追覓全球首創仿生多關節機械手搭載了具身智能大模型，通過雙相機系統+AI深度學習，掃地機器人不僅能識別物體，還能自主判斷處理順序，就像一個懂得規劃的“智慧管家”。同時，追覓還為它配備了全球首創的配件倉系統，當遇到床底、沙發底這樣的狹窄區域，它會自主返回配件倉，像人一樣“更換工具”，精準清潔每個角落。這一創新不僅提升了掃地機器人的實用性，更使其褪去了單純的清潔工具屬性，向家庭服務機器人邁進。

　　從仿生機械臂、機械足，再到如今的仿生機械手，追覓掃地機器人在具身智能的融合之路上不斷深耕，日益精進。近日，我們有幸采訪到追覓掃地機工程師，聽他分享機械手技術在科技創新與用戶體驗方面的亮點與細節，揭秘追覓如何引領具身智能新紀元。

　　以下為對話精編：

　　記者：機械手的開發初衷是什么?是為了追求功能創新，還是真的從用戶需求出發?

　　工程師：我們研發機械手技術的初衷，與追覓的價值觀分不開。秀肌肉在追覓是不被允許的。所以我們的底線是，做任何一款產品都一定要滿足用戶的核心需求�；�于用戶核心需求，保證做到更出色的產品體驗。

　　記者：掃地機器人體積有限，現在集成了機械手的結構，會不會犧牲原本基礎功能?

　　工程師：這個問題在設計之初確實困擾了我們很久。但最終我們決定，無論是功能還是產品形態，都不能受任何影響。它的尺寸與旗艦機型X50 Pro相同，包括內部架構以及吸塵、滾刷和機械臂外擺等技術，都沒有因為新功能的加入而減弱。我們不希望新功能影響其他基礎功能。

　　記者：追覓掃地機搭載的具身智能大模型具體包括哪些部分?

　　工程師：一個是感知模型，它基于視覺和大模型技術，專門用于環境感知。另一個是決策模型，它是一個語言模型，將我們的技能和狀態空間通過網絡進行特征表達，直接輸出技能序列。我們選擇在這款產品中搭載具身智能大模型，主要是因為家庭場景中的障礙物種類繁多，傳統的小模型難以窮盡所有情況，而大模型具備更強的常識處理能力。

　　記者：每個用戶的家庭環境都不同，實際場景中的動態變化也很復雜，這是目前具身智能面臨的一大挑戰。追覓現在的產品具體能做到什么程度?在這方面的攻克節奏是怎樣的?

　　工程師：我們利用大模型的感知和調度能力，來調度底層的技能，解決泛化性問題。簡單來說，我們的掃地機支持所有功能。它在地上看到的一切，調度模型都會給出相應的處理指令。比如，它看到一個杯子，不需要我們預先教它或編寫程序，大模型就能決定如何處理。

　　記者：如果在清理過程中遇到需要處理的物品，它是會先處理物品還是先進行常規清潔?

　　工程師：我們的產品規劃是先完成一次完整的清潔，再對所有物品進行整理，然后對漏掃區域進行二次清潔。這樣理論上效率最高。

　　記者：機械手在自動抓取識別時，有沒有預設一些不可拾取的物品，比如掉落的蛋糕或裝水的容器?

　　工程師：是的，像蛋糕和裝水的杯子，正常情況下機械手不會去碰它們。這是前端多模態視覺模型的主要功能之一，它能夠判斷哪些物品可以抓取，哪些不可以。

　　記者：在清潔和服務之間，你們更看重哪一個?

　　工程師：從我們現在定義的場景來看，我們認為掃地機器人首先是清潔品類，主要幫助用戶完成清潔工作。但清潔本身就是服務的一種。我們會先腳踏實地做好清潔工作，再考慮更多服務方面的拓展。當然，我們現在的方案在清潔和服務方面都是最佳的平衡。