借用美国软件技术专家艾德·伯内特的调侃——「天上有三十一颗卫星在地球上空环绕 ， 不为别的 ， 就为了告诉你便利店怎么走」 。 深刻的技术 ， 理应看不见摸不到 ， 像一双无形的手帮你消解生活烦恼 。
（第三代AI异构：藏在扫地机里默默工作的“AI”）
「像人一样清洁」 ， 如何让它真正落地？
对这个问题 ， 来自麻省理工的孙涛博士深有同感 ， 扫地机最早发明于西方 ， 中西方地板环境和生活习惯有着巨大的差异 。 遑论中国地大物博 ， 国内南北差异 ， 甚至同区半个经纬度的变化 ， 都对地面环境的清洁有不一样的要求 。
如果是一台平庸的产品 ， 大可对用户体验的细枝末节充耳不闻 。 如果想让产品成为一位全能的扫拖专家 ， 就必须直面挑战 。
为此 ， 美的扫地机团队定了一个苛刻的目标 ， 40+1500：走访全国40+城市 ， 到1500+家庭做入户访谈 ， 把每个用户的痛点用近乎苛刻的归纳演绎法带进美的扫地机研发实验室 。
（调研发现：90%中国用户拖地累难的痛点依然没有被解决）
这些对拖地真实痛点场景的思考 ， 将转化为美的一个清洁技术创新：Auto Raise清洁系统 。
美的团队在归因后发现：用户对拖地功能的要求根本没被满足 ， 主流的扫拖一体模式 ， 会让干湿垃圾瞬间“和泥” ， 当水渍再被吸入尘盒后 ， 尘盒也会变得湿哒哒产生二次污染 。
（主流扫地机的扫拖一体 ， 会让干湿垃圾和泥 ， 污染尘盒）
我们生活中正常的清洁习惯是：先扫地 ， 再拖地 。 就一个简单的功能 ， 当其它品牌选择忽视时 ， 美的投入专业清洁团队+上千万研发 ， 重新定制扫拖模块 ， 拖地时滚刷自动抬升 ， 做到真正物理意义上的干湿分离 。
这是业界第一次有扫地机做到了真正的「先扫后拖」 。
美的对这项技术的探索还在继续 ， Robo Meta实验室已经把Auto-Raise升级到2.0 ， 在先扫后拖模式下 ， 先将拖布升起来 ， 扫干净全屋和地毯；然后回到基站加水 ， 拖布降下 ， 边刷和滚刷升起 ， 专心拖地 。 真正像人一样有思考地清洁 。
从体验角度看 ， 用户洞察和技术优势两相叠加 ， 终究会在产品力上得到收获 。
知名评测人楼斌曾做过市面上旗舰机器人的全面对比 ， 发现面对同样的重油污渍 ， 别家旗舰机型扫拖后留下一滩顽固污渍 ， 美的W11在相同条件下三遍清洁即净 ， 而W11在价格上甚至要便宜1000元以上 。
年轻人苦拖地久矣的痛点 ， 终于迎来科技改变生活的大结局 。
（知名评测-楼斌测评 ， 对比干湿混合垃圾清洁）
在客厅自动驾驶这端 ， 技术驱动也造就体验的全面开花 。
看上去硬件上高度同质化 ， 比拼的还是软硬件融合的能力 。 众多权威媒体测试发现 ， 导航和避障能力上 ， 美的和科沃斯在伯仲之间 ， 比追觅、云鲸均有一定的优势 。
这套「客厅里的新能源车」整体解决方案 ， 覆盖了地面清洁的全部链路和衍生问题 ， 以高精地图（NaviPolaris 7.0）+清洁方式革命（Auto Raise）+像人一样思考（AI） ， 三位一体的形态进入千家万户 ， 帮助用户真正意义上实现劳动力替代 。
（知名评测-楼斌测评 ， 美的W11对比主流产品建模速度 ， 精准度有优势）
背后的力量：麻省理工 ， 谷歌 ， 微软的天才们体验依靠技术支撑 ， 技术背后的永远是人才 。
如果说华为人才策略是「天才少年」 ， 戴森的人才逻辑是「工程师」 ， 那么美的人才策略底色可以归结为「业界领军大牛」 。
美的扫地机组建了一支基于MIT麻省理工博士的团队 ， 孙涛博士本人在MIT时期就是AI领域大牛 ， 以他为核心 ， 围绕着麻省理工、前谷歌、微软领军人才组建的专家团队超过40人 ， 硕博率达到了近乎疯狂的75% ， 在整个机器人行业里首屈一指 。
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