AI融入家电变身智能机器人改变生活

追觅要用 AI 撕开家电的边界。

AI 正在迈向下一个十年。

当模型能力持续进化，AI 正试图走出屏幕里“回答问题、生成代码”的虚拟任务，转向与真实的物理世界互动。这解释了为何“AI 硬件”会成为过去一两年科技圈最热的关键词。在手机、眼镜、人形机器人等主流形态之外，家电，其实是一个极易被低估的关键品类。

原因很简单：家电面对的是清洁、烹饪、洗衣、宠物、庭院这些最日常、最高频的生活任务。它们听起来或许不如人形机器人酷炫，却足够真实。AI 要真正融入生活，根本绕不开这些场景。

过去一年频繁出现在行业讨论中的追觅，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，突然将边界拓展至空调、冰箱、厨电等传统大家电领域。

但如果换个视角，当 AI 正在重塑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深厚积累，就不再只是清洁电器时代的局部优势，而是一套值得被重新估值的系统性能力资产。

近期，追觅在硅谷举办了“DREAME NEXT”发布会，将目光投向了2036年：未来十年的硬件形态与生活方式，将如何被 AI 重塑。在这个宏大命题下，这场发布会也为我们提供了一个绝佳的观察切片：追觅将如何在 AI 时代重新定义自己。

01 让家电「长出手脚」

过去十年，中国家电绝大多数品类都已完成了一轮智能化升级。这轮升级的核心变量，是互联与语音交互。无论是大家电里的“空冰洗”，还是扫地机、洗地机乃至宠物喂食器，都变得更“智能”。用户与产品的交互逻辑也变得更自然：既能远程手机控制，也能语音下达指令，甚至能让设备在预设条件下执行固定任务。

家电第一次从冰冷的机器，转变为可被连接、调用、协同的家庭终端。

然而，本质上它们仍是等待指令的机器。在1.0阶段的升级中，解决了“听得见”、“连得上”、“能响应”的问题，但距离“独立完成任务”的L4级智能水准，尚有距离。

而这些智能化能力的下一步演进，恰好与新一轮AI技术浪潮高度对齐。可以说，AI 无疑是家电行业未来十年竞争的关键变量。

也正是在这个节点上，家电行业未来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源于压缩机、制冷系统、供应链、制造体系与渠道网络；但当 AI 开始进入家庭，新的竞争变量变成了：一台机器能否理解真实环境、判断用户需求，并将判断转化为精准动作。

这意味着，下一代智能家电公司未必只从传统白电体系中生长出来，也可能源自清洁机器人、运动控制、智能硬件等更靠近“物理行动”的领域。

这，也正是追觅成为 AI 家电议题下重要观察样本的原因。

大模型的出现，让家电拥有更强的“理解能力”成为可能。但理解只是第一步。在真实的家庭场景中，完整的智能体验最终要落在“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……

换句话说，消费者期待的“2.0版本智能家电”，不仅需要更聪明的“大脑”，还必须长出能与物理世界互动的“手脚”——一套涵盖动力系统、感知算法与机械执行的系统化能力。

基于AI的感知与算法，有望大幅提升机器对环境的理解力。仍以清扫为例：20年前的早期扫地机器人识别地形，基本靠“撞墙回头”的物理试探；如今，感知算法能力已开始应用于割草机、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、洗地等成熟任务，还是送风、喷淋、搅拌等新场景，都需要高速数字马达提供的底层动力支撑。

机械能力则决定了AI能否从“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，无不与精密的机械工程能力息息相关。

因此，AI 家电真正改变的，远不止产品功能，更是行业评价一家公司的能力坐标。过去，家电公司更易被置于压缩机、制冷系统、供应链和渠道能力的维度中衡量；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。

02 打造「更复杂的产品」

当然，传统商业世界有一条残酷的经验共识：跨品类是件难事；大多数公司探索“第二增长曲线”的过程并不顺利。

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”。但每个品类背后，都对应着截然不同的供应链、制造工艺、渠道体系、售后能力乃至用户决策逻辑。

所以，当从清洁机器人和智能硬件领域成长起来的追觅宣布进入更多家电品类时，外界自然会产生疑问：既然跨品类如此之难，追觅的底气究竟来自哪里？

诚然，追觅的跨品类之路无法绕过供应链、制造、渠道与售后这些传统门槛；但AI时代也为我们提供了观察家电与硬件行业的一套新评价维度：既要考察“基础能力”——这决定了机器能否被造出来并稳定运行；更要审视“AI能力”——这决定了机器能否适应高度复杂的不同环境，并将理解与判断转化为最终的执行动作。

因此，AI家电真正的难点，在于让机器在真实家庭场景中应对各种不同的“复杂场景”。

这里的“复杂”，并非功能数量或参数高低所能概括，它至少源于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，并非同一种复杂场景，分别对应着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；扫地机器人需要自主识别家具、障碍物与边角；割草机、泳池清洁机器人则进一步进入了开放、不确定、边界更模糊的户外与水下环境。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出判断。例如，空调过去主要依据用户设定的温度工作，但在AI介入后，它需要判断房间里是否有人、人在哪里、直吹是否舒适、是否需要兼顾节能与湿度变化。这意味着，机器不再只是“被使用”，而是开始承担一部分原本属于人的判断职责。

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、厨电领域后，产品面对的目标会变得更为复合：冰箱不只是冷藏保鲜，还可能需理解食材种类、新鲜度、家庭成员饮食习惯与健康需求；厨电也不仅是加热、排烟或清洗，而是在火力、油烟、温控、口感、清洁与安全之间找到更优的体验组合。

第四类是工程复杂度。AI家电不只是一套算法，或一个屏幕入口。例如，空调要实现更细腻的风感控制，不能只靠软件判断，还需与风道设计、出风结构、电机控制、传感器及整机稳定性相结合；洗碗机要提升清洁覆盖率，也需要喷淋结构、水路控制、温控与烘干系统协同工作。换言之，AI最终要被“压进”具体硬件里，接受真实家庭环境、使用频率与长期可靠性的严苛检验。

所以，追觅的多品类扩张，并不只是简单地扩大SKU、拓宽销量。它真正值得观察之处，在于把“创新品类”这件事本身也重新做了一遍：不是从既有货架里寻找下一个可进入的品类，而是从复杂的家庭场景出发，判断哪些任务尚未被机器真正接管，哪些体验仍存在明显断点，AI又能否在其中带来可感知的增量。

换句话说，追觅正以一套更接近AI时代逻辑的方式寻找新品类：进入复杂场景、拆解真实任务、验证技术能否转化为体验，再将已验证的能力沉淀为新产品。

它的样本意义，也正在于此。

03 AI 时代的「N+1」

如果说，复杂场景是AI家电的试验场，那么真正被验证出来的AI体验，才有可能成为用户愿意付费的“+1”。

过去很长一段时间，中国硬件擅长将成熟产品重新做一遍。核心思路是依托供应链效率、制造能力与成本控制，将重点功能做到接近行业水准，同时把价格降下来。

如果把成熟市场中已被验证的产品高水平理解为“N”，那么这套路径更像是“N-1”：接近N，但更便宜、更高效，也更容易切入市场。

这条路径解决了“能不能卖出去”的问题，但未必能通向“建立高端品牌认知”这一全新目标。

因此，当中国硬件进入下一阶段，真正的困难并非继续将“N-1”做到极致，而在于能否走向“N+1”：在成熟产品已达到行业高水平之后，再多做出一个用户能明显感知、且愿意为之付费的体验增量。

放到AI家电里，这个“+1”就是基于AI能力的具体体验与产品价值。例如：空调的“+1”，重点在于根据人的位置、室内温湿度与风感需求主动调整；冰箱的“+1”，核心是对食材状态、饮食习惯与健康需求的理解；洗碗机的“+1”，则可能体现在更完整的喷淋覆盖、更少的用户返工上。

也就是说，AI时代的“+1”，本质上不是“多一个功能”，而是“少一次麻烦”。

这种“少一次麻烦”，才是AI家电可能形成溢价的关键。

因为对成熟市场的用户而言，家电的基础功能早已不是稀缺品。空调能制冷、冰箱能保鲜、洗碗机能洗碗、扫地机能清洁，这些都是默认能力。真正能让用户愿意多付钱的，是产品能否在真实生活中多解决一步：少一次判断、少一次操作、少一次维护、少一点不适。

这也是追觅以及中国新一代硬件创业者，有望在AI时代获得新位置的原因。它们过去积累的机器人化能力，在AI家电时代不再只是局部产品优势，而可能成为制造“+1”体验的关键材料。

更重要的是，AI时代创业者的机会，已经不只是把成熟产品做得“更接近”、价格做得“更便宜”。新的空间在于，重新寻找那些尚未被很好解决的生活麻烦，并将它们转化为用户可感知的新体验。

对追觅而言，跨品类本身并非关键目标，重要的是如何将过去做清洁机器人时积累的能力——让机器动起来、看得见、能判断、能执行——转化为下一代家电中的体验增量。

这场发生在硅谷、面向2036的发布会，也可以置于这个逻辑中理解：它既是一组新品的集中展示，也是追觅对下一代AI硬件公司位置的一次重新确认。当AI进入真实生活，硬件公司要解决的问题将变得更具体：让机器更理解环境，更少打扰人，从而更主动地完成那些日常而具体的任务。

人类科技的下一个十年，或许不会只发生在宏大的技术叙事里，而将从这些足够日常、足够高频的场景中开始改变。

*头图来源：追觅