空间是家庭清洁的另一处盲区，对洗地机这类身形较大的清洁工具来说更是如此。为此追觅洗地机开发了“躺平清洁”的功能：机身内置双陀螺仪作为传感器实时判断机身姿态，当系统识别到机器进入躺平状态后，助力轮便会根据用户在APP上下达的指令完成前进、后退和转向，从而完成低矮空间下的清扫工作。

对地面材质的识别与适应也体现了追觅对家庭的细致洞察。比如针对欧美家庭常见的地毯材质，追觅扫地机首创了0打湿地毯滚筒遮罩技术，机器通过AI视觉传感器实时识别地面材质。一旦检测到地毯，滚筒模块会自动抬升，一个特制的避水遮罩会同步降下，如同为拖布“穿上雨衣”，实现拖布与地毯的零接触，避免造成污染。

在深入全球家庭的过程中，追觅将“地面清洁”这一抽象目标不断拆解，形成从感知理解到决策执行完整的清洁步骤。正是在这些细分场景的持续训练中，AI逐渐学会理解家庭，并将智能能力转化为稳定、可感知的清洁体验。

一套AI能力，穿过家务的每个场景

以清洁场景为起点，追觅开始将AI带向家庭的每一寸空间。

食材保鲜、衣物洗护、餐具清洁，看似对应着不同场景，背后却共享同一套家庭AI化的路径：进入复杂环境，识别真实状态；拆解抽象目标，形成具体策略；再通过算法、传感器与机械结构协同，将判断转化为产品体验。这也意味着，追觅在清洁场景中训练出的AI能力，具备了向更多家庭设备延伸的基础。

以冰箱的AI化升级为例，过去冰箱主要依靠制冷、温控与湿度调节实现“食材保鲜”，本质上是功能逻辑。AI时代，冰箱的价值开始从“食材保鲜”向“食材管理”迭代，这是功能逻辑向智能逻辑的转轨。AI不仅要知道冰箱里有什么、分别放在哪里，还要判断食材是否新鲜、适合如何储存、何时需要优先食用，并据此给出下一步建议。 

追觅的思路，是先让冰箱获得完整感知内部空间的能力。追觅冰箱将高清摄像头与高精度机械臂深度集成，由机械臂带动摄像头从不同位置和角度对舱内食材进行多次扫描，由此，冰箱得以更全面地掌握食材的种类、位置与状态，为后续的分析、判断与主动管理建立基础。

在“看见”之后，AI还需要进一步完成“理解”。基于多传感器感知与场景语义理解能力，AI Master食材管家系统可以分析食材种类、评估新鲜程度，推荐更适宜的存放位置，并预估保质期限。识别结果同步至手机端后，系统还能在食材临近保质期时主动提醒，并结合实时库存与用户偏好推荐菜谱。

从识别食材，到判断状态，再到给出存储与食用建议，“保鲜”由一个抽象目标被拆解为感知、分析、决策和管理的完整链路。摄像头、AI与机械臂也由此形成“眼、脑、手”的协同：摄像头负责看见，AI负责理解，机械臂则拓展感知与执行的边界。 

同样的逻辑，也在洗衣和洗碗场景中展开。

对洗衣机而言，“把衣服洗净并烘干”并不存在一套固定答案。衣物重量、含水率和洗涤状态不同，对水量、时长、转速和烘干方式的要求也随之变化。追觅通过AI洗烘精控能力识别衣物状态，并动态匹配更合适的洗涤与烘干方案，将用户的一句“洗好衣服”，拆解为多个可被感知和调节的参数。 

洗碗机面对的同样是一个持续变化的任务。餐具数量、摆放方式和脏污程度各不相同，固定程序很难兼顾清洁效果与水电消耗。追觅洗碗机通过红外浊度传d感器感知脏污程度，由算法判断所需的清洗力度和方式，再向机械臂控制系统下发指令，动态调整喷淋与清洗策略。 

从地面清洁到食材管理，从衣物洗护和餐具清洁，追觅推动家庭AI化的基本路径已然成型：进入足够复杂的场景，拆解足够真实的任务并匹配对应的技术方案，再将经过验证的能力沉淀下来，迁移至新的产品与场景之中。

AI时代，让家务劳动“隐入尘烟”

由此，我们或许能勾勒出一个典型的“追觅”式家居环境：

下班到家后，只需一句指令地面清洁便能自动完成，墙边、桌脚和床下等角落都能做到一尘不染；打开冰箱，不必费力回忆哪些食材即将过期，系统已经整理好库存与状态，并给出当天的饮食建议。换下的衣物放进洗衣机，餐后的碗碟交给洗碗机，机器会根据真实情况完成后续判断，人不必自己选择模式、反复调整参数……

家务仍在发生，只是越来越少被人感知。被释放出来的时间，可以用来陪伴家人、读一本书、看一场电影，或者什么都不做。把时间还给生活，正是家用电器承载的终极目标。

1879年，爱迪生用一盏白炽灯拉开了家用电器时代的序幕。伴随着第二次工业革命的开展，电力革命开始重构家庭生活，电熨斗、电冰箱、洗衣机等电器开始走进千家万户。

1966年，一位美国工程师开发了世界上第一台真正的智能家居中控主机，它能够控制家中的温度、照明、安全系统，成为家庭设备的集中管理和自动化控制的先驱。 

1997年，比尔盖茨耗时7年的“未来之屋”正式完工，其系统集成度极高，包括中央电脑控制、环境自动调节、访客偏好识别等，被誉为“世界上最聪明的房子”。

人类从未停止过对智能家庭的想象，而每一代的家电或许都是当时的“人工智能”：工业时代，机器替代体力劳动；家电时代，电器降低家务强度；如今到了人工智能时代，家庭生活由“自动化”进一步走向“自主化”。

以追觅为代表的科技品牌正将AI带入更多家庭场景，正如俞浩在WAIC演讲中指出，要推动AI落地真实产业场景，让AI真正走进物理世界、服务千家万户。

家庭正是这一判断最具现实感的落点：AI走进物理世界，意味着它能够理解真实环境、应对复杂变化并完成具体任务；服务千家万户，则意味着技术最终要沉淀为稳定、可靠、人人可感知的生活体验。

从地面清洁出发，再走向食材管理、衣物洗护、餐具清洁与环境调节，追觅正在让AI穿过家务的每一个场景。“让家务隐入尘烟”，也由此成为追觅“用科技推动社会进步”在家庭中的具体实践。