AI 走出屏幕，家電變成「機器人」

追覓要用 AI 撕開家電的邊界。

作者｜曹思頎

編輯｜靖宇

AI 正在邁向下一個十年。

當模型能力繼續提升，AI 即將走出屏幕里「回答問題、生成代碼」的任務，轉向真實的物理世界。

這也是為什么，AI 硬件會成為過去 1-2 年科技行業最熱的關鍵詞。相比手機、眼鏡、人形機器人等更主流的硬件形態，家電是一個很容易被低估的的關鍵品類。

因為家電面對的，是清潔、烹飪、洗衣、寵物、庭院這些最日常的生活任務。它們聽起來沒有人形機器人酷，但足夠真實且高頻。AI 要走進生活，根本繞不開這些場景。

過去一年頻繁出現在行業討論里的追覓，一度被視為一個激進的攪局者：一家從清潔機器人、智能硬件領域成長起來的公司，突然把邊界拉向空調、冰箱、廚電這些傳統大家電。

但如果 AI 正在改變家電行業的能力坐標，讓競爭從「造好一臺機器」轉向「讓機器理解場景并完成任務」，那么追覓過去在高速馬達、感知算法、運動控制和機械執行上的積累，也就不再只是清潔電器時代的局部優勢，而會變成一套可以被重新估值的能力資產。

近期，追覓在硅谷舉辦了「DREAME NEXT」發布會，并把視線投向 2036：未來十年的硬件形態和生活方式，將如何隨著 AI 發生變化。在這個宏大命題下，這場發布會也給外界提供了一個觀察切片：追覓將如何在 AI 時代重新定義自己。

01

讓家電「長出手腳」

過去 10 年，中國家電里絕大多數品類，都已經完成了一輪智能化升級。

這輪升級的核心變量，是互聯以及語言交互。無論是大家電里的「空冰洗」，還是掃地機、洗地機甚至寵物喂食器這些小家電，都變得更加「智能」。用戶和產品之間的交互邏輯，也變得更加「自然」：既可以通過手機遠程控制，也可以用語言下指令，甚至能讓設備在某些預設條件下執行相對固定的任務。

家電第一次從冰冷的機器，變成可以被連接、被調用、被協同的家庭終端。

不過，本質上這些家電仍然還是等待指令的機器。在 1.0 階段的升級里，它們解決了「聽得見」、「連得上」、「能響應」的問題，但還沒有真正達到「獨立完成任務」達到 L4 的智能水準。

而這些智能化能力，恰好和這一輪 AI 技術浪潮高度對齊。所以，AI 肯定是家電行業未來 10 年競爭的關鍵變量。

也正是在這個節點上，家電行業未來十年的創新主體，可能會變得更加多元。過去，白電企業的核心能力更多來自壓縮機、制冷系統、供應鏈、制造體系和渠道網絡；但當 AI 開始進入家庭，新的競爭變量會變成：一臺機器能不能理解真實環境，能不能判斷用戶需求，能不能把判斷轉化成動作。

這意味著，下一代智能家電公司未必只從傳統白電體系里生長出來，也可能來自清潔機器人、運動控制、智能硬件和機械執行這些更靠近「物理行動」的領域。

這也是為什么，追覓正在成為 AI 家電議題下一個重要的觀察樣本。

大模型的出現，讓家電擁有更強「理解能力」成為了可能。但理解只是第一步，在真實的家庭場景里，完整的智能體驗最終要體現在「執行」層面：空調改變風向，掃地機處理邊角，洗碗機調整噴淋，冰箱識別食材并聯動健康管理……

也就是說，消費者們期待的「2.0 版本的智能家電」，不僅要有更聰明的「大腦」，還必須長出可以和物理世界互動的「手腳」——包括動力系統、感知和算法、機械執行在內的一整套系統化能力。

基于 AI 的感知和算法，有望大幅提升機器對環境的理解能力。仍以清掃場景為例：20 年前的早期掃地機器人識別地形基本靠「不撞南墻不回頭」；而如今，感知和算法能力已經開始被用于割草機、泳池清潔機器人等更復雜、更開放的場景。

動力系統對應著家電進入物理世界的基礎能力。無論是吸塵、洗地這些相對成熟的清潔任務，還是送風、噴淋、攪拌等新場景，都需要基于高速數字馬達的底層動力支撐。

機械能力則決定了 AI 能不能從「數字」走向「物理」：邊角的清潔，送風角度的改變，洗碗噴淋的覆蓋，都和機械工程能力息息相關。

因此，AI 家電真正改變的，不只是產品功能，而是行業判斷一家公司的能力坐標。過去，家電公司更容易被放在壓縮機、制冷系統、供應鏈和渠道能力里衡量；但當家電要從「聽得見、連得上」走向「看得見、判斷準、做得到」，清潔機器人、運動控制、感知算法和機械執行能力，也開始進入下一代家電競爭的核心區。

02

打造「更復雜的產品」

當然，在傳統商業世界里，有另一條殘酷的經驗和共識：跨品類是一件很難的事；大多數公司探索「第二增長曲線」都并不順利。

以家電行業為例，表面上看，「空冰洗」、掃地機、廚電，都是「家里的產品」。但每一個品類背后都有著不同的供應鏈、制造工藝、渠道體系、售后能力和用戶決策邏輯。

所以，當從清潔機器人和智能硬件領域成長起來的追覓，開始宣布進入更多家電品類時，外界自然會推導出一系列疑問：既然跨品類這么難，追覓的底氣來自哪里？

誠然，追覓跨品類不能繞過供應鏈、制造工藝、渠道和售后這些傳統門檻；但 AI 時代又給了我們觀察家電、硬件行業一套新的評價維度：

要考察「基礎能力」，因為這決定著機器能不能被造出來和穩定運行；但更要看「AI 能力」，因為這決定著機器能否適應高度復雜的不同環境，并把理解、判斷轉換為最終執行的動作。

所以，AI 家電真正難的地方，在于讓機器在真實家庭場景里應對各種不同的「復雜場景」。

這里的「復雜」，不是功能數量和參數高低能夠概括的，它至少來自以下幾類不同的復雜度：

第一類是環境復雜度。

室內地面、廚房、庭院、泳池，并不是同一種復雜場景，分別對應不同類型的環境變量：

吸塵器很大程度上依賴人來判斷環境；掃地機器人開始需要自己識別家具、障礙物、寵物和邊角；割草機、泳池清潔機器人則進一步進入開放、不確定、邊界更復雜的戶外和水下環境。

AI 不僅要解決「能不能動」的問題，更要提升機器的環境理解能力。

第二類是自主性復雜度。

傳統家電更多是人下指令、機器執行。但下一代家電要解決的，是機器能否在更少指令下主動做判斷。比如空調過去主要根據用戶設定的溫度工作，但在 AI 進入之后，它需要判斷房間里有沒有人、人在哪里、直吹是否舒適、是否需要兼顧節能和濕度變化。

也就是說，機器不只是「被使用」，而是開始承擔一部分原本屬于人的判斷。

第三類是目標復雜度。

清潔是一個相對明確的目標：把地面、窗面、泳池或草坪處理干凈。但進入冰箱、廚電后，產品面對的目標會變得更復合：

冰箱不只是把食材冷藏保鮮，還可能要理解食材種類、新鮮度、家庭成員飲食習慣和健康需求；廚電也不只是加熱、排煙或清洗，而是在火力、油煙、溫控、口感、清潔和安全之間找到更好的體驗組合。

第四類是工程復雜度。

AI 家電不只是一套算法，也不是一個屏幕入口。比如空調要實現更細膩的風感控制，不能只靠軟件判斷，還要和風道設計、出風結構、電機控制、傳感器和整機穩定性結合；洗碗機要提升清潔覆蓋率，也需要噴淋結構、水路控制、溫控和烘干系統協同。換句話說，AI 最終要被壓進具體硬件里，接受真實家庭環境、使用頻率和長期可靠性的檢驗。

所以，追覓的多品類擴張，并不只是擴大 SKU、拓寬銷量。它真正值得觀察的地方，在于把「創新品類」這件事本身也重新做了一遍：不是先從既有貨架里尋找下一個可進入的品類，而是從復雜家庭場景出發，判斷哪些任務還沒有被機器真正接管，哪些體驗還存在明顯斷點，AI 又能否在其中帶來可感知的增量。

換句話說，追覓在用一套更接近 AI 時代的方式尋找新品類：進入復雜場景、拆解真實任務、驗證技術是否能變成體驗，再把被驗證的能力沉淀成新的產品。

它的樣本意義，也正在這里。

03

AI 時代的「N+1」

如果說，復雜場景是 AI 家電的試驗場，那么真正被驗證出來的 AI 體驗，才有可能成為用戶愿意付費的「+1」。

過去很長一段時間，中國硬件擅長把一個成熟產品重新做一遍。具體來說，核心思路是依靠供應鏈效率、制造能力和成本控制，把重點功能做到接近，同時把價格打下來。

如果把成熟市場里已經被驗證的產品高水位理解為「N」，這套路徑更像是「N-1」：接近 N，但更便宜、更高效，也更容易進入市場。

這條路徑解決了「能不能賣出去」的問題，但不必然通往「高端品牌認知」這一全新的目標。

所以，當中國硬件進入下一階段，真正困難的并非繼續把 N-1 做得更極致，而在于能不能走向 N+1：在成熟產品已經達到行業高水位之后，再多做出一個用戶能明顯感知、也愿意為之付費的體驗增量。

放到 AI 家電里，這個「+1」就是基于 AI 能力的具體體驗和產品價值，例如：

空調的 +1，重點是根據人的位置、室內溫度、濕度和風感需求主動調整；冰箱的 +1，核心是對食材狀態、飲食習慣和健康需求的理解；洗碗機的 +1，則可能體現在更完整的噴淋覆蓋、更少的用戶返工上。

也就是說，AI 時代的「+1」，本質上不是「多一個功能」，而是「少一次麻煩」。

這種「少一次麻煩」，才是 AI 家電可能形成溢價的地方。

因為對成熟市場的用戶來說，家電的基礎功能早已不是稀缺品。空調能制冷，冰箱能保鮮，洗碗機能洗碗，掃地機能清潔，這些都是默認能力。真正能讓用戶愿意多付錢的，是產品能不能在真實生活里多解決一步：少一次判斷、少一次操作、少一次維護、少一點不適。

這也是追覓以及中國新一代硬件創業者，有望在 AI 時代獲得新位置的原因。它們過去積累的機器人化能力，在 AI 家電時代不再只是局部產品優勢，而可能成為制造「+1」體驗的關鍵材料。

更重要的是，AI 時代創業者的機會，已經不只是把成熟產品做得「更接近」、價格做得「更便宜」。新的空間在于，重新尋找那些還沒有被很好解決的生活麻煩，并把它們變成用戶能感知的新體驗。

對追覓而言，跨品類不是關鍵目標，重要的是如何把過去做清潔機器人時積累下來的能力——讓機器動起來、看得見、能判斷、能執行——轉化成下一代家電里的體驗增量。

這場發生在硅谷、面向 2036 的發布會，也可以放在這個邏輯里理解：它既是一組新品的集中展示，也是追覓對下一代 AI 硬件公司位置的一次重新確認。當 AI 進入真實生活，硬件公司要解決的問題會變得更具體：機器更理解環境，更少打擾人，從而更主動地完成那些日常而具體的任務。

人類科技的下一個十年，也許不會只發生在那些宏大的技術敘事里，而會從這些足夠日常、足夠高頻的場景里開始改變。

*頭圖來源：追覓

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