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　　商业史上，真正改变公司边界的技术，往往是在一个高频场景中被反复打磨，最后变成可以迁移的能力，比如苹果围绕iPhone建立的芯片、系统和交互能力，继续延伸到手表、耳机、平板等设备。

　　追觅正在经历类似的过程。它的算法能力是在足够高频、足够复杂的真实家庭场景中被训练出来的。毛发、猫砂、地毯、污渍、戒指和低矮障碍物，这些清洁细节本质上是一道道算法题。

　　追觅就是从最真实的家庭场景里，长出了感知、定位、规划、控制等算法能力，并且沉淀为平台化技术，支撑智能家庭、户外庭院、智能出行、具身智能的业务向前推进，完成人工智能的产业化落地。

　　把复杂场景拆成算法能力

　　追觅在算法领域的积累来自它对场景复杂度长期的硬碰硬。

　　家庭是一个不断变化的小型物理世界，集合了机器人落地最难的几类问题：低矮障碍物识别、动态物体避让、弱光和弱纹理环境感知、地毯和污渍判断、路径规划、执行控制，以及用户自然语言交互等。产品每天在真实家庭里运行，意味着算法必须长期面对复杂环境。

　　追觅在扫地机领域形成了一整套规划、定位、感知和AI协同的算法体系：规划负责决策与控制，决策决定机器当前该做什么，比如房间清扫顺序、任务策略、用户设置的优先级等；控制则负责驱动轮、抹布外摆、机械臂等执行机构；LDS、ToF以及首创的主动双目则实现物品定位；感知融合和AI这两个模块，共同完成对周围环境的感知。

　　这其中，追觅首创了主动双目方案，在双目的平台上，追觅实现了比较高的避障成功率，同时，主动双目利用红外散斑和双RGB AI摄像头，能够获得更稠密的深度信息，在暗光、弱纹理、窄通道等复杂环境中保持稳定的导航与避障能力。

　　这套算法能力支撑了追觅扫地机实现对280+类立体障碍物的识别、最小可识别3mm高度障碍物，对5mm以内低矮障碍物实现100%避障。更重要的是，它让追觅把家庭空间转化为算法决策的现场，机器面对复杂环境时，能稳定识别、准确理解，并最终转化为决策动作。

　　用迭代引领产品创新

　　“追觅的算法优势一个很核心的点是迭代速度快。”一位内部人士表示。

　　抹布外摆，越障，升降LDS等技术都是追觅先做出来的，“一方面是我们的结构比较大胆，但另一方面其实是我们的程序员比较大胆，我们的算法迭代是很快的，这些硬件结构的改变，其实都对应着软件算法内部强烈的变革。”

　　从第一代的vSLAM，到LDS、ToF，再到现在首创的主动双目，追觅的算法系统经历了数轮迭代，也支撑了扫地机建立起全球的领先优势。

　　根据国际数据公司 IDC发布的《全球家用智能扫地机器人市场季度跟踪报告》，2026 年第一季度，追觅扫地机拿下全球销量与销额双第一。

　　扫地机行业的竞争需要每一代旗舰产品都要拿出新的体验，这背后又是算法、结构和控制系统的协同迭代。

　　以主动光技术为例，增加主动光意味着不仅照亮污渍，也干扰了相机、影响了避障模型，甚至在不同国家还会因为电流频率不同出现频闪水波纹，这一项功能的增加，需要硬件、结构、软件、ID、平台等不同业务的协同。

　　而越是复杂的功能，越需要算法、硬件和工程体系一起跑起来。通过硬件部门对接供应商更换器件、优化参数；结构工程师反复调整开口，既保证光线射出，又不破坏整机外观；ID 设计师同步评估美学效果，不让技术牺牲颜值；平台专门为显尘功能开辟独立相机流，避免互相干扰，主动光的功能最终得以实现。

　　通过在真实场景中不断训练以及高强度的迭代，追觅逐步建立起了系统性的算法能力与多部门协同能力。

　　技术平台化落位“人工智能+”

　　追觅的算法体系已经形成了技术平台，从扫地机延伸到更多品类。

　　在洗地机业务中，追觅将具身智能算法应用于机械臂清洁场景。EdgeHunter巡边探洗臂通过ToF测距传感器、高集成度SoC和实时控制算法，实现边界识别、自动外扩、稳定下压和擦洗协同。

　　在运动控制能力上，追觅通过双电机、双芯片与智能算法，让洗地机能够实时识别用户推拉趋势，自动调节助力大小，降低前后推拉阻力。