各种家电为什么只有扫地机被称为机器人？

当你的电饭煲还在用"煮饭-保温"二段式思维混日子，当你的吹风机还在用"热风-冷风"的二进制逻辑摸鱼时，扫地机器人已经悄悄完成了从工具到智能体的进化论飞跃。

这场跨越式的蜕变，源自它对动物世界的"完美抄袭"——用仿生科技解构了自主导航、动态越障和认知进化。

1、蜜蜂导航术

蜜蜂堪称自然界的老司机，具有能在千米之外精准返航的绝活。它们能够在复杂的环境中精准飞行，绕过障碍物并迅速返回家。

这引发了科学家们的好奇：它们是如何做到的？

最初，科学家假设蜜蜂依赖太阳的位置来导航，因为太阳在天际的轨迹变化相对固定。蜜蜂可能通过这个线索判断方向。然而，研究表明这一假设并不完全成立，尤其在阴天或者太阳被云层遮挡时，蜜蜂依然能够准确飞行。

为了验证蜜蜂是否依赖太阳来导航，科学家设计了实验，在蜜蜂的飞行路径中设置了人工光源。结果表明，蜜蜂的飞行路径并非仅由太阳位置决定。它们能够利用周围的环境地标来调整路线，显示出依赖视觉地标的能力。

这一发现推动了“地标导航”理论的提出，科学家们认为，蜜蜂不仅通过太阳来判断方向，还依赖物体和地标来辅助导航。这让科学家进一步思考蜜蜂是否还能利用其他线索导航。

研究者们发现，蜜蜂的复眼能够感知偏振光，即太阳光在大气中散射后形成的光线振动方向。简单来说，太阳光本身是混乱的，电场在不同方向上振动，但当阳光遇到大气中的微小粒子（如水滴、空气分子等）时，光的电场振动会偏向某一个方向，这就是偏振光。

而偏振光哪怕阴天都会有，这是因为即使阳光被云层遮挡，云层仍然允许一部分阳光透过。当阳光穿过云层并照射到大气中的小水滴或冰晶时，这些微小的水滴或冰晶会散射光线。散射光线中的电场方向会发生改变，从而形成偏振光。

在这个实验中，蜜蜂被放在一个隧道里，隧道顶部有偏振光。这些光线模拟了蜜蜂在自然环境中飞行时。

这一发现证实了蜜蜂不仅依赖视觉地标，还能利用大气中的偏振光作为“自然罗盘”。

下图展示了蜜蜂飞行时所感知到的偏振光模式，假设太阳位于蜜蜂的右侧。这些光线向蜜蜂传递方向信息，帮助它们找到食物或者返回蜂巢。

进一步研究发现，蜜蜂并非仅依赖单一的视觉线索或偏振光，而是将这些信息结合起来进行导航。
追觅S50 Pro扫地机器人显然偷师了蜂群的黑科技。

装备6m DTOF高精度雷达和160°双线激光，像蜜蜂复眼般扫描定位。

它通过发射激光束并测量激光从物体表面反射回来的时间，从而计算出物体的距离。

激光雷达提供精确的距离信息，而视觉系统则补充了丰富的环境细节，通过两者的协同作用，扫地机器人能够在复杂环境中高效工作（下图中正在深入桌椅复杂地形的扫地机）。

传感器融合技术的使用使得机器人能够实时获取环境信息，进行高效的路径规划和障碍物避让。
最离谱的是，它比蜜蜂的暗光寻路更胜一筹：即便当全屋陷入黑暗，连偏振光都没有，藏在机身里的Projector面阵散斑投射器立即启动，用激光编织出肉眼不可见的导航网格。

这些散斑图案可以是点状、条状或其他几何形状，通常设计成具有很高的空间分辨率，以便为机器人在夜间也能提供足够的定位精度。

不管是蜜蜂还是追觅S50 Pro，它们均能通过不断感知和适应环境的变化，自主调整行为，最终达到高效的目标导向性任务。

2、尺蠖（huo）跨栏高手

当两厘米长的尺蠖轻松跨过三倍身高的门槛，人类工程师终于领悟到：真正的高手从不需要履带和蛮力。

尺蠖（也叫“尺虫”）是一种软体、形态奇特的鳞翅目尺蛾科昆虫幼虫，爬行时会将身体做出类似拱桥的形态。

尺蠖的身体由多个体节组成，每个体节由软组织和肌肉构成，且各个体节之间有较好的独立性。

它在运动时通过弯曲整个身体来产生“波浪”式的运动，这种波浪运动既能增加对地面的接触面积，也能让它在面对垂直障碍时灵活调整自己的姿势。

当尺蠖爬行时，它通过交替弯曲身体的不同部位，使得每个部位的接触力变化，从而推动自己向前或向上。

在越过较高障碍时，它将通过支撑力与摩擦力的结合，平衡与地面的阻力，并创造出足够的推力，使得身体得以逐渐越过障碍。

特别是在越过高度不均的障碍时，尺蠖能够通过微小的肌肉调整来动态地适应不同的接触点和摩擦力，从而确保顺利翻越。

下图显示了该生物如何跨越复杂地形：

说这么多，其实就是想让大家更深刻地了解——智能扫地机器人的越障原理。

要知道，市面上大多数智能扫地机器人，采用的都是这种小型橡胶轮胎进行越障，其实就是很普通的小车轮，越障高度有限，因为要控制车轮的直径大小，要不然衣柜/沙发下这种低矮角落就进不去。正常来说，几毫米的地毯、1-2cm左右的低矮门槛还能勉强通过，一旦遇到稍微高点或者多级门槛，就容易卡在那里不动弹了，需要人手动搬运，这对于扫地机器人来说是很致命的。

而追觅S50 Pro其实就是仿照了尺蠖的爬行方式，先利用双机械足旋转“撑地”，将扫地机底盘抬升至一定高度后，再利用橡胶主轮紧抓地面，达到轻松跨越障碍的目的。

这款宣称是可以越过双层6cm的障碍（家里的门槛基本都是双层的），但实测下来，我感觉是要更强的。
为了让大家更好地看清越障能力，我特意在它面前放了一个很高的障碍物。（正常门槛最高也就是这个高度了）可以清晰地看到整个抬升、通过的全过程。先是利用双机械足撑地，让机身抬起来得更高，主轮丝滑转动瞬间通过！！这种“尺蠖的爬行方式”，支起-翻越-收起，简直不要太好用了！！

3、学习与适应——像灵长类动物一样进化

从黑猩猩使用工具到ChatGPT诞生，智能进化总是从模仿开始。
黑猩猩作为与人类基因最接近的动物之一，其使用工具的行为可以追溯到上世纪60年代。

在这之前，人们认为只有人类才会制造和使用工具。

然而，科学家Jane Goodall在1960年通过对野生黑猩猩的观察，首次记录到黑猩猩使用树枝或树叶来提取食物。

下图中黑猩猩正在使用树枝挖洞：

这一发现打破了传统观念，证明了黑猩猩不仅能使用自然资源，还能够根据经验和环境条件改造工具以提高效率。

黑猩猩会观察其他同类如何使用工具，并通过模仿学习来加以应用，这一过程和人类的文化传递有着相似的特点。这种模仿学习的机制为后来的人工智能研究提供了重要启示——人类智能的许多方面，实际上源自于观察、模仿与适应。

随着科技的发展，模仿学习成为了人工智能领域的核心概念之一。

AI的构建从最初的简单算法，到如今的深度学习和神经网络，逐步模仿人类的神经系统和大脑结构。现代深度学习技术借鉴了大脑神经元之间的连接方式，旨在模仿大脑的学习和决策过程。

同样，追觅S50 Pro也能够通过不断的清扫学习，逐步提高自己的工作效率。
现代扫地机器人通常采用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术——即同时定位与建图。

SLAM技术帮助机器人在清扫的同时，不仅能知道自己的位置，还能实时构建周围环境的地图。

首次清扫即建立3D立体地图，自动标注高频清洁区（如厨房、玄关），后续清扫智能分配双倍吸力与拖地频次。

当检测到家具位置变动（如沙发移位），24小时内自动更新路径规划。更厉害的是其持续进化能力——通过用户反馈的障碍物数据，识别库能从初始的60种扩展至“无限”可能，持续更新这张地图，并根据地图的变化调整自己的清扫策略，活脱脱一个行走的机器学习终端。

针对顽固污渍，追觅S50 Pro采用相变储能材料拖布。热水拖地可深度溶解地面顽固污渍、油污。
当机器人感知到抹布脏污时，它会通过基站清洗底盘安装加热器组件，最高可达到100℃，对即热模组输出的热水进行二次加热，实现高温煮洗拖布。这就能够有效地去除细菌、油脂和污渍，使抹布保持较长时间的清洁。

这些特质，正是“机器人”的精髓所在。

当追觅S50 Pro第N次绕过你的体重秤时，请保持敬畏，请收起人类可笑的优越感——毕竟在硅基生物眼中，我们可能只是会制造垃圾的蛋白质载体。