1.我的草缸坑：从 ADA DOOA 30 新手套装开始

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创作立场声明：本人比较喜欢数码，偶然入坑了草缸，想在这个角度上分享一个新人开缸的心路历程，也想与同好有更多交流，获得更多指导。

搬了新家，工作台空出了一小块，一直想着买个什么东西填补一下，先后试过了黑胶唱机（吃灰，没劲），笔筒架子（吃灰、没劲），最后都以乱七八糟结尾，最近看到米家在众筹一个什么懒人鱼缸还成功了，想着要是能养点好看的鱼也是很开心的选择哇，于是去有品看那款懒人鱼缸，发现不仅自带一整套过滤系统，还能通过 WiFi 远程喂食，还能和米家生态链联动，有点动心。

然而众筹已经结束，找了淘宝，众筹价499最低最低也要给你599还不包邮，发货时间在1月20日左右（那时候不都过年了么），于是只有找找其它鱼缸了。

恰好同事在玩儿海缸（没错，在身处祖国大西北的地方玩儿海缸）也对淡水草缸有一些了解，中午吃饭交流想法后，他说，哎你去看看 ADA 的草缸和布置风格。我听话去搜了搜，瞬间

种草。

二话不说，看了一中午，对比来对比去单买缸和零售的价格，我的桌面尺寸后，下午就找到一家北京的实体店购入了 ADA DOOA 30 × 30 × 30 初学者优惠套装，499 的预算变成了 2180 ，这还没完…

ADA DOOA 30 初学者套装

顺便还在店里买了用于造景的云山石 XXS × 5 、鱼粮和能量砂，店家送了一套开缸四宝，统一打包发圆通，3天到家。

到货外观

这次开缸的全套

开缸全套到着，来个摆拍，分别是白箱子里的草缸（背滤包含），银色盒子里的灯（水之天空，ADA 最出名的产品之一），牛皮纸盒里的云山石，两包土（一包底砂一包亚马逊水草泥），30×30草缸垫，鱼粮，液肥，二氧化碳细分器（自购），莫斯棉和木线（用于在石头或者木头上绑莫斯），水泵，水草夹，鱼捞等等….用于平整底面的扫泥板还没到，自己用纸盒剪了一个代替，装二氧化碳的建设钢瓶物流太慢还没到，在本地水族店买了一个抛弃式的发生器，顺便买了一罐硝化细菌和一罐水质调节剂。

齐活儿，开整。

开缸过程

ADA 不仅仅以独特的布景出名，自家的缸、灯、细分器也是很有设计感的产品，标准特色就是所有配件能透明都用透明亚克力，而草缸则是5mm超白玻璃，多的技术参数我也不懂，毕竟真的是新手，而且是同事推荐，觉得不会错就买，也顺便涨涨经验，少走点弯路，为下一次开更大的缸积累一些想法和心得。

放置草缸

草缸在我工作台右边，这工作台我大概用了有10年…看起来依旧很新，款式也完全不老，这次搬家就没有购置新的工作台，台面也是很厚的钢化玻璃，为了保证草缸稳定不会和桌面硬碰硬，买了同尺寸的鱼缸垫垫着，其实蛮贵的，但算了懒得找别的店去裁也不想等，买现成节省时间就是省钱了。

右下角标志性的 DOOA 子品牌logo

ADA 名声在外，而旗下的 DOOA 则是一种营造水陆两栖生态的子品牌，当然啦，我觉得我还是没精力顾水上的草，家里一猫一狗已经很操心了，所以30小方缸刚刚好。

左边

方缸的侧面观赏性较强，不过它预装了背滤，占去一部分空间所以侧面其实也没有30啦，顶多24cm左右。

背滤系统

DOOA 30 初学者套装方便就方便在直接集成了一体式的背滤系统，这样可以让缸内更加简洁，背滤有三个水槽，左往右是水槽1、2、3，水槽1为进水口，里面有一块过滤棉，底部与水槽2接通，水槽2有两块横置过滤棉，在与水槽3的中上部以小孔形式打通，这样水从1、2水槽中可以流经3块过滤棉，同时也建议刚开缸时在水槽1过滤棉底部放入活性炭等吸附物质，这样可以尽快提升水体质量，达到“空气缸“的标准。

顶部接缝

说 ADA 缸设计好看没问题，但做工其实就还是有值得推敲的地方，比如这个胶，仔细看还是会有点毛刺，甚至玻璃边缘也没有做圆滑打磨，至少在我这个外行眼里看还是有点遗憾。

总体而言体积对我的工作台来说刚刚好，不占地方，换水什么的也更方便。

ADA 水之天空

水之天空，字如其名，就是ADA引以为豪的照明系统啦，它用的 LED 可以实现同类别产品中更高的亮度，为水体实现更明亮的照明环境，使水中的阳性水草得到更好的光合作用。

放砂

简单清理一下草缸内部就可以开始倒底砂啦，先倒入能量砂，厚度大概 3-4cm 左右，铺平后放入开缸四宝。

整理平整的底砂

开缸四宝

开缸四宝主要是放在底床的一些清水粉、百菌粉、电磁粉BC，以及追肥棒。

一般60的缸用一份开缸四宝就够啦

60的缸用一份就够了，我这30的缸就用了半份，倒进去之后和能量砂混合铺均匀，一定要铺均匀，毕竟入了水后这就是底床，除非翻缸，你是没法再反悔了。

三分层

能量砂就是营养元素层，刚刚导入的百菌粉等在今后可以形成微生物层，马上就该倒入亚马逊水草泥啦

倒入水草泥后

倒入水草泥后，就开始在这一层造景，原本还买了杜鹃木条，但有点遗憾的是物流太慢了没等到，下回再说吧（一旦失败呢

），初步想法是前低后高，再放入云山石，露出一半，云山石不种任何水草莫斯保持本色，水草泥中种满迷你矮（一种爬地水草）长起来后可以达到类似草原的效果，后部高的地方放一些中高的水草，不要太茂密，怕养不好…

云山石

ADA 的云山石有很多的尺码，XXS 码就是适配30缸的，不过一箱有5块，缸里撑死能放3块进去，为了布景，摆弄了半天，最后决定先放两块进去看看效果。

初步想法

换了好几块，最后挑了一高一低摆入，中间留了一个山涧的造型

山涧有点深

调整后

调整了一下，前低后高的效果，差不多先这样吧，开始种草。

买了一些草

刚开始看水草的时候TB拼命给我推荐水草种子，说什么比种成草省心，成片快，但同样也是因为懒得等想要直接成景，直接找广州一家店买了大羽毛、迷你矮、香蕉草以及莫斯草空运过来，我竟然还躲开了一个坑！水草种子千万不要买！千万不要买！

像种菜一样

很多开缸文里都说一定要尽量密植，这样可以更快成景，所以我也是弯着腰拿着镊子一颗颗从培养基上拿下迷你矮一丛丛往水草泥里塞，同时还要时不时喷点水保持湿润，毕竟种的时间还蛮久的。

差不多了

把培养基上的种差不多了，刚好能种满，种得我头晕眼花腰酸背疼

。然后开始慢慢往草缸里注水。

这里推荐在水草泥以及成景上方放一张保鲜膜或者是一张棉布湿巾（屈臣氏里那个无色无味的最好，洗脸我也用），同时右手倒水，左手在水面附近接着水，这样在你注水的过程中可以尽可能降低水流对水草泥以及刚种好水草的冲击，避免你好不容易种好的草又被水冲起来。当然啦，你也可以采用缓慢注水的方式，比如将水加到和水草泥差不多高的位置，种草，越种越高后加入越来越多的水，最后还是要稍微接一下入水。

加到和水位线差不多的位置，停下来给水槽注水，放好水泵接好入水口的小碗，就可以开始通电啦，水泵泵水会把水槽里的水泵入草缸中，此时要在水槽中补水，只要能保证泵出来的水时同时有水从出水口流进水槽即可。

刚通水开灯的效果

通水，开灯，略微有些浑浊，没关系，随着过滤系统的工作水体会逐渐清澈，水草此时还没有扎根到泥土种，有些会随着水流以及气泡漂到水面上，这时候要用镊子一个个把它们重新栽进去，基本十几分钟后，如果没有再漂起的水草就不会再漂啦。

然后加入水质稳定剂和硝化细菌，关灯，开始养水，先加入的水是困了3天的自来水和RO净水器水，我这边水质较硬，推荐大概是1.5自来水:1RO净水器，这个也是同事的经验啦~

开缸第一周基本不要让光照太长时间，一个是硝化细菌需要在暗处安家落户，一个是缸内水草泥中的养分开始散发时，水草的生长适应速度还没有水藻快，太长时间光照会导致水藻生长盖过水草导致藻类爆缸，初期同事给的建议是第一周每天只给4小时光照时间，其余时间都遮光，过滤系统要24小时开着。

这是开缸 24 小时后的效果：

开缸24小时

室温24-25度就没有放加热棒，水体可见度已经非常理想了，从侧面看就像空气缸。

侧面效果

等不到二氧化碳钢瓶来了，在本地水族店里买了一个抛弃式二氧化碳瓶，加入二氧化碳后能让水草更好地发生光合作用，加快他们适应生长。

抛弃式钢瓶

右边是二氧化碳细分器

细分器可以把二氧化碳打到足够小，放在入水口附近随着水流扩散到整个缸中，同时还弄了一个电子除藻器

电子除藻器

不知道这个有没有作用，个人不太喜欢螺，如果有用的话就用这个来除藻了…

目前第二天，这期间每2-3天换1/3水，同时换水的时候补充水质稳定剂和硝化细菌（这个有换算表，不同缸量不同，记得要补就行），等到第七天再放鱼闯缸，测试一下水是不是ok了，ok的话就可以一周换1/3-1/5的水，开始日常维护状态，等水草长得繁茂一些后，就可以每天8小时光照。

总结

其实开草缸也没有那么难，难在日常的维护，貌似熟悉了养狗养猫，养草缸也没有那么难，甚至是短时间的出差不在家，也可以用定时喂鱼器、定时插座来在一定时间内维持好这个生态，你要做的就是保证电力的供应即可，ADA DOOA 还有另外一个优点是，它的水泵采用 USB 接口，可以使用移动电源供电，就算临时停电，水体循环保持好了，整个草缸也不至于马上崩溃。

一个草缸就是一个小生态，如果硝化系统无法形成，那么鱼类的粪便就会影响到水体质量从而让鱼死亡，如果光照时间过长，藻类疯狂生长，缸也就绿了…做草缸无非就是做平衡。

看了无数个开缸视频，教程，在南美水族论坛把能看的帖子都看了，还有不懂的问同事、问淘宝卖家客服，看淘宝评价，或是在公众号、水草群中寻找答案，我的想法也从一开始就想”什么都不管整一缸好看的鱼“过渡到”像造物主那样平衡各种元素与角色，做一个可以持续保持下去的草缸生态“。

这样其实学到了更多东西，赏心悦目之后，反而比一开始的初衷有了更多获得感。

以上，Zack

2.半年冒出近百家新公司，「具身智能」也有春天 | 36氪新风向

作者丨王沁、邱晓芬

编辑丨苏建勋、邱晓芬

今年5月，北京中关村一栋大楼里，机器人行业泰斗王田苗创立的智友研究院的会议上，机器人创业者们的一项重要议题便是——如何招人。

论坛上，一位创业者向众人展示自己的手机页面，“我在猎聘上看了4000多份简历，每个人我都认真回复，我应该是猎聘上最活跃的boss！”

在机器人界，北航机器人所名誉所长王田苗，不仅是一位学术泰斗，更是带领一群年轻人把校园科创项目做到上市公司的创业导师。在他投资的超过70个项目中，赫赫有名的有九号机器人、国内手术机器人第一股天智航、工业机器人埃夫特等等。

王田苗看到了风潮下的的泡沫，也透视到现实的机会。

“即便目前一些具身智能的创业公司估值已经达到了20亿、50亿、甚至100亿，这更多反映了资本市场的乐观预期，可能存在泡沫”，他顿了顿，“但真正的价值创造才刚刚开始，特别是当硬件的迭代周期还跟不上软件或大脑的进化速度时，我们看到了具身智能的机会所在。”

从2023年中至今，具身智能火了，热钱的涌入，在2024年一片萧条的市场中显得格外耀眼。据IT桔子统计，2023年中国一级市场机器人行业融资金额达240亿元，其中十亿元量级以上的投资事件数量在4起左右。

最“疯狂”的一家，当属华为天才少年“稚晖君”辞职后创立的「智元机器人」——最近一年的时间，这家炙手可热的公司融了6轮，资方名单包括红杉中国、上汽投资等。成立不过短短一年多，「智元机器人」估值已经飙已经升至70亿元。

“（我们）不接受比较拖拉的（投资），谁的效率高、速度快，我们优先要谁的钱”，一家具身机器人公司CEO告诉《智能涌现》，近来找他的投资人都大排队。

一位通用机器人公司的联创调研了一圈市场后惊讶发现——最近半年时间，国内冒出了小一百家机器人公司，甚至很多非机器人背景的人也挤上牌桌。

据Markets and Markets预测，2023年全球具身智能市场规模为18亿美元，预计2028年将达到138亿美元。

巨头公司们也通过投资押注：Open AI押注了国外炙手可热的具身智能公司1X Technologies、Figure AI，前者背后站着三星，后者则拿了英伟达、微软、英特尔、亚马逊等赫赫有名的大公司投资。

“具身智能”（Embodied Intelligence）的概念不是新鲜事，早在2005年就在学术界提出，但由于当时实现起来相当困难，一直没有出圈，只是科幻电影里人类浮夸的想象。直到AI大模型出世，大家才意识到，具身智能原来真的能走进现实。

具身智能的理论认为，智能体是通过视觉、听觉、触觉等各种感官与现实物理世界的不断交互，来反馈到脑，生成智慧与思维能力的。打个比方，你要变得智慧，就不仅要输入符号性的知识、读万卷书，还要到真实世界里去看、去听、去真感受、去行万里路。

AI大模型的突破，完成了具身智能的“智能”（intelligence），以前遥不可及的目标如今走了近半，就差“具身”（embodiment）了——一具能看、能听、能行动的身体。

已经投入到亚马逊仓库里搬箱子的Aglitiy机器人，在演示中不仅能自行拆解如何做饭，还能理解人类的流行文化梗语（例如星球大战中黑暗尊主达斯·维达之剑），还能学会在从未训练走过的路面走路。

业界开始对具身智能投以热切的期待。

Agility机器人能理解“达斯·维达”光剑颜色的盒子指红色盒子并识别拿起，图片来源：Agility Robotics

显然，过去传统专项机器人（机械臂、扫地机器人、无人搬运车等）的叙事，早已无法满足人们的想象。由人类一手构建出来的社会，本就是为人类身体设计的：手机的尺寸、电脑的大小、桌椅的高度、门把手的高度等等，都以人类身体为丈量。

当一具像人身体的机器人有了大模型大脑的加持，机器人便可以真正代替人类，在多种场景下做各种事情，科幻电影走向现实。人形，才是人类对于机器人的终极想象。

本文将围绕以下几个问题展开：

1、为什么大模型出来之后，具身智能才突然爆火？

2、具身智能赛道的玩家有哪些？谁是理想派和现实派？他们如何形成分野？

3、具身智能距离商业化落地还有多远？如何寻找PMF？（Product Market Fit，产品市场匹配度）

AI大模型出世，具身智能有“脑”了

一台人形机器人，可以粗略分为三个关键部分：大脑（AI大模型）、小脑（运动控制）、硬件身体。

如果把人形机器人与人类做类比——机器人大脑（AI大模型），意味着机器人理解人类社会的规则，进而与人类进行自然语言对话交互，做出顶层行为决策；机器人小脑，控制机器人的运动流畅性、身体感知与平衡（比如摔倒后能自行站起来）。

可以用一个比喻来理解机器人大脑：它有点像钢铁侠里面的Jarvis，可以帮助你理解外部的环境信息，给机器人发相关的相应的命令。

当然，机器人大脑并不是我们理解中，有沟壑、有皮质层的人类大脑形状，它是一个存在形态多样的“算力盒子”。比如，当Jarvis存在于它的盔甲里时，它就是一个人形机器人；但当钢铁侠脱了人形盔甲，它也可能变为一个机械臂或物流车，帮你在工作台作业或搬东西。

当然，通用AI大模型并不能和机器人大脑直接划等号。通用大模型还要经过进一步的“加工”（训练和微调），才能成为一个合格的机器人大脑。

机器人大脑理解了人类给出的任务后，要进行任务分解与规划，还要“编译”成动作指令，这样机器人大脑输出的信息，才能直接转化成小脑运动控制系统能理解的指令代码。也就是说，机器人大脑输出的不仅是文字、语音、视频，而是一项项能让机器人真正动起来的动作指令。

在过去，没有“大脑”的传统机器人只会按图索骥，按照人类简单的指令去执行简单的任务（如将物体从定点A移到定点B），但有了大模型后，机器人变得有脑子了，也更聪明了。

比如，当有人告诉装有大脑的机器人，“给我炒盘菜”，机器人能把“炒菜”的任务，自动理解规划成到冰箱拿菜、到厨房切菜、用锅炒，并执行动作。

谷歌的机器人基础大模型PaLME装到机器人上后，机器人知道如何从抽屉里拿米片给人类，图片来源：

不过，大模型对于人形机器人的助推，不仅仅简单停留在机器人大脑层面。聪明的机器人行业从业者们还打开了新的思路——具身机器人是否可以通过大量投喂人类运动数据，让机器人小脑也能模仿学习到人类的轨迹？

目前，行业内已经有不少公司，尝试让机器人大量观看学习人类的动作轨迹，让机器人模仿人类倒水、装东西、放东西、通过复杂路面，或者模仿人类跳海藻舞时的手臂波浪状动作。

多指机器人通过模仿学习来习得人类动作，图片来源：CSDN

美国加州大学伯克利分校团队的《Humanoid Locomotion as Next Token Prediction（把人形机器人的运动作为下一个token去预测）》论文中，就将Transformer构架预测下一个token的原理，运用到机器人小脑的运动控制中，用27小时的行走数据训练机器人。

结果显示，机器人最后不仅能够在从未训练过的路面上行走，甚至出现了倒退行走这一训练中从未出现过的动作。

美国加州大学伯克利分校训练的Agility机器人在草坪上倒退行走，图片来源：Hybrid Robotics

大模型让机器人长出脑子，只是人形机器人近期爆火的一大关键因素。在国内，另外一项重要原因在于，机器人硬件成本曲线的快速下降，给了机器人行业蓬勃发育的土壤。

多位行业人士向《智能涌现》提到了一项共同的判断，人形机器人创业理应在中国发生，而不是大洋彼岸的硅谷——相比之下，中国不仅有更强大的机器人生产能力、也有机器人应用场景，需求供给都比硅谷更强势。

一家人形机器人初创公司CEO向《智能涌现》举例，以机器人的电驱关节为例，单价已经从最初的小一万块钱，下降到如今一千块左右，降低了九成。

机器人公司「宇树科技」在今年5月发布的G1人形机器人，售价9.9万起，更是将人形机器人的价格进一步下探。据“人形机器人研究院”公众号分析，宇树G1的硬件成本批量化生产不超过8万元，定价仍有利润空间。

「优必选」一位技术人员向《智能涌现》表示，过去人形机器人之所以成本高，是因为专用零部件需要定制，产量低，关键零部件依赖国外供应商。但近年来，国内供应商加入，零部件出货量提升，拉低了价格。

这形成了一种互为因果的循环：在中国做硬件相对简单、便宜，人形机器人公司更敢于尝试做硬件，市场需求量提高，进一步拉低硬件价格，又进一步降低入局的难度。

一派理想，一派现实

一个有意思的现象是，如大模型的发展路径分化为理想派和现实派一样，AI机器人如今也大致分化为两派：

理想派喜欢谈AI与具身智能，将人形机器人视为终极形态与最高理想；现实派则更看重AI机器人与商业应用场景的结合，讲究短期内的商业回报。

理想派将人形形态贯穿始终，无论是从最初的To-E（To-Education，客户是高校科研院所）、To-D（To-Developer，客户是开发者）的小批量量产阶段，还是到大B客户阶段，和To-C阶段。

至于早期怎么养活自己，理想派不愁。人形机器人公司「加速进化」创始人程昊认为，最理想的养活自己方式是，产品形态一直保持通用人形，不需要中途去做垂类专用机，商业规模上慢慢扩大。

“我们只需要锻炼出几百台、上千台的量产能力就行了，积累期先卖给科研机构。像苹果手机（相比于MP3、相机等专用机，苹果手机是通用机）最早卖到中国时，有谁买？都是学校在买。个人PC也是先卖发烧友、高校、华尔街。先把这一块吃下，让很多人学会用。”

「加速进化」公司的人形机器人，图片来源：加速进化

现实派则更看重机器人的商业应用场景，他们不一定将人形视为机器人的终极形态，机器人具体的形态可能会根据具体的场景做出调整——它可能是一只足够聪明的机械手，或者是一台脚部是轮子、但带有双臂，能在工厂里快速滑行的机械车。

正因为AI大模型带火的这一波机器人，具有AI大脑，但未必要装在人形的身体里，所以也有观点认为，这波有泛化智能的机器人更合适的表述是“AI机器人”，只是“人形”对大众的情感冲击力更强。

智能机器人公司「星海图」的策略是，“先不怼人形”。「星海图」CEO高继扬在一次公开采访中提及，机器人现在面对的环境是人类改造过的社会环境，人形机器人对于高度特化的任务岗位未必是最合适的。

在他看来，具身智能的未来应该是 “一脑多形” 的，关键是要选好商业闭环场景，当本体足够便宜，再降低数据获取成本，数据推动算法进入规模化阶段。

《智能涌现》发现，在地理分布上，以北京为代表的北方公司，理想派偏多；而以珠三角为代表的南方，现实派偏多。这与行业人员的出身背景、投资方的偏好有关。

北方的项目大多孵化于高校（清华、北大、中科大、北航、北理工等等），从高校实验室出发，再延伸到产业界。通用人形机器人这种“大而全”的理想，一般更容易孵化于高校实验室。

“北京投资人更喜欢投人形（机器人），喜欢大而全的故事，无论是投AI的一波，还是当年投软件的一波，都是这个风格”，一位FA向《智能涌现》表示。

投资偏向，也和资金来源有直接关系。在北方，政府侧的资金来源占比更高，对于科研战略级、离落地有距离的人形机器人，会更有耐心，在创业公司能养活自己之前给予更长的时间。

初心资本合伙人许旸洋向《智能涌现》表示，人形机器人赛道有一些国家政策侧的支持，资金会保持一定的容量、持续性和容错的空间。

“人形机器人涉及到产线厂房，跟政府的招商引资、税收、人才息息相关。即使人形机器人行业需要探索的时间，但只要公司能持续地有进展，无论是泛化能力还是单点的性能，只要最后效果层面有突破，我预计（资金持续）至少三年左右是有的。”

而在以珠三角为代表的南方，现实派的观点更占上风。

一位长期驻扎深圳的FA告诉《智能涌现》，驻扎华南的投资人风格更现实主义，“无论你是物流机器人还是家居清洁机器人，整体都离应用近一点，不至于融了20亿，啥都见不着。对于一项新技术，今年的一级市场也不会给不能商业化的公司太长的容忍周期……要在一两年之内看得到你成还是不成。”

在以珠三角为代表的南方，垂类机器人（如仓储物流机器人、工业机器人、送餐机器人、清洁机器人等）占比更高。在大模型风潮之后，这些公司纷纷试图在原有机器人形态的基础上，加上一个聪明的AI大脑。

比如，一种思路是，针对仓储物流的场景，用轮式+双臂的类人形机器人，让手臂拥有跟人一样的操作空间，但用的是最廉价、最稳定的底盘，可以根据货架高度来升降。

在珠三角和长三角，传统场景下的工业机器人、商业服务机器人，供应链很成熟，毛利已经压得极低。在工业机器人中，拓斯达、埃夫特、迈赫股份等下游集成商的利润被上游一步步压缩；对商用服务机器人来说，据《Equal Ocean》报道，国内市场的毛利率在30%-40%，商用服务机器人公司”F4″云迹、普渡、擎朗、高仙，都还处在亏损状态。

传统机器人毛利低，对成本敏感，那么对于加上AI大脑的成本、收益、使用安全性的考虑，更要精打细算。

一家深圳的除雪机器人向《智能涌现》表示，他们新一代产品加入了AI大模型功能，但当下只用了自然语言交互功能，但未采用大模型对机器人进行视觉训练（例如泛化能力能让机器人识别出仿真的假草），以免大模型的幻觉带来安全隐患。

在资本方面，“现实派”AI机器人落地，得到了不少产业资本的支持，这些产业资本既是股东，也是客户，提供了工厂的落地应用场景，场景数据又能反馈给机器人的AI算法。

从总体上看，无论是理想派还是现实派，由AI大模型引发的这一波AI机器人的浪潮，都非常吃学术资源。AI机器人赛道总体上处于从学界到业界的跨越期，几乎每个AI机器人团队背后都有自己的学术圈层。

信息来自公开渠道、访谈，《智能涌现》整理

不同高校的风格也不同。

比如，清华大学背景的机器人团队，大多是单干模式，每个团队都有核心的学术骨干，彼此独立。一位FA称，清华叉院研究机器人的教授大多有自己的公司。

而哈尔滨工业大学（深圳）背景的机器人团队，则偏向团体模式——学校和企业之间深度合作绑定。某机器人创业公司CEO告诉36氪，哈工大除了入股外，会在机器人资源、产业融资等方面提供支持，学校和企业同时把盘子做大。

阻挡人形机器人落地的两座大山

不过，人形机器人看起来很美好，但是距离落地还有很远。目前有两大难题需要跨越。

第一个难题是，数据的获取。

AI大语言模型需要投喂关于人类世界的海量知识，才能涌现智能。同理，机器人大脑也需要投喂关于现实物理世界的海量数据，才能训练得聪明。ChatGPT的出世，是因为互联网用20年的时间把人类的知识数字化了，但对于具身智能行业，物理世界的数字化才刚刚开始。

相比于AI大模型的训练数据（文字、图像、视频等数据库），具身智能的训练数据需要人类各种场景下的行为数据（比如开门、做饭等等）、以及人类所处的物理世界的场景数据。而对于具身智能创业公司来说，如果数据采集成本很高，便很难收支平衡。

一些机器人公司也在尝试解决数据来源问题——主动与产业界合作，获取场景下的数据。比如，特斯拉机器人擎天柱Optimus，使用的便是与特斯拉全自动驾驶FSD相同的计算机硬件，Optimus的AI大脑也与FSD 非常相似，包含相同的计算机视觉系统。

国内一家具身智能公司的技术研发人员向《智能涌现》推测，FSD的信息来源是用车载摄像头的路况信息来训练的视觉模型，而Optimus则将FSD的视觉模型拿来作为机器人的基座模型，再用机器人的场景（如搬运作业）数据，来对基座模型进行训练微调。

由于数据难获取，具身智能的Scaling law（规模定律，指当模型的参数量、数据集大小、计算量增加，模型的性能会提高）还在早期阶段，还没有达到涌现。一家机器人大脑公司的技术人员告诉《智能涌现》，国内还没有看到哪家公司的机器人大脑是能达到涌现阶段的。

而对于获取数据难题，国内不同团队目前分化出了不同的解决路径。

通用机器人公司「银河通用」的创始人王鹤，提倡使用仿真合成数据（即利用模拟软件，将目标的现实数据复制到虚拟环境中）。其团队利用合成数据训练的机器人，对任意材质和形状的堆叠物体能达到95%的抓取成功率。

利用仿真合成环境来训练机器人行走，图片来源：Dynaimc Robotics Laboratory

不过，这种解决思路并不能得到所有机器人公司的效仿。「星海图」CEO高继扬则认为，具身智能的第一阶段一定是，真实数据加上模仿学习，真实数据需要从现实世界获取，不能靠虚拟合成。

数据获取的纷争尚未停歇，人形机器人落地的第二个难题由此产生——机器人的泛化能力还达不到要求。

尽管谷歌RT-2（Robotic Transformer 2）具身多模态大模型已经足够惊艳世界，但距离实际应用还有一定的距离。谷歌此前曾经通过十几万条数据，让机器人通过模仿学习的方式，学习数据包中的行为轨迹，进而举一反三，习得语义和视觉上的泛化能力。

从谷歌的视频可以看出，他们让机器人把那个“快要掉到地上的袋子抓回去”，或者抓起一个机器人从未见过的饮料瓶。

谷歌实验室的机器人夹起快要掉落的袋子，图片来源：Transhuman Videos

但事实证明，即使强如谷歌，他们机器人的泛化性还不够。因为谷歌的十几万条数据的物理场景很单一，都是在同一个厨房、同一个桌面高度上采集的，而一旦机器人换一个场景，甚至是换一个桌面高度，机器人的动作便可能面临举一反三失败。

一个例子可以说明，高泛化能力的机器人多么聪明有趣——当机器人接受到一个“把螺栓拧到几个洞去”的任务，如果上一环节拧偏了，机器人也会根据实际情况，修正自己的行为，去适应上一环节的偏差。

正如「银河通用」创始人王鹤此前表示，机器人在车厂、工厂应用落地的障碍不在于操作精度、移动精度，而在于泛化能力。高泛化性，是当下机器人必须提升、攻克的关键点。

不过，要解决这些问题，产业界还有很长的路要走，这并不意味着人形机器人的落地就停滞不前。机器人的落地，其实也可以“抄近道”。

大部分人形机器人从业者认为，相比于AI大模型要达到GPT3.5或者GPT4的通用能力才具有商业价值，但对于具身智能，虽然机器人大脑还没达到“涌现”，匹配合适的身体形态和场景，就能产生商业价值。

机器人的泛化能力也分等级：初等泛化能力的机械臂，只能能识别更换形状后的零件；更高泛化能力的机械臂，即使在产线上的生产品类发生变化后（打个比方，从梭织牛仔到针织外套），机械臂也能自动适配。

多位行业人士向《智能涌现》表示，尽管初等泛化能力的AI机器人还没有顶尖聪明，但也有望在短期内落地。

一家具身机器人大脑研发公司表示，他们有望在2024年年底前落地有基础泛化能力的具身机器人大脑产品，可以用到打磨、抛光、搬运、点胶等环节。借助股东的产业资源和场景，实现商业闭环。至于机器人大脑的价格，其CEO表示，以协作机器人为例，相比于15-20万元的硬件本体，具身机器人大脑的价格只是零头。

初心资本合伙人许旸洋则判断，更高泛化能力的AI机器人（例如更换生产品类，也可以自适应），需要至少两年左右落地。

一些业内人士，也明确了AI机器人商业化落地的关键点。

对于大B端市场，机器人界泰斗王田苗表示，对机器人创业公司来说，第一个要素是场景背后的资源——大厂不仅能投钱，还能提供经验和数据。比如，小米汽车、美团物流都能为机器人提供场景数据。

第二要有产品技术；第三要能整合资源、融资，“不然（机器人公司）融到5亿、10亿之后，就融不下去了”。在他看来，同时具备两到三个要素才能成为行业头部，若只具备一个就只能成为一般的创业项目。

对于小体量的科研高校市场，要占据渠道优势。可以明确的是，人形机器人在未来很长一段时间是To-E（客户是高校、科研院所）的小批量量产阶段，并没有B端市场那么大，因此要把握好渠道，争取先发优势。

以「宇树科技」为例，宇树早在2017年四足机器狗阶段，就把产品卖给了很多高校。

「宇树科技」的早期投资人、初心资本合伙人许旸洋到美国走访发现，斯坦福、伯克利等高校的机器人实验室，几乎人手一台宇树的机器狗。有了前一个阶段的渠道铺垫，到如今的人形机器人阶段，宇树再卖给已有的高校客户就很顺畅，因为有天然的渠道优势和品牌信任。“对于高校市场，如果现在才开始去做的话，肉眼可见肯定没有优势。”许旸洋表示。

正如黄仁勋在不久前的台北国际电脑展上所说，“机器人时代已经来临，具身智能是人工智能的下一波浪潮。”

人形机器人的落地尽管将会有曲折，但行业在一步步蜿蜒前进着。

3.苹果AI桌面设备曝光：机器人噱头唬人，落后了国产好几年

随着苹果在AI领域的深耕，现如今有越来越多与AI相关的项目被曝光出来。比如，我们前段时间报道过的AirPods，苹果希望给这款TWS耳机加上摄像头，增强空间音频方面的表现， 并为未来的AI视觉辅助方案做前期测试。

同时，内置Face ID和摄像头的Apple Watch也被曝光，这个方案能让苹果智能手表成为用户的腕上“iPhone”，并且可以为Apple Intelligence提供更多的数据支持，包括用户实时身体状态、所处位置的实时影像信息等。

图源：苹果

不过以上都是移动领域的设备，那么桌面端的AI终端重任又该让哪款产品来承担呢？答案并非HomePod。根据最新的爆料，苹果正在秘密研发一款全新的桌面机器人，它将成为苹果在家居智能领域的新核心。

苹果的桌面机器人是不是智能音箱升级版？HomePod是否会被“淘汰”？桌面机器人会不会成为下一个爆款硬件？这是雷科技想在本文讨论的主题。

苹果首款AI桌面设备，居然是个机器人

此次曝光的苹果桌面机器人，与大家想象中的“有手有脚”的机器人不太一样。根据知情人士透露，这款桌面机器人更像是一个拥有360度机械臂的显示器，可以自动追踪用户的位置。

虽然还没有确切消息透露这款产品的外观，但根据功能描述，我们可以想象出一个类似于Mac Mini的底部结构，配上一个可以旋转、抬升的机械臂，末端是一个形似iPad的显示屏。

图源：AI生成

此外，预计苹果还会在显示屏上搭载Face ID、摄像头等多种传感器，使其具备生物信息认证、周边空间数据收集和实时交互等多种功能。这款产品与iMac的关系或许更密切，只是将显示屏模块由固定变成了可移动的形态。

利用360度旋转的机械臂结合全向麦克风及摄像头等传感器，这款设备的显示屏可以自动追踪用户的位置，保持显示屏的正面始终朝向用户，方便用户浏览屏幕信息或进行触控操作。

作为苹果的下一代智能家居中枢，这款产品预计将拥有完整的Apple Intelligence功能，包括增强版的AI Siri，能够接入HomeKit，直接控制全屋的智能设备，甚至扩展到macOS及iOS等系统，成为苹果智能互联生态的一部分。

图源：苹果

有人猜测，苹果可能会为这款设备添加一个智能AI形象，在与用户互动时表达表情和动作，为用户提供更多的情绪价值和更好的使用体验。而且，它可以通过摄像头及Face ID的双重认证，精准识别使用者的身份，提供个性化服务，比如根据识别出的用户身份，播报感兴趣的新闻，推荐音乐和影视剧等。

苹果甚至可以将Apple TV集成到这款设备中，利用AirPlay功能进行远程投射，使其成为真正的家庭娱乐中心和控制中枢。

倘若这款产品能够接入iOS系统，并与可穿戴设备互联，将拥有更多功能。例如，根据Apple Watch提供的身体数据，智能调整室内温度、湿度、浴室水温等，并在用户准备入睡或醒来时智能关闭或打开窗帘和灯光。

图源：苹果

通过这种方式，房屋似乎拥有了生命，让智能家居设备从被动变为主动，这或许就是苹果这款家庭智能中枢所带来的最大改变。

从产品角度来看，苹果其实现在就可以造出这款产品，不管是Mac Mini，还是iPad大小的显示屏都是现成的产品，而一款可以360度旋转的电动机械臂也并非难事。阻止这款产品发布的唯一原因，可能是软件层面上的适配尚未解决。

而且，苹果的Apple Intelligence目前仍然处于初期阶段，当下更迫切的需求是完善AI在iPhone、iPad、macOS等设备上的应用，然后再考虑接入更多的设备与平台。

苹果的桌面机器人，不会彻底取代智能音箱

在查询这款产品的相关信息时，小雷发现这并非第一次出现类似传闻。早在2023年1月，就有爆料称苹果准备在2024年发布一款内置7英寸屏幕的HomePod，并将其定位为智能家居控制中枢。

然而，关于这款HomePod的消息却几乎为零，唯一的解释是：苹果否定了这套方案。实际上，今年四月时海外知情人士就透露，苹果已经放弃在现有的智能家居设备上部署Apple Intelligence，而是决定研发一系列的机器人设备。

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图源：AI生成

前面提到的桌面机器人是目前进度最快的产品，而其余几款产品则更加激进，比如可移动的人形或半人形机器人，可以提供如家居清洁、端茶倒水等生活服务。

苹果放弃HomePod，选择打造一个新品类，很大程度上与HomePod的产品定位有关。在家居智能控制和Siri助手外，HomePod的核心其实是一个音箱，在官网介绍页面中，苹果花了50%的页面比例来介绍产品的音乐性能。

在苹果的眼中，HomePod首先是一个音箱，其次才是桌面端Siri和智能家居控制器。

图源：苹果

而且，HomePod的智能服务实际上都是通过联网实现的，其本地芯片算力不足以支撑这些服务的运行。这也意味着，如果想要增加屏幕、内置更高性能的处理器，就需要对HomePod进行大刀阔斧地修改。

何况苹果并不打算放弃HomePod，作为目前最重要的智能家居设备，HomePod在未来的智能家居生态中仍然有属于自己的位置，那就是作为卧室、书房等附属空间的智能音频终端，与苹果桌面机器人组成覆盖全屋的智能生态。

比如，你可以通过床头的HomePod mini，直接与处于客厅的苹果桌面机器人对话，而不用特地走到机器人的旁边。考虑到苹果桌面机器人的预期售价肯定不会便宜，与HomePod联动组成全屋智能网络也更符合多数人的需求。

将智能音箱升级成机器人，中国玩家早做了

虽然在前面我们聊到了不少苹果桌面机器人的有趣用法，但是坦白而言，这款产品从目前曝光的信息来看，并没有多少真正算得上是创新的东西，很多设计理念和功能在现有智能设备中都已经得到实现。

比如说“有屏幕的智能家庭中枢”，其实亚马逊、 百度等企业早就有了相似的产品，其中亚马逊的Echo Show 15更是配备了一个15.6英寸的超大尺寸屏幕，可以提供家居控制、信息提示等多种功能。唯一的问题是，Echo Show 15只能安装在墙壁上使用，更像是一块智能控制面板。

而在国内，百度甚至已经有了一款成熟的机器人产品，只不过其做法与苹果一样，都是在维持现有智能音箱产品线的同时新增一个机器人产品线。前段时间发布的“添添AI平板机器人”，产品的定位、功能都与苹果桌面机器人十分接近，甚至两者在设计上都有异曲同工之妙。

从产品介绍页面上，可以看到添添AI平板机器人已经具备以下功能：360°人脸追踪、长跨度的多轮语音交互、AI数字人形象、支持多种AI应用和工具，支持智能家居控制，支持个性化家居爱好定制等。

图源：百度

是不是觉得很熟悉？实际上这就是前面介绍苹果桌面机器人时，我所预测的产品功能，最大的区别是添添AI平板机器人已经是一款量产且成熟的产品，而苹果桌面机器人还处于研发阶段。

此外，百度的DuerOS X不仅搭载在添添系列的产品中，也在逐步覆盖小度智能音箱的产品线，为更多的用户提供新一代AI服务。

与此同时，阿里巴巴的天猫精灵也选择了相同的做法，早在2023年，阿里旗下的通义大模型就已经开始接入天猫精灵，为用户提供更智能的语音交互。随后新增了“未来精灵”品牌，探索AIGC与智能终端的不同组合方式，首发包括未来精灵智能平板在内的三款新产品。

图源：阿里巴巴

从产品角度来说，阿里巴巴其实要更激进一些，选择在智能音箱上全面普及AI大模型，同时还针对不同的使用场景，推出了不同形态的AI智能终端。在发布AliGenie平台（天猫精灵的操作系统）时，阿里巴巴就坦言，希望在不增加硬件升级成本的情况下，让平台去适配更多的设备，让科技进步可以普惠到所有用户。

作为国内智能音箱领域的两个领跑者，不管是百度还是阿里巴巴，其实都已经选择了相同的道路。其中百度更是先苹果一步，将对方仍处于设计阶段的产品变成了实物，随着后续AI大模型的普及，相信会有更多新生代的AI设备发布，比如一款可自主移动的智能机器人。

从目前国内的AI大模型及机器人发展速度来看，并非遥不可及的幻想。

AI硬件浪潮如火如荼，苹果节奏慢了一拍

苹果的品牌效应和创新能力无疑是其强大的竞争优势，凭借其独特的设计和优越的用户体验，iPhone赢得了全球消费者的青睐，成为最成功的智能手机系列。苹果的桌面机器人如果能够延续这一传统，并在功能和体验上带来令人惊艳的创新，确实有可能在市场上迅速占据一席之地。

但是，现如今拥有完整智能生态的系统早已不止苹果一家企业，微软、安卓、鸿蒙，都在加速搭建各自的智能生态。其中安卓和鸿蒙的软硬件落地速度更是远超微软和苹果，以安卓为例，虽然还无法做到跨品牌的随意互联，但是借助安卓这个桥梁，跨品牌的互联互通并非难事。

与此同时，在智能设备领域的探索，中国厂商的步伐也在加快，利用硬件产业的优势，国内的AI硬件迭代速度十分惊人，甚至可能在未来的两到三年里，完成AI硬件的初步普及，让智能生态得到跨越式发展。

图源：Tech Xplore

iPhone当年可以火爆全球，很大一部分原因是其在设计上遥遥领先同类型产品，但是在AI硬件上，苹果已经很难复刻同样的奇迹。不管是设计理念，还是交互逻辑，苹果许多仍在PPT里的想法，已经被其他公司转变为实物并发售，随着AI硬件的普及加速，这个过程只会变得更快。

在这种情况下，苹果的帝国或许没有想象中的牢靠。现如今，在欧美市场，苹果一直都需要面对谷歌和三星所带来的压力。而在中国市场，华为、小米等厂商也迫使苹果频繁且大幅度的降价促销。

如果无法赶上AI硬件的换新潮，那么苹果后续将会面对更多的压力，也会直接影响iPhone等产品的销量。在全球智能生态快速发展的背景下，苹果无疑需要加速推进AI硬件的发展与普及，才能确保其在全球市场中的领导地位。

2024上半年，科技圈风起云涌。

大模型加速落地，AI手机、AI PC、AI家电、AI搜索、AI电商……AI应用层出不穷；

Vision Pro开售并登陆中国市场，再掀XR空间计算浪潮；

HarmonyOS NEXT正式发布，移动OS生态生变；

汽车全面进入“下半场”，智能化成头等大事；

电商竞争日益剧烈，卷低价更卷服务；

出海浪潮风起云涌，中国品牌迈上全球化征程；

……

7月流火，雷科技·年中回顾专题上线，总结科技产业2024上半年值得记录的品牌、技术和产品，记录过去、展望未来，敬请关注。

4.石头自清洁扫拖机器人P10体验：“既要又要还要”，就选它

3 月 21 日，石头科技带来了两款自清洁扫拖机器人新品 —— 石头 G20 和石头 P10，其中，石头 G20 主打高端旗舰市场，售价 4999 元起，而本篇文章的主角，石头 P10 主打超高性价 ——3299 元的价格，你可以获得一台支持自动洗净拖布、自动集尘、自动补水、自动抑菌、自动烘干拖布的产品，如果你愿意再多花 600 块钱，甚至还能实现自动上下水功能。

对于绝大多数持币待购扫地机器人产品的用户来说，看到石头 P10 3299 元的价格，其实很难不心动了，那么石头 P10 到底值不值得买？又适合哪些用户和家庭？带着这些疑问，接下来，IT之家将带来石头自清洁扫拖机器人 P10 的评测文章，以近期的亲身体验感受，进一步和大家分享这款产品。

第一部分：外观设计

如今的石头扫拖机器人产品已经形成了统一、有延续的设计语言，石头自清洁扫拖机器人 P10 在设计上延续了家族惯有的简约设计风格，以及石头一贯的纯白配色，搭配扁平的圆形机身，让人一眼就能看出这是由石头科技出品。

这种简约又简白的设计语言，对各种风格的家装都有着极高的包容性，放在任何角落里，它都不会显得特别“突兀”，反而会让你觉得它本来就应该放在这里，成为家装环境中的一部分。

在细节设计上，石头自清洁扫拖机器人 P10 和过往的石头扫拖机器人产品大差不差，顶部略凸起的圆形激光传感器，模块顶部是石头科技“Z”形 Logo。

机身顶部还有石头经典的回充、电源按键。

机身顶盖有一半是可以掀开的，开合处专门设计了方便打开的缺口，尘盒就藏在里面。

机身侧面，有沿墙传感器、充电触片、红外补光灯、Reactive AI 识别避障传感器、回充传感器、排风口等等，虽然模块众多，但由于设计布局合理，看上去并不会觉得凌乱。

机身底部是石头自清洁扫拖机器人 P10 变化比较大的地方，其并没有采用 G20 系列的震动擦地模组，而是采用了双盘旋转拖地设计，不过，石头 P10 的优势在于拖地模组支持升降，高度约 10mm，距地面高度约 7mm，避免打湿地毯或者出现二次污染问题。

石头 P10 的双盘旋转拖地设计还具备高速双旋、抓地力更强、恒湿 30 级水量调节拖地不会越拖越干等优质体验。此外，双盘拖布材质上均采用雪尼尔抗菌拖布，具有更强的清洁能力、锁水能力和抗菌效果等。

石头 P10 的自清洁充电基座设计也相当出色，和旗舰 G20 的黑白双拼色不同，石头 P10 的基座采用了纯白设计，并且有竖向的宽幅条纹，看起来相当简约百搭。

与此同时，基座的高度要更高一些，搭配竖向的宽幅条纹，基座整体看起来很修长。

污水箱和清水箱位于基座顶部，其中清水箱容量达到了 5L，两个箱子顶部都有把手，方便日常的提取。

石头 P10 同样支持自动集尘功能，而集尘区域很巧妙地设计在了基站的腰部位置，取下石头 logo 的盖板，即可更换尘袋式。同时，这一次石头 P10 的尘袋式容量升级到 2.7L，还支持 15s 快速集尘、智能动态集尘和 App 关闭自动集尘等功能。

基站的最下方，则是机器人的底座区域，内部裸露的各种器件证明了这里将集成了烘干、清洗拖布、上下排水、吸尘、充电等等功能。

总的来说，尽管是一款主打性价比定位的自清洁扫拖机器人产品，但石头 P10 的设计依旧在线，特别是纯白机身的设计，对消费者不同的审美和家装风格都有着极高的友好度，笔者甚至认为 P10 的设计要比旗舰 G20 的设计更百搭一些。

第二部分：扫拖体验

出色的扫拖体验一直都是石头自清洁机器人的基本盘，石头 P10 也不例外，更让人感到惊喜的是，石头 P10 这一次将吸力升级到了 5500Pa，这是一个非常“恐怖”的数字，甚至要比去年的旗舰机型 G10S 还要高 400Pa，和之前的 T7 系列相比，更是升级了两倍不止。

这种大吸力带来的直观效果非常明显，比如一些难以清扫的块状物垃圾、地板缝隙积尘乃至地毯积尘等等，在 5500Pa 的吸力下都会乖乖就擒。同时，石头 P10 的主刷转速也由 1000 转 / 分钟提升至 1100 转。

在实际使用过程中，IT之家就对石头 P10 的吸尘、拖地能力做了测试。

首先是生活中最常见的厨余垃圾。测试时刚好笔者吃完了炸鸡，地面上有不少食物残渣，对于石头 P10 而言，这并不算什么高难度问题，在最低档位的安静吸力、小水量模式下，石头 P10 一遍即过。

其次是地上意外洒落的生抽，同样是安静吸力、小水量模式，石头 P10 无声息的走过，只留下了一道淡淡的水痕。

紧接着来一个高难度的测试，地面上洒落一把大米粒，看看石头 P10 能否清理干净。

这里额外补充一句的是，这一次石头 P10 支持 1-30 级水量可调，精细度更高，天南海北的朋友都可以选择更合适自己居住环境的出水量档位。此时我们将石头 P10 设置为强力（第三档）吸力，拖地水量为 20 级。

如图所示，石头 P10 走过的地方基本都是干净的，向笔者这样洒落一地的大米，基本是来回跑几趟，就能全部清理完毕。

不少家庭都有铺设地毯的习惯，那么遇到地毯，石头 P10 又会给出什么样的解决方案呢？我们继续来看。

在 App 设置中，石头 P10 提供了自适应地毯、规避地毯和无视地毯三个模式，同时支持地毯增压模式和地毯深度清洁。

我们将后两项功能全部打开，随后对地毯进行清洁测试。

我们选择的地毯为长毛地毯，这对于扫地机器人来说也是一个比较大的难度，因为很多灰尘和碎屑垃圾都会藏在地毯的长绒毛里面。

开启地毯增压模式后，可以明显感知到石头 P10 的吸力更大了，并且速度也放慢了下来，并且会以“Z”形的运动轨迹进行清洁，因此地毯上的一些碎屑垃圾、毛发等，都会被石头 P10 吸附的干干净净。

同时，在自适应地毯模式下，石头 P10 也会停止出水，同时升起拖布，让拖布尽可能的避免和毛毯的接触。

不过，由于IT之家测试的是长毛毯，因为不太能直观地和大家展示石头 P10 拖布抬起的程度。但是笔者的个人体验角度来讲，石头 P10 在自适应地毯模式下，抬起拖布后，地毯并不会被打湿（本身拖布也只是润湿状态）。

地毯模式下，拖布抬起且不转动

同样的，在仅扫地模式下，石头 P10 的拖布也会抬起，通过下面的动图可以看到抬起的拖布已经和地面完全分离，并不处于接触状态，同时拖布和地面之间的缝隙，也保证了空气的流通，避免捂出异味和二次污染的问题。

第三部分：避障及自清洁体验

在硬件部分，石头 P10 采用了多传感器融合式避障技术，包括结构光测距传感器、LDS、陀螺仪、ODO、沿墙传感器等融合式辅助。而在软件方面，石头 P10 搭载了全新升级的 RR mason10.0，在智能门槛识别、智能禁区和清洁方面做了升级优化，并且新加入了快速清洁模式。

首先，IT之家针对石头 P10 的避障能力进行了实测，比如在下面的局部清扫中，我们布置了一个相对复杂的“地形”，而石头 P10 在清扫过程中，基本可主动避开障碍物，比如桌子腿，它会在桌子腿前进行主动“刹车”，随后会试探性的围绕桌子腿转一圈，实现复杂地形的清洁工作。

此外，在 App 设置中，你还可以在“智能避障”设置中选择“少碰撞模式”，这是一种相对保守的避障模式，它会提前预知墙面及家具，减少正面碰撞，如果你家里有养宠物或者是瓶瓶罐罐比较多，可以开启这个模式。

比如，石头 P10 在清洁过程中，家里的小猫总是喜欢和它“偶遇”，开启了“少碰撞模式”后，它会尽可能的避免和小猫正面接触，以防“矛盾升级”。

此外，在清洁过程中，遇到一些障碍物时，石头 P10 也会对障碍物作出标记。不过它并不能像 G20 那样，判断障碍物类型，并作出诸如鞋子、宠物、插线板、桌子这样更具体的标记。

石头 P10 最诱人的一点，就是标配了全能基站，支持自动洗净拖布、自动集尘、自动补水、自动抑菌、自动烘干拖布。

笔者强烈的建议，都 2023 年了，购买扫拖机器人产品，全能基站是一定要选择的配置，因为它是真的能够让你在最大程度上解放双手。

想象一下，当你下班带着一身疲惫回家时，此时扫地机器人却提醒你尘盒已满，需要手动清理才能继续工作，这真的是一件很令人崩溃的事情，这时候你甚至会产生“扫地机器人真的让我省心了吗”的疑问。

对比之下，有全能基站的产品就不会遇到这种问题了，像笔者评测的这款石头 P10，你要做的就是偶尔一星期倒一次污水、加一下清水，你甚至还可以更彻底一步，额外填 600 元，选购一台支持自动上下水的石头 P10，这样，倒水加水全由石头 P10 决定。

石头 P10 的基站采用了仿洗衣机式动态洗布设计，可以看到内部有密密麻麻凸起的模组，用于和飞快旋转的拖布进行接触“摩擦”，实现拖布的自清洁。

同时，左右两侧的洞口则用于快速吸附尘盒内的垃圾，下方的出风口则用于烘干拖布。

据官方资料，石头 P10 在清洗拖布的过程中，会模仿洗衣机式清洗模式，清洗过程分为预洗、漂洗、甩干三个阶段，转速和水量会根据阶段不同而动态变化，能对拖布上的污渍进行深度清洁。

在测试中，笔者选择了“日常洗”洗布模式，如果你经常进行深度清洁，那么建议使用“深度洗”模式，可以看到，拖布清洁前后对比还是非常明显的，清洁后的拖布上的砂砾、灰尘已经消失，明显要更干净一些。

此外，你还可以设置自动烘干，烘干时间可选择 2、3、4 小时三个档位，对于南方潮湿环境的家庭来说，这个功能必不可少，南方地区，空气湿度大，晾晒的衣服都长时间晒不干，更何况被打湿了的拖布，拖布长时间潮湿，就容易产生细菌滋生、散发异味等等问题。因此，烘干拖布就显得十分重要了。

石头 P10 的烘干功能直接集成在基站内，而不是像石头 G10 Plus 那样烘干机单独附加在基站一侧，前者的一体化程度更高，也更美观。

在工作过程中，石头 P10 的工作声音非常小，远低于清洗拖布时产生的噪音，在诸如办公室环境，又或者是隔了一个房间，是完全听不到烘干工作声音的。

我们通过分贝仪实测，烘干工作声音仅为 50dB 左右，而测试环境的分呗也就是 50dB 上下，所以不是特意趴在机器上，这种环境下几乎是听不到声音的。

烘干噪音

而且，这种烘干并非我们想象中像吹风机那样吹出一股股热浪，它的工作温度并不高，只有把手放到设备上，才能感觉到一点点的温热。

烘干工作时，机身热量红外图

石头 P10 最大的工作噪音来自“集尘”，能够高到 80db 左右，这时候在房间，也能听到这种工作噪音的，但好在一点，石头 P10 支持 15s 快速集尘，噪音虽大，但每次集尘只需要 10 多秒，很快就结束。

集尘噪音

此外，拖布自清洁过程中，工作噪音也比较小，仅为 60db 左右，拖布转动清洁的噪音很微弱，反而水箱排水的潺潺声音更明显一些。

拖布自清洁噪音

总而言之，石头 P10 的自清洁工作噪音并不突兀，即便是安静的晌午，石头 P10 的工作声音也只会让人知道它的存在，并不会让人感到厌恶。或许唯一能觉得“奇怪”的，只有你家那位听觉敏锐的喵主子了。

第四部分：细节体验

石头 P10 也有非常多的细节值得单独讲一讲。

比如通过算法，石头 P10 的边刷会永远右侧沿墙 \ 边，比如橱柜下方，石头 P10 也能扫过。而且会根据不同的工作环境，自动切换边刷转速，避免垃圾被打飞。

再比如石头 P10 搭载的 RR mason10.0 在算法上可以智能识别门槛、标注门槛，并针对识别做出易卡门槛通过策略。

石头 P10 还能自动添加悬崖禁区、提醒用户添加易卡禁区，用户只需要在 App 上操作即可完成，还可以将地图选择为 2D 或者是 3D 显示等等。

另一个功能也很人性化，比如你可以通过 App，选择地板的铺设方向，并且编辑地板材质，开启此模式后，机器人将沿着木地板铺设方向进行清洁。

再比如拖地上，石头 P10 同样支持标准擦、精细擦地和“深度慢拖”模式，其中“精细擦地”会以密集 Z 字型方式擦地，停止吸尘，提升擦地能力，而“深度慢拖”则是在精细擦地的基础上，降低拖地速度，减少噪音，提高拖地效果。

此外，石头 P10 支持快速建图功能，当 P10 第一次安装完毕后，它会先简单绕房间转一圈，不清扫，从而实现地图的快速构建。比如笔者测试的 70㎡左右的房间，大概只需要 5 分钟左右，就能完成构建。

其次，石头 P10 新增了快速清洁模式，比如体验过程中，石头 P10 基本是一分钟扫拖 1㎡左右的面积，如果想要它更高的清洁效率，就可以通过“快速清洁模式”来实现，官方表示其效率提升 35% 左右。

其他方面，石头 P10 会实现对进度的预估，比如剩余清洁面积、清洁时间、所需电量等，当设备电量不足时，它会先去充电，达到了一定电量之后，再回到之前的位置继续工作。

这些细节方面的优化，让石头 P10 的整体体验非常加分。

在交互方面，通过石头 App 绑定石头 P10 产品后，你可以在 App 内自定义这款产品的各种精细化设置，除了文章中提到了的之外，你还可以设置离线地图，又或者夜间自动静默 OTA 等等。

总结：

经过IT之家的一番体验，全新石头自清洁扫拖机器人 P10 的最大优势就是高性价比，想要一款清洁力出众的扫地机人，又要全自动的清洁能力，还要它有一个相对低门槛的入手价格，而石头 P10 就能满足上述你“既要又要还要”的需求。

并且，石头 P10 在诸如全能基站、5500Pa 大吸力、高速双旋转恒湿擦地、AI 指控升降模组以及智能交互等方面的优势，甚至可以媲美旗舰产品。

所以，这款产品值不值就不用多说了，对于那些预算不多也想要全能自清洁体验的家庭来说，石头 P10 就完全可以在考虑范围之内。

如果你不考虑预算，那么旗舰产品石头 G20 更是你一步到位的选择。其实不管怎么选，当下的石头产品已经成为你绕不开的选择了。

最后，IT之家也简单制作了一张石头自清洁扫拖机器人全系产品的配置对比和选购建议，感兴趣的小伙伴不妨收藏了解一番。

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