中国配资网开户 AI 走出屏幕，家电变成「机器人」

AI 正在迈向下一个十年。

当模型能力继续提升，AI 即将走出屏幕里「回答问题、生成代码」的任务，转向真实的物理世界。

这也是为什么，AI 硬件会成为过去 1-2 年科技行业最热的关键词。相比手机、眼镜、人形机器人等更主流的硬件形态，家电是一个很容易被低估的的关键品类。

因为家电面对的，是清洁、烹饪、洗衣、宠物、庭院这些最日常的生活任务。它们听起来没有人形机器人酷，但足够真实且高频。AI 要走进生活，根本绕不开这些场景。

过去一年频繁出现在行业讨论里的追觅，一度被视为一个激进的搅局者：一家从清洁机器人、智能硬件领域成长起来的公司，突然把边界拉向空调、冰箱、厨电这些传统大家电。

但如果 AI 正在改变家电行业的能力坐标，让竞争从「造好一台机器」转向「让机器理解场景并完成任务」，那么追觅过去在高速马达、感知算法、运动控制和机械执行上的积累，也就不再只是清洁电器时代的局部优势，而会变成一套可以被重新估值的能力资产。

近期，追觅在硅谷举办了「DREAME NEXT」发布会，并把视线投向 2036：未来十年的硬件形态和生活方式，将如何随着 AI 发生变化。在这个宏大命题下，这场发布会也给外界提供了一个观察切片：追觅将如何在 AI 时代重新定义自己。

让家电「长出手脚」

过去 10 年，中国家电里绝大多数品类，都已经完成了一轮智能化升级。

这轮升级的核心变量，是互联以及语言交互。无论是大家电里的「空冰洗」，还是扫地机、洗地机甚至宠物喂食器这些小家电，都变得更加「智能」。用户和产品之间的交互逻辑，也变得更加「自然」：既可以通过手机远程控制，也可以用语言下指令，甚至能让设备在某些预设条件下执行相对固定的任务。

家电第一次从冰冷的机器，变成可以被连接、被调用、被协同的家庭终端。

不过，本质上这些家电仍然还是等待指令的机器。在 1.0 阶段的升级里，它们解决了「听得见」、「连得上」、「能响应」的问题，但还没有真正达到「独立完成任务」达到 L4 的智能水准。

而这些智能化能力，恰好和这一轮 AI 技术浪潮高度对齐。所以，AI 肯定是家电行业未来 10 年竞争的关键变量。

也正是在这个节点上，家电行业未来十年的创新主体，可能会变得更加多元。过去，白电企业的核心能力更多来自压缩机、制冷系统、供应链、制造体系和渠道网络；但当 AI 开始进入家庭，新的竞争变量会变成：一台机器能不能理解真实环境，能不能判断用户需求，能不能把判断转化成动作。

这意味着，下一代智能家电公司未必只从传统白电体系里生长出来，也可能来自清洁机器人、运动控制、智能硬件和机械执行这些更靠近「物理行动」的领域。

这也是为什么，追觅正在成为 AI 家电议题下一个重要的观察样本。

大模型的出现，让家电拥有更强「理解能力」成为了可能。但理解只是第一步，在真实的家庭场景里，完整的智能体验最终要体现在「执行」层面：空调改变风向，扫地机处理边角，洗碗机调整喷淋，冰箱识别食材并联动健康管理……

也就是说，消费者们期待的「2.0 版本的智能家电」，不仅要有更聪明的「大脑」，还必须长出可以和物理世界互动的「手脚」——包括动力系统、感知和算法、机械执行在内的一整套系统化能力。

基于 AI 的感知和算法，有望大幅提升机器对环境的理解能力。仍以清扫场景为例：20 年前的早期扫地机器人识别地形基本靠「不撞南墙不回头」；而如今，感知和算法能力已经开始被用于割草机、泳池清洁机器人等更复杂、更开放的场景。

动力系统对应着家电进入物理世界的基础能力。无论是吸尘、洗地这些相对成熟的清洁任务，还是送风、喷淋、搅拌等新场景，都需要基于高速数字马达的底层动力支撑。

机械能力则决定了 AI 能不能从「数字」走向「物理」：边角的清洁，送风角度的改变，洗碗喷淋的覆盖，都和机械工程能力息息相关。

因此，AI 家电真正改变的，不只是产品功能，而是行业判断一家公司的能力坐标。过去，家电公司更容易被放在压缩机、制冷系统、供应链和渠道能力里衡量；但当家电要从「听得见、连得上」走向「看得见、判断准、做得到」，清洁机器人、运动控制、感知算法和机械执行能力，也开始进入下一代家电竞争的核心区。

打造「更复杂的产品」

当然，在传统商业世界里，有另一条残酷的经验和共识：跨品类是一件很难的事；大多数公司探索「第二增长曲线」都并不顺利。

以家电行业为例，表面上看，「空冰洗」、扫地机、厨电，都是「家里的产品」。但每一个品类背后都有着不同的供应链、制造工艺、渠道体系、售后能力和用户决策逻辑。

所以，当从清洁机器人和智能硬件领域成长起来的追觅，开始宣布进入更多家电品类时，外界自然会推导出一系列疑问：既然跨品类这么难，追觅的底气来自哪里？

诚然，追觅跨品类不能绕过供应链、制造工艺、渠道和售后这些传统门槛；但 AI 时代又给了我们观察家电、硬件行业一套新的评价维度：

要考察「基础能力」，因为这决定着机器能不能被造出来和稳定运行；但更要看「AI 能力」，因为这决定着机器能否适应高度复杂的不同环境，并把理解、判断转换为最终执行的动作。

所以，AI 家电真正难的地方，在于让机器在真实家庭场景里应对各种不同的「复杂场景」。

这里的「复杂」，不是功能数量和参数高低能够概括的，它至少来自以下几类不同的复杂度：

第一类是环境复杂度。

室内地面、厨房、庭院、泳池，并不是同一种复杂场景，分别对应不同类型的环境变量：

吸尘器很大程度上依赖人来判断环境；扫地机器人开始需要自己识别家具、障碍物、宠物和边角；割草机、泳池清洁机器人则进一步进入开放、不确定、边界更复杂的户外和水下环境。

AI 不仅要解决「能不能动」的问题，更要提升机器的环境理解能力。

第二类是自主性复杂度。

传统家电更多是人下指令、机器执行。但下一代家电要解决的，是机器能否在更少指令下主动做判断。比如空调过去主要根据用户设定的温度工作，但在 AI 进入之后，它需要判断房间里有没有人、人在哪里、直吹是否舒适、是否需要兼顾节能和湿度变化。

也就是说，机器不只是「被使用」，而是开始承担一部分原本属于人的判断。

第三类是目标复杂度。

清洁是一个相对明确的目标：把地面、窗面、泳池或草坪处理干净。但进入冰箱、厨电后，产品面对的目标会变得更复合：

冰箱不只是把食材冷藏保鲜，还可能要理解食材种类、新鲜度、家庭成员饮食习惯和健康需求；厨电也不只是加热、排烟或清洗，而是在火力、油烟、温控、口感、清洁和安全之间找到更好的体验组合。

第四类是工程复杂度。

AI 家电不只是一套算法，也不是一个屏幕入口。比如空调要实现更细腻的风感控制，不能只靠软件判断，还要和风道设计、出风结构、电机控制、传感器和整机稳定性结合；洗碗机要提升清洁覆盖率，也需要喷淋结构、水路控制、温控和烘干系统协同。换句话说，AI 最终要被压进具体硬件里，接受真实家庭环境、使用频率和长期可靠性的检验。