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美的|扫地机器人创世纪：美的豹变，和「客厅里的新能源车」( 二 )

驾驶美的新能源扫地机器人


一个有趣的研究是：如果把新能源车自动驾驶技术的突破路线时间 ， 和扫地机导航技术的突破时间做一个拟合 ， 会发现后者的突破临界点总在前者的2-3年后 。
例如在新能源自动驾驶里大放光彩的LiDar激光传感器 ， 就和扫地机的的LDS激光测距技术一脉相承 。 后者大大提升了扫地机的建模、导航精度 ， 是当下中高端扫地机的标配 。

要搞清楚扫地机器人 ， 就必须搞清楚它的「母技术」——新能源自动驾驶 。
长期以来 ， 特斯拉的秘密藏在自动驾驶里 ， 且一直被人所误解 。 在特斯拉年度AI Day上 ，AI高级总监Andrej Karpathy透露过视觉识别的秘密：特斯拉以深度神经网络的预测能力 ， 全面替代高精地图所扮演的角色 ， 以此赋予FSD实时预测路况的能力 。
业内对未来L4级以上的「自动驾驶」有一个基本的判断是：短期见效必定是HD Map（高精地图）+多传感器融合 ， 长期来看谁驯服了AI ， 谁就能留在自动驾驶的牌桌上 。
扫地机器人的路线演变亦如此：掌握HD Map和AI之力 ， 是完成「机器人化」的关键一步 。
（Tesla AI Day ， 视觉识别的秘密：FSD眼里的路口节点）

就如自动驾驶的狂暴大战一样 ， 在扫地机器人的全球排位赛中 ， 一般会用两种能力衡量厂商的段位：底层技术深度 ， 顶层设计能力 。
近几年计算机视觉分支下的语义分割技术足够发达和普及 ， 中国扫地机一日千里 ， 在残酷的竞争中完成核心技术创新和升级 ， 国内扫地机版图成了五霸逐鹿：科沃斯、石头、云鲸、小米、美的 。
新消费电子四小龙的崛起固然绚烂 ， 传统家电品牌的转型则让人侧目 。
扫地机器人之于美的 ， 是一家公司的新征程 ， 是一个制造业企业向上突破的故事 ， 更是一个世界五百强大象转身的最佳实践 。
「客厅里的新能源车」——美的内部关于扫地机的一次价值重构 ， 既是对传统家电巨头懂客厅经济的一种总结 ， 也是对美的数字化转型的能力归纳 。

升维战：谁在造「客厅里的新能源车」扫地机器人表现出的前瞻性 ， 即将进入收获期 。 这是一枚科技内核的硬币 ， 正面是用户体验幸福感 ， 反面则是攻坚底层技术的可怕痛苦 。
想要做到客厅里的新能源车 ， 是对扫地机器人产业的一次全面升维 。 新能源车=高阶自动驾驶+AI温情化 ， 既依赖于软硬件的融合能力 ， 也需要AI之力通人性 。
美的「客厅造车公式」=高精地图（NaviPolaris 7.0）+清洁方式革命（Auto Raise）+像人一样思考（AI）
「客厅里的 ， 新能源车」 ， 旨在将看不见的技术编织进日常生活的细枝末节之中 ， 直到它成为日常生活的一部分 。

客厅里的HD Map：NaviPolaris 7.0
高精地图好用 ， 却是自动驾驶里的烧钱项目 ， 有钱如马斯克也吐槽“成本太高” 。
美的在此之上不计成本 ， 自主研发了NaviPolaris ， 这套扫地机界的高精地图已经迭代到第7代 ， 它最大的突破就是整合传统传感器信息 ， 绘制多层级的HD Map ， 甚至能够辨别厨、卫、卧、厅、餐及宠物六大家居场景 ， 并基于身处的场景自主选择不同的清洁策略 。
像人一样工作：第三代AI异构计算
AI ， 在美的的解释里是「主动爱」 ， 给冷冰冰的数字大脑赋予温情 。 第三代AI异构的核心是海量家居数据喂养AI ， 学习人类行为逻辑 。
家居大数据对美的来说正是强项 ， 美的Robo Meta实验室用十万级以上的实际家居场景图像数据训练出了一个四级特征金子塔网络 ， 并通过自主设计的Fusion Layer编解码 ， 实现像素级物体语义分割 ， 精确地判断当前场景和遇到的是什么污渍 。

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