8月18日，旧金山Actuate 2026物理AI大会开幕。NVIDIA把世界模型、仿真、合成数据和机器人部署放进同一张议程表，议题指向一个日益紧迫的命题：当机器走出实验室，如何在充满不确定性的物理世界中稳定地感知、推理与行动。

在消费端，物理AI正以前所未有的速度渗透家庭场景。扫地机器人需要在线缆、宠物与儿童玩具间规划路径，空调需感知人体位置以调整气流，吹风机则要在靠近头皮时动态控制温场。这些场景的共同点在于：没有标准地图，也没有固定规则。

正如汽车行业所发生的，随着智能驾驶等系统的发展，汽车迈入软件定义硬件的时代，感知、规划和驾驶策略会随着版本更新发生变化。车辆仍会磨损，智能能力却有机会继续成长。

如今，家庭场景的软件定义硬件时代也已经到来。过去，人们评价一台家电，主要看电机、能效、结构和耐久性。现在，产品还需要回答另一组问题：它能否理解环境，能否根据环境调整策略，能否在一次次使用中把任务完成得更稳。

硬件决定机器能够作用于现实的范围，软件决定它怎样理解和回应现实。

一、环境智能：从执行走向现场判断

传统家电的逻辑是单向度的：指令输入，动作输出，闭环终结于人的操作。但在物理AI框架下，设备开始构建一个“感知-决策-控制-执行-反馈”的自主闭环。

以清洁设备为例，其工作流已发生本质变化。设备通过多模态传感器获得视觉、距离等信息，实时建立对当前空间的判断：前方是家具、地毯、污渍、宠物，还是需要保留在原处的生活用品。并基于已获取信息选择清洁策略，决定从哪里绕行，哪一片区域需要重扫，何时改变清洁方式，什么时候需要调用贴边、外扩或越障等结构能力。

例如追觅的X60 Pro系列引入双目视觉感知，两颗广角摄像头通过视差获得环境深度信息，让机器进一步判断障碍物的位置与距离；RLPP全场景强化学习引擎，则将部分路径规划从依赖预设规则，进一步转向基于环境状态动态选择行动策略。

追觅扫地机仿人眼双目避障系统

控制系统负责把策略转译成具体运动。轮组按照规划轨迹移动，滚刷、拖布和吸力按照目标状态工作，机械结构在限定范围内完成动作。设备还会重新采集现场信息，确认任务结果，再决定后续动作。

感知、决策、控制、执行与反馈，构成了物理AI进入家庭设备的基本闭环。

在物理AI时代，智能家电不是多了一个App，也不只是把语音助手接入家电，它让家电能够捕捉物理世界的信息，基于任务目标做出判断，再通过硬件执行机构完成动作，并在真实使用中持续优化。

这意味着，家电的生命周期开始出现新的评价维度。众多家庭设备由此获得产品功能迭代、产品定义焕新的新可能。

硬件寿命决定一台家电能不能继续工作，智能寿命决定它能不能继续变好。前者关注家电的物理寿命，取决于电机、结构和材料等零部件能撑多久；后者则取决于智能化程度，看的是产品能否持续提升对环境、对象、任务和用户习惯的理解能力，不断更新新的版本。

在这个意义上，家电正在从一次性交付的硬件，变成可以持续进化的家庭智能终端。

二、让模型真正落到产品里

软件定义硬件的本质，是让硬件成为"会生长的有机体"——它的能力边界不由出厂时的硬件配置决定，而由后续的软件迭代、数据积累和生态协同持续重新定义。

这要求企业在硬件设计之初，就要以软件的思维方式预留可能性；在软件交付之后，又要以硬件的可靠性思维保障稳定性。两者缺一，都只是伪命题。

2026年以来，物理AI一直受到高度关注，它能理解重力、摩擦、因果，并在真实世界里感知、推理、行动，被黄仁勋称为继感知AI、生成式AI、智能体AI之后的下一波浪潮。

模型可以给出“绕开障碍物”、“降低直吹”或“加强边角清洁”的判断，但真实动作仍需穿过很长的工程链路。设备的结构空间、传感器位置、计算平台、功耗、控制频率和安全边界，都会影响一个判断能否转化为稳定体验。

软硬件协同统一的重要性不言而喻。

模型智能程度的提高让家庭设备变得更聪明，但硬件才是智能能力得以与世界发生交互的重要工具。

传感器决定机器能够看见什么，芯片决定它能够以多快的速度、多深的复杂度去理解这些信息，控制系统决定指令以怎样的精度去驱动执行，电机、风道、机械结构和执行机构则决定机器最终能够做什么。任何一环能力不足，模型的智能都可能停留在计算结果里。

随着大模型和人工智能技术更新和发展的速度越来越快，设备在硬件上需确保产品功能稳定，且做足计算、存储、通信等资源的冗余设计，为未来的智能实现提前留出空间。

追觅的技术路径因此值得观察。作为一家有着扎实人工智能能力的高端科技品牌，追觅在过往多年的产品研发中，建立了坚实的软硬件协同基础。

2021年，追觅组建了AI算法小组，将感知算法、语音交互等AI 技术融入产品，让扫地机变得更聪明；到2023年，追觅又率先将强化学习算法技术应用到扫地机等家庭产品上，其软件层面也由此逐步形成。

如今，X60 Pro等产品均采用了RLPP全场景强化学习引擎，实现0.1秒的极速响应，成为前沿AI技术进入消费级产品的典型案例。

追觅内部已形成可复用的技术平台，其人工智能与算法技术，也开始复用于更多产品种类。例如在追觅的无叶循环扇中，这套算法能力孵化了追觅的AI智慧风随温变Agent，通过自研AI热舒适算法模型，产品建立对环境的感知，并结合家居环境中的物理规律完成推理与决策，最终输出相应的送风策略和动作。

追觅无叶风扇AI动态风随温功能

追觅在硬件端积累的高速数字马达、减速器、流体控制和运动控制等能力，为这条链路提供了执行基础。

模型做出清洁判断后，产品具备清理边角的结构；模型作出应当降低风速、避开直吹”的判断后，风道、风机或导风机构需要能够准确响应。算法决定动作策略，硬件决定动作是否能够稳定、及时地发生。

这也是消费级物理AI最难的地方。

大模型更新速度很快，家庭设备却需要在多年使用周期内保持安全、稳定和可靠。产品研发阶段需要同时考虑当下能力与未来空间：传感器是否能够获取足够的信息，芯片和存储是否能承接后续模型，通信架构能否支持迭代，执行机构是否拥有足够细腻的控制能力。

追觅的软硬件协同研发，为这种预留能力提供了条件。不同于行业常见的硬件定型之后再补算法的模式，它从产品设计之初就把未来的模型进化纳入硬件考量，让机器的物理躯体能够跟得上 AI 大脑持续成长的节奏。

其算法团队可以在产品定义阶段参与传感器、算力和结构方案的选择；硬件团队也能够围绕未来的任务需求，为模型部署留出空间。这样一来，软件更新不再只停留在界面、交互或固定功能层面，也可能进入设备对环境的理解、路径的规划和任务的完成方式。

三、全球用户，决定产品向哪里生长

模型能力需要真实场景来定义价值。

同一项技术进入不同家庭，面对的地面材质、空间布局、气候条件、家具结构和使用习惯都不相同。用户对安静程度、清洁频率、室内空气、产品尺寸和交互方式的期待，也会影响设备最终应该解决什么问题。

这正是全球化为追觅带来的机会。

全球市场提供了更丰富的家庭场景，也让企业能够更早发现不同用户的真实需求。理解这些需求，能够帮助产品团队判断一项新功能应该进入哪类设备，怎样设计交互，优先解决哪一种任务。

空间狭窄的家庭，会影响设备的体积、路径和贴边策略；地毯、宠物和复杂家具，会影响感知和清洁方案；不同气候和室内结构，会影响空气管理产品的控制逻辑。用户需求进入产品定义后，算法、结构和软件策略才有明确的优化方向。

这种洞察会回到技术决策中。而追觅过去在全球市场中的产品经验和用户洞察方法，为这件事提供了基础。

追觅科技的产品已进入全球超120个国家，且坚持“一市一样”的产品创新原则，坚持针对不同市场进行差异化产品创新。相较于仍处于产品验证阶段的部分企业，它曾面对过不同地区、不同户型、不同生活方式中的具体家庭和具体用户。对这些家庭的长期观察，会沉淀为对产品功能、性能边界和更新节奏的判断。

软件更新也因此拥有更清晰的目标。

见过的家庭空间越多，产品对不同空间、物体与环境状态的理解也会随之加深，从而优化路径、清洁、送风和交互策略。不同型号能够承载的更新范围仍会受到传感器、算力、结构设计、当地法规和用户授权条件的限制。在硬件能力允许的情况下，软件升级也可可能为既有产品增加新的智能能力。

追觅扫地机第二代仿生机械臂

汽车早已证明了软件可以延长机器的能力曲线。家庭设备要完成的任务更细碎，更贴近人的生活，对可升级的需求也会更高。它们需要在有限的空间里理解环境，完成动作，适应差异，同时保持可靠和克制。

追觅的机遇，源于能否把模型、精密硬件与全球用户洞察真正打通，并在不同市场、不同家庭场景中持续完成技术迭代。

当全球化本身成为技术进化的一部分，物理AI重构的就不只是硬件的生命曲线，也是一家科技企业面向全球市场的成长曲线。