如果經常在家里打掃衛生的人一定知道，在打掃衛生的關鍵不在于收拾物品，而是家里的灰塵和頭發，這種分散且幾乎不可見的塵穢，哪怕間隔一天，都能再掃出一大堆。

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所以，掃地機器人是解決這一問題最好的辦法。掃地機器人作為近年來興起的 " 智能家電 "，其 " 不辭勞苦 " 的特性，使得其在面對寵物毛發、日常灰塵等需要勤清理的場景有著人類無法比擬的優勢。

在近些日子，我養了一只小貓，所以我也成了掃地機器人的用戶。在掃地機器人的幫助下，每次清理機器塵盒時都會找到一大把貓毛，家里也干凈了不少。

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由于工作原因，身為一個經常在家辦公的人，我可能是家里見過掃地機器人工作次數最多的一位。由于掃地機器人被設計成了圓形，導致其在清理拐角處時，無法完全進行清理，都會留下一個死角；除此之外，在清掃墻邊時，也會不斷扭動爭取最大清掃范圍。

也正是因為如此，我非常討厭掃地機器人清理房間拐角（可能也與我的強迫癥有關）。

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從產品設計上來看，方形和三角形或許是更適合住房拐角清潔的最佳形態，不用通過轉身就能將拐角和墻邊清理干凈。

那么問題來了，既然圓形有著天生的缺陷，那廠商為什么要將掃地機器人設計成圓形，而不是其他形態呢？

掃地機器人為什么是 " 圓形 " 的？

近年來，掃地機器人被設計成圓形的原因，是較為復雜的，除了圖形設計之外，還涉及到傳感器、防誤撞、靈活性等問題，而這也延伸了一個老概念——產品的外形設計看似簡單，但也可能蘊含著值得思考的理由。

第一、圓形，在古代被稱為 " 完美的圖形 "，早在《易經》中就有著 " 圓而神 " 的說法，認為 " 圓 " 是上天賦予的形狀，且圓潤包容的設計也會讓消費者感到親切。

2022 年，真正意義上量產的首個掃地機器人 Roomba，在設計上同樣也是采用圓形設計，而這也一定程度上奠定了掃地機器人的外觀基礎。

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第二、除了設計層面，圓形的機身也是為機器人的性能做出鋪墊，由于此前的機器人都做不到真正的 " 智能 "，" 誤撞 " 的情況時有發生，而圓形相較于方形、三角形，能夠大大減少磕碰對機器、家具帶來的損壞，還能通過邊緣 " 磨蹭 "，來對家具、墻面邊緣處進行清潔。

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第三、圓形的機身更適合掃地機器人傳感器的排布，剛才我們也說到了，此前的掃地機器人并非真正的智能，所有的操作都是依賴于傳感器所提供的環境信號，比如周邊的距離感應器，感應前方障礙物、位于底部的下視傳感器，防止機器從高處墜落等等。

圓形的設計更方便掃地機器人感應周身 360 ° 的環境情況，除此之外，掃地機器人面對的是微縮而復雜的家庭環境，在運動性能上優先考慮的不是減小阻力而是如何 " 靈活轉身 "。圓形的機身更適合掃地機器人 " 轉身 "，來尋找更適合的行進線路。

另外，這樣的 " 轉身 " 設計，通過不斷轉動，可以讓傳感器面向更多角度，一定程度上也會節約傳感器成本。

正是因為這些優勢，企業才如此熱衷于圓形機身，而舍棄其他形狀的掃地機器人。

未來會出現其他形狀的掃地機器人嗎？

雖然圓形是最適合掃地機器人的最佳形態，但隨著科技的進步，掃地機器人的 " 死角 " 問題到底能不能解決呢？

前兩天，科沃斯在上海開了一場 2023 年的新品發布會，本來這只是一場平平無奇的新品發布會，但有意思的是，科沃斯發布了一款 " 半方半圓 " 的掃地機器人：DEEBOT X2，這是否意味著目前掃地機器人所面臨的問題解決了呢？

圖源：科沃斯

為了搞清楚這一問題，我們來看看 DEEBOT X2 到底是如何設計的。

DEEBOT X2 這次的設計既沒有采用純圓形或純方形的設計，而是采用 " 方頭圓尾 " 的形態，這其中的部分原因與其硬件設計有關。

首先，DEEBOT X2 并沒有采用傳統掃地機器人的 LDS 激光，而是在機身右側選擇了一顆超廣角半固態激光雷達，這顆半固態激光雷達被科沃斯稱為 " 雙子星 "。早期的 LDS 激光雷達由于方向可以改變，能夠做到 360 ° 的可視角度，但 DEEBOT X2 的產品設計是方形的，且被放置在了內部，這就意味著這顆雷達的可視角度無法達到 360 °，只能達到 210 ° 的可視范圍。

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但 210 ° 的可視范圍，該如何定位掃地機器人的位置和收集環境信息呢？這里科沃斯選擇的是，當掃地機器人處于房屋中間時，通過轉動機身來獲取環境信息；而在沿邊清潔時，基于 DEEBOT X2 右側貼邊的工作特性，掃地機器人可以提前獲取前方的環境信息，再根據算法來做出相應行為。

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但這樣的設計并非十全十美，而是存在一定取舍，科沃斯選擇了更輕薄的機身（將雷達放在機身內）和定位精度，來提升機器人的環境感知能力和墻角清潔能力，但這樣做的代價是，存在激光雷達的一側已經沒有空間加入右側邊刷的電機了，只能放棄一側邊刷，僅保留左側邊刷。

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掃地機器人形態從圓形變為方形，邊角清潔優勢確實體現了出來，但僅僅是形態上的改變，也只是 " 丟了西瓜撿芝麻 "，真正核心的問題是：磕碰問題和復雜環境的行進問題，該如何解決？

聊到這一點，就得提一下目前掃地機器人的偏概念向的東西了，掃地機器人傳統的 " 機器 AI"，是在產品系統中加入更多的識別模型，比如錄入桌子、椅子、床等等，掃地機器人可以通過識別多種物體來進行更適合的操作。

但在科沃斯看來，這一切并非如此，隨著機器學習算法的不斷升級，掃地機器人最該做的不是 " 識別 "，而是做到 " 識別 " 的同時還能進行決策，以及行動，這樣才能更大程度的避免碰撞，也能讓掃地機器人更加靈活、智能。

圖源：科沃斯

基于這個概念，我們就很好理解科沃斯在 DEEBOT X2 上所做的一切了。DEEBOT X2 這次搭載了地平線旭日 3 芯片，基于這顆芯片的強大算力，科沃斯將自家的 AINA 模型應用于 DEEBOT X2 當中。

首先就是建模方面，DEEBOT X2 在第一次環境建模的時候，就會生成家居圖譜，所謂的家居圖譜就是在建模時，建立一個能夠表示家居、房間互相之間關系的圖譜，能夠快速理解用戶所提供的模糊的相對位置定位，比如：清掃一下客廳旁邊那個臥室的書架周圍，DEEBOT X2 就能迅速定位且找到指定位置，開始打掃。

這使得 DEEBOT X2 在面對模糊定位時，能有更好的理解能力，并且可以迅速知道室內的環境情況，比如哪里是重點清掃區域，以便日后做出更智能的判斷。

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其次就是讓機器人不再依賴已建地圖。此前掃地機器人發生碰撞且遇到問題的多發情況，并不是家里固定的家具、墻面，而是一些動態的物體，比如隨時開合的門、不斷走動的人、忽然出現的寵物、甚至亂丟亂放的拖鞋。

AINA 模型的加入，可以讓 DEEBOT X2 能更好的面對復雜區域，應對突發狀況。比如在面對打開一半的門時，DEEBOT X2 不用再去試探前方物體是什么，可以直接 " 看到 " 門的開合范圍，直接繞過通行。除此之外在面對寵物、腳等臨時加入的障礙物，DEEBOT X2 也可以迅速繞開，避免碰撞試探。

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這樣，就從根本上去解決機器人的碰撞問題，也能讓掃地機器人的路徑動線更為流暢，而這或許就是科沃斯 DEEBOT X2 敢用方形設計的底氣所在吧。

不過一款好的產品是需要經過市場檢驗的，科沃斯 DEEBOT X2 舍棄了一側邊刷，以及更薄的外形設計（能否保證機身穩定性），到底是不是一件好事，目前我們還不得而知，但從目前科沃斯所提供產品以及我在現場所看到的結果是，科沃斯 DEEBOT X2 的表現還是比較出乎意料的。

此前掃地機器人的圓形設計，更多是妥協之后的產物，隨著技術的發展，未來將會有更多類似 DEEBOT X2 這種不規則形狀的掃地機器人出現，能夠更好的幫助用戶做好室內清潔工作，至于這個 " 未來 " 還要多久，就讓我們拭目以待吧。