（来源：北京商报）

自动驾驶新贵Momenta登陆港交所、人形机器人顶流宇树冲刺科创板……2026年，科技行业诸多大事小情背后都绕不开一个话题，物理AI。

业界观点认为，硬件是技术落地的载体，而智能则将决定产品的能力上限与发展空间，硬件与智能的结合即为物理AI。7月21日，权威市场咨询机构IDC发布报告指出，AI正跳出过去数字内容生产的边界，逐步渗透到机器人、家电、出行设备等各类实体产品中，能力范围也从生成内容、调用软件，延伸至感知环境、规划任务、控制物理设备。报告同时提及，数据闭环是物理AI规模化落地的关键，技术投入之余，行业生产验证亦在并行。

一家横跨智能家电、具身智能等众多品类的科技企业，此刻选择了针对性突破。北京商报记者了解到，追觅目前已将业务全面聚焦于智能家庭、户外庭院、智能出行和具身智能四大赛道。调整后公司业务基本盘未受影响，后续将加速推进全球化与品牌主流化布局。

不久前，追觅创始人兼CEO俞浩在参加青年科创论坛时提到，告别单纯比拼算法参数阶段的AI产业，已在转变中推动智能技术扎根实体产业，实现从自动化运行到自主化决策的升级，技术研发需要牢牢绑定产业场景，才能完成真正的落地。

/物理AI跨过数字边界/

如果说过去几年大语言模型、生成式AI的爆发，重构的是数字世界的内容生产与信息处理效率，那么物理AI的关键突破，是让AI第一次走出了纯数字空间，拥有了直接感知、作用于真实物理世界的能力。

此前的AI始终在数字化范畴内运行，输入输出都局限在文本、图像、软件流程这类数字信息中，即便出现偏差，修正成本也相对较低。但物理AI要面对的是持续变化、非标准化的真实环境——地面的起伏、突发的障碍物、温湿度的波动，都会直接影响任务执行的结果。系统不仅要识别环境，还要理解空间关系、遵循物理规律、预判动作后果、守住安全红线，其复杂度和容错要求，与纯数字场景的AI有着本质区别。

这种与物理世界深度绑定的特性，决定了物理AI无法依靠一套固定算法“一劳永逸”。IDC在报告中提出，一套成熟的物理AI系统，必须同时跑通两套相互支持的闭环体系。一套是实时运行闭环，也就是“感知—决策—执行—反馈”的单任务循环，直接决定单次任务能否稳定、安全地完成；另一套是数据迭代闭环，设备在真实场景中沉淀的运行数据回流后，经过模型训练、仿真验证再重新部署到终端，决定着产品能否持续进化、最终实现物理AI的规模化落地。

围绕这两套闭环的落地，整个物理AI产业被拆解为三层相互咬合的架构。最上层的应用和业务层定义具体任务、运行流程与商业价值，是数据闭环的起点与最终价值落点；中间的软件基础设施层负责模型策略打磨、仿真验证体系搭建与场景数据沉淀，是驱动系统持续进化的核心引擎；最底层的硬件基础设施层提供算力、感知、连接与物理执行能力，是AI系统连接真实世界的物理接口。

三层围绕真实运行数据形成完整循环：应用提出需求、产生现场数据与问题，硬件完成环境感知与物理执行，软件则把原始运行数据转化为可复用的模型能力与验证资产，最终再反哺到真实场景的部署中。

这类判断，与诸多业界观点汇集成一种共识——包括俞浩在内，诸多科技行业从业者都曾提到，AI技术的价值最终要在家庭、户外、工业等一系列场景中验证，缺乏硬件载体的参数比拼，实际上缺乏价值支点。

/当智能成为分水岭/

作为物理AI走入大众生活的最小单元，家用电器是普通人接触智能硬件最近也最便捷的载体。但回到产业基本面，家电行业整体并未处于全面上升周期。

国金证券2025年家电行业研报显示，各品类走势不一但整体需求仍在“筑底”：白电受高基数与国补退坡影响短期承压，2026年一季度收入降幅已收窄至0.8%，伴随新一轮补贴落地与滞后需求释放，下半年内销景气度回升确定性较高，出口端基数压力放缓后增速也有望修复；黑电依靠产品结构升级实现盈利改善，中资品牌全球份额持续扩张；厨电受内需与地产拖累仍有压力，但头部企业已出现企稳迹象；小家电整体内需疲软，增长主要由出口拉动，其中清洁类电器表现突出，但利润受原材料、汇率因素拖累，弱于收入表现。

太平洋证券分析指出，当前家电行业正处于结构性调整期，企业尝试寻求长期价值增长点。AI成为周期内的技术变量，也最被看好将兑现为行业增量——随着“人工智能+消费”相关政策推进，智能家电、服务机器人成为AI落地民生场景的重点方向，消费电子正在成为物理AI触达大众的主要载体。消费者对更省心、更个性化的智能产品需求持续上升，但市场现有产品的实际能力，与用户期待之间仍存在明显落差。

例如，普及率较高的扫地机器人是最典型的缩影。机构调研显示，扫地机器人是智能家电中投诉占比较高的品类之一，接近半数的反馈集中在体验不达预期。不少产品标榜搭载AI智能算法，实际使用中却频繁出现避障失效、漏扫死角、无法返回基站等问题，用户反而要为机器“善后”。不止清洁类产品，大量标注“智能”的家电，本质只是在传统设备上加装了联网屏幕和语音交互功能，功能冗余、操作复杂，实际使用频率很低，被消费者普遍吐槽为“伪智能”。

究其原因，部分较为基础的智能产品，往往只是在传统设备上增加了联网控制和语音问答功能，延伸的仍是数字交互逻辑，没有深入到物理任务的执行逻辑。设备只能按照预设程序运行，不会根据真实环境的变化自主调整，也不具备持续进化的能力。

而当下，能落地的消费级物理AI，需要设备具备独立感知环境、自主决策策略、精准执行动作的完整能力。要实现规模化普及，两道门槛成为分水岭：一是将底层技术平台化复用，摊薄研发成本的同时保证体验一致性；二是通过海量真实场景的数据沉淀，形成持续迭代的闭环。

/答案来自场景实践/

如何应对这道落地的分水岭，秘籍掌握在实践者手里——概念包装与算法参数并不直接决定产品体验，关键仍在如何在海量真实场景里跑通从技术到体验的完整闭环。

这道门槛，只有扎进现场的实践者才能跨过去。

作为较早布局实体智能硬件的企业，追觅近期的战略调整正指向这一方向：收缩非核心业务，将研发与资源进一步向物理AI的落地场景集中，加厚主业的技术沉淀与场景数据积累。

追觅形成了高速数字马达、智能算法、仿生机械臂三类核心技术，分别对应物理AI所需的动力执行、感知决策、精密动作三个关键环节，沉淀为可跨品类复用的底层技术平台。这套技术逻辑贯穿其智能家庭、户外庭院、智能出行、具身智能四大业务板块，从清洁家电、大家电到户外机器人、出行终端再到具身智能产品，不同品类共享底层的感知、控制与执行体系，在摊薄研发成本的同时，也保障了跨设备的智能体验一致性。

规模化的数据闭环，正在这种真实运行中逐步成型。目前追觅的产品已进入全球超过120个国家和地区，海量终端分布在户型、环境、使用习惯差异极大的真实场景中，日常运行产生的环境数据、任务执行结果与异常案例持续回流，反哺算法模型的迭代与场景适配，逐步形成“真实运行—数据沉淀—模型优化—体验升级”的正向循环。

这套落地逻辑同样延伸到了更广泛的实体场景。北京商报记者了解到，追觅孵化的具身智能企业魔法原子，正在以真实落地为试验场打磨具身智能技术。以自研物理AI通用大模型为全域智能中枢，搭建高度标准化、可迭代、可兼容的模块化软硬件产品矩阵，构筑通用具身智能落地的核心技术底座与产业支撑。目前企业已聚焦工业制造、零售医药、智慧物流、巡检安防、智慧导览、公共安全、赛事文娱、科研教育、家庭康养九大核心领域。

苏商银行特约研究员付一夫对北京商报记者表示，物理载体对智能的价值，在于赋予其改造现实世界的能力。AI若只停留在对话框和屏幕里，就永远只是无法触碰物理世界的数字幻觉，AI演进的最终形态指向具身智能，即给数字智能赋予物理实体，让它主动感知、交互并重塑现实物理空间。

从底层技术的平台化复用，到消费与工业多场景的并行验证，再到贯穿其中的数据闭环迭代，追觅走出的这条路径，为观察物理AI从实验室走向规模化落地提供了一个可参考的产业样本。

北京商报记者 王天逸

一线对话

追觅扫地机全球总裁孟佳：

高增长，来自“难而有长期价值的事情”

北京商报：国际对手退场后，行业似乎进入了中国品牌的全球“内战”阶段，市场上也开始出现“存量竞争”的担忧。作为头部企业，您认为下一阶段整个行业的增量空间在哪里？

孟佳：全球扫地机市场仍然有增量的空间，扫地机已经从早期的品类普及进入了由技术、区域和用户需求共同驱动的结构性增长阶段。中国品牌成为全球市场主力，也不意味着竞争只剩下价格和份额之争，真正的考验是持续创造新的用户价值的能力。

我认为，下一阶段的增量主要来自三个方面。第一是全球渗透率提升。国内扫地机渗透率目前大约只有6%—8%，而欧美等相对成熟的市场渗透率也不过15%—20%，还有大量家庭没有真正用上扫地机，增长动力就来自家庭渗透率的持续提升。

第二是技术创新带来的需求重构，当下，简单的参数升级越来越难以驱动换新，而扫地机仍有很多体验痛点没有彻底解决，例如复杂环境下的识别与决策、边角和低矮空间清洁、毛发缠绕，以及从清扫、自清洁到维护的全流程自动化。不管是硬件结构还是智能算法的创新，只有转化为更智能的用户体验以及更可靠的清洁效果，才能真正创造换新需求。

第三是行业形成共识，清洁电器行业已经进入技术生态主导的全场景竞争阶段。单一产品的迭代红利正在消退，未来市场空间要放在全屋的生态系统中，扫地机要与其他智能设备联动，形成同一生态体系，才能在未来形成新的增长空间。因此，大模型、具身智能等能力将在未来的行业增长中扮演关键角色。

北京商报：扫地机品类发展到现在，技术路径快速演进，扫拖一体、自动上下水再到机械臂等等，一直在叠加新功能、新概念。追觅内部用什么指标判断一个功能是否值得量产落地？用户的“需求”也在改变或者升级吗？

孟佳：追觅内部对需求的判断，源自对用户和市场的洞察。在整个产品研发和上市的过程中，无论是产品功能设定，还是产品技术最优路径选择上，我们都会与用户进行充分沟通，共同探索最能解决用户当下痛点的解决方案和最优路径。

这也意味着，经过层层引入用户意见，我们的产品走向量产落地前就已经能确保是符合用户需求的。追觅内部有一套被称为“十步洞察法”的体系，通过用户评价、问卷调研、潜在用户和行业消费者访谈、预研发布会、产品内测、公测以及上市前真实用户验证，形成完整的洞察链路，并转化为产品和技术创新。

用户的需求会随着地点、家庭环境等各种因素产生更改，比如家里是否有地毯、所处区域空气是否潮湿等，这些微观的外在环境会影响到产品的设计。最初的扫地机其实只有扫地一个功能，随着国内企业的探索，它开始朝着扫拖一体进化，开始拥有自清洁、高温清洁等功能，这种技术和产品形态上的突破，都来自用户需求的变化。

北京商报：综合市场情况看，头部品牌的趋同周期在缩短，倘若当前阶段的技术差异化被抹平，追觅靠什么维持领先优势？

孟佳：我不认同技术差异化被抹平这个观点，单一功能被行业跟进是常态，但技术层面、产品形态层面还在不断进化。

真正难复制的是追觅扫地机从用户洞察、技术预研、系统工程到量产交付的完整能力。用户需求一直在变得更细致、更高阶，这要求我们持续做技术和产品形态上的突破。