AI赋能家电，追觅如何打造“机器人化”智能生活？

人工智能正迈向全新的发展阶段。

随着模型能力的持续提升，AI即将走出屏幕中“回答问题、生成代码”的虚拟世界，转向真实的物理环境。

正因如此，AI硬件在过去一两年成为科技行业最热门的关键词。与手机、眼镜、人形机器人等主流形态相比，家电是一个容易被忽视的重要品类。

因为家电面对的是清洁、烹饪、洗衣、宠物照料、庭院维护等日常任务。它们虽不及人形机器人酷炫，但足够真实且高频。AI要融入生活，这些场景是绕不开的。

过去一年频繁出现在行业讨论中的追觅，一度被视为激进的搅局者：一家从清洁机器人、智能硬件领域成长起来的公司，突然将边界扩展到空调、冰箱、厨电等传统大家电。

但如果AI正在改变家电行业的能力坐标，让竞争从“制造一台好机器”转向“让机器理解场景并完成任务”，那么追觅在高速马达、感知算法、运动控制和机械执行上的积累，就不再只是清洁电器时代的局部优势，而会演变为一套可被重新估值的能力资产。

近期，追觅在硅谷举办了“DREAME NEXT”发布会，将目光投向2036：未来十年的硬件形态和生活方式将如何随AI变化。在这个宏大命题下，这场发布会也提供了一个观察切片：追觅如何在AI时代重新定义自己。

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让家电“长出手脚”

过去10年，中国家电绝大多数品类已完成一轮智能化升级。

这轮升级的核心变量是互联与语音交互。无论是大家电中的“空冰洗”，还是扫地机、洗地机甚至宠物喂食器，都变得更加“智能”。用户与产品的交互逻辑也更“自然”：既可通过手机远程控制，也可用语音下指令，甚至让设备在预设条件下执行相对固定的任务。

家电第一次从冰冷机器变成可连接、可调用、可协同的家庭终端。

不过，这些家电本质上仍是等待指令的机器。在1.0阶段升级中，它们解决了“听得见”“连得上”“能响应”的问题，但尚未真正达到“独立完成任务”的L4智能水准。

而这些智能化能力，恰好与这一轮AI技术浪潮高度对齐。因此，AI必定是家电行业未来10年竞争的关键变量。

也正是在这个节点上，家电行业未来十年的创新主体可能变得更加多元。过去，白电企业的核心能力来自压缩机、制冷系统、供应链、制造体系和渠道网络；但当AI进入家庭，新的竞争变量变成：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生长出来，也可能来自清洁机器人、运动控制、智能硬件和机械执行等更靠近“物理行动”的领域。

这也是为什么追觅正在成为AI家电议题下一个重要的观察样本。

大模型的出现，让家电拥有更强“理解能力”成为可能。但理解只是第一步，在真实家庭场景中，完整智能体验最终要体现在“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……

也就是说，消费者期待的“2.0版本智能家电”不仅要有更聪明的“大脑”，还必须长出能与物理世界互动的“手脚”——包括动力系统、感知和算法、机械执行在内的一整套系统化能力。

基于AI的感知和算法有望大幅提升机器对环境理解能力。仍以清扫场景为例：20年前的早期扫地机器人靠“不撞南墙不回头”识别地形；现在，感知和算法已用于割草机、泳池清洁机器人等更复杂开放的场景。

动力系统对应家电进入物理世界的基础能力。无论是吸尘、洗地等成熟清洁任务，还是送风、喷淋、搅拌等新场景，都需要基于高速数字马达的底层动力支撑。

机械能力则决定AI能否从“数字”走向“物理”：边角清洁、送风角度改变、洗碗喷淋覆盖，都与机械工程能力息息相关。

因此，AI家电真正改变的不仅是产品功能，而是行业评估公司能力坐标的方式。过去，家电公司更多在压缩机、制冷系统、供应链和渠道能力中衡量；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开始进入下一代家电竞争的核心区。

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打造“更复杂的产品”

当然，传统商业世界中有一条残酷的经验：跨品类是一件难事；大多数公司探索“第二增长曲线”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”，但每个品类背后都有不同的供应链、制造工艺、渠道体系、售后能力和用户决策逻辑。

因此，当从清洁机器人、智能硬件领域成长起来的追觅宣布进入更多家电品类时，外界自然会提出疑问：跨品类这么难，追觅的底气从何而来？

诚然，追觅无法绕过供应链、制造工艺、渠道和售后等传统门槛；但AI时代给了我们观察家电、硬件行业的一套新评价维度：

要考察“基础能力”，因为这决定机器能否被造出来并稳定运行；但更要看“AI能力”，因为这决定机器能否适应高度复杂的各种环境，并将理解、判断转化为最终执行的动作。

所以，AI家电真正难的地方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”不是功能数量和参数高低能概括的，它至少来自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，并不是同一种复杂场景，分别对应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；扫地机器人开始需要自己识别家具、障碍物、宠物和边角；割草机、泳池清洁机器人则进一步进入开放、不确定、边界更复杂的户外和水下环境。

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判断。比如空调过去主要根据用户设定温度工作，但在AI进入后，它需判断房间里有没有人、人在哪里、直吹是否舒适、是否需要兼顾节能和湿度变化。

也就是说，机器不只是“被使用”，而是开始承担一部分原本属于人的判断。

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、厨电后，产品面对的目标会更复合：

冰箱不只是将食材冷藏保鲜，还可能要理解食材种类、新鲜度、家庭成员饮食习惯和健康需求；厨电也不只是加热、排烟或清洗，而是在火力、油烟、温控、口感、清洁和安全之间找到更好的体验组合。

第四类是工程复杂度。

AI家电不只是一套算法，也不是一个屏幕入口。比如空调要实现更细腻的风感控制，不能只靠软件判断，还要与风道设计、出风结构、电机控制、传感器和整机稳定性结合；洗碗机要提升清洁覆盖率，也需要喷淋结构、水路控制、温控和烘干系统协同。换句话说，AI最终要被压进具体硬件里，接受真实家庭环境、使用频率和长期可靠性的检验。

所以，追觅的多品类扩张，并不只是扩大SKU、拓宽销量。它真正值得观察的地方，在于把“创新品类”这件事本身也重新做了一遍：不是先从既有货架里寻找下一个可进入的品类，而是从复杂家庭场景出发，判断哪些任务还没有被机器真正接管，哪些体验还存在明显断点，AI又能否在其中带来可感知的增量。

换句话说，追觅在用一套更接近AI时代的方式寻找新品类：进入复杂场景、拆解真实任务、验证技术能否变成体验，再把被验证的能力沉淀成新的产品。

它的样本意义正在于此。

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，中国硬件擅长把一个成熟产品重新做一遍。具体来说，核心思路是依靠供应链效率、制造能力和成本控制，把重点功能做到接近，同时把价格打下来。

如果把成熟市场里已被验证的产品高水位理解为“N”，这套路径更像是“N-1”：接近N，但更便宜、更高效，也更易进入市场。

这条路径解决了“能不能卖出去”的问题，但不必然通往“高端品牌认知”这一全新目标。

所以，当中国硬件进入下一阶段，真正困难的并非继续把N-1做得更极致，而在于能否走向N+1：在成熟产品已达到行业高水位之后，再多做出一个用户能明显感知、也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能力的具体体验和产品价值，例如：

空调的+1，重点是根据人的位置、室内温度、湿度和风感需求主动调整；冰箱的+1，核心是对食材状态、饮食习惯和健康需求的理解；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地方。

因为对成熟市场的用户来说，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里多解决一步：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，已经不只是将成熟产品做得“更接近”、价格做得“更便宜”。新的空间在于，重新寻找那些还没有被很好解决的生活麻烦，并把它们变成用户能感知的新体验。

对追觅而言，跨品类不是关键目标，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——转化成下一代家电里的体验增量。

这场发生在硅谷、面向2036的发布会，也可以放在这个逻辑里理解：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会变得更具体：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，也许不会只发生在那些宏大的技术叙事里，而会从这些足够日常、足够高频的场景里开始改变。

*头图来源：追觅

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