扫地机器人市场的破局之路

消费者对兼顾高性能与低价格的诉求不断升级，倒逼行业加速技术普惠。

从市场数据来看，2018-2020年，扫地机器人市场呈现出爆发式增长，连续三年销量突破600万台。然而，自2021年起，市场急转直下，2021-2022年连续两年销量下滑至441万台。这一市场变化背后，扫地机器人做错了什么？

风口下的矛盾：技术迭代与价格门槛的博弈

随着市场初期尝鲜需求逐渐饱和，厂商们为开拓新的增量市场，纷纷开启高端化转型与产品升级之路。随着产品功能日益完善，扫地机器人的价格也迅速攀升。

高端机型因搭载激光视觉融合导航、AI视觉识别、自动集尘、机械臂等先进技术，价格普遍突破4000元大关。而低端产品虽价格降至千元以下，但因路径规划混乱、避障能力弱，被消费者戏称为“人工智障”，无法满足用户的基本需求。

在经济下行的大环境下，“理性消费”与厂商“高价策略”之间的矛盾愈发尖锐，直接导致市场呈现出“额涨量跌”的局面，这也是近年来扫地机器人销量下滑的重要因素。

而随着价格战的开启以及国家补贴政策的出台，为市场带来了显著变化。据国联证券公司研报显示，全国31个省市自治区通过“以旧换新”“智能家居补贴”等形式对扫地机器人进行补贴，补贴幅度多在15%-20%之间。

受此影响，2024年国内扫地机器人全渠道零售额同比增长41%至194亿元，零售量同比增长32%至604万台，市场呈现出强劲的复苏态势。由此可见，产品质价比的提升是推动销量增长的关键因素。

当下业内认为，扫地机器人的主要功能迭代已阶段性完成，后续产品微创新对渗透率提升的促进作用有限。现阶段，由降本带动的产品价格下沉才是提升扫地机器人渗透率的核心驱动力。若规模化降本和技术降本能够有效推动扫地机器人均价下降，以价换量，有望拉动渗透率提升。

目前，扫地机器人在中国的渗透率仅为4-6%，远低于欧美国家的10%以上。

技术普惠，从独有到标配

从以往的经验来看，技术普惠路径有多个方向。

模块化功能设计与精准减配，实现性价比最优解：高端技术可通过拆分核心模块（如导航系统、机械臂、基站功能）实现灵活配置。例如将仿生机械臂技术下放，通过简化机械臂结构（如单臂替代双臂）、降低材料成本（塑料替代合金）实现功能保留与价格压缩。

聚焦高频使用场景：中低端产品可专注于地面清扫等基础需求，放弃复杂场景适配（如跨越高低台阶的仿生机械足），以降低成本。

“软硬分离”，算法下放：高端算法能力通过软件升级赋能中低端硬件。

国产供应链垂直整合：导航芯片、电机等关键部件本土化生产大幅降低成本。这种供应链垂直整合模式与手机厂商自研ISP芯片逻辑一致。

低成本技术突破：突破现有技术体系，开发更低成本的技术方案，实现从下而上的技术替代。

纯视觉技术方案：低成本与高性能的范式革命

作为国内视觉技术的先行者，INDEMIND始终认为视觉技术不只是融合技术中的“配角”，尤其随着纯视觉技术在智驾领域不断崭露头角，在机器人领域，纯视觉技术同样大有可为。

基于在视觉技术上的领先优势，以及在机器人的导航、避障、决策等基础技术丰富的积累，INDEMIND走通了一条独有的视觉路线。

通过全栈自研轻量化VSLAM算法（不基于谷歌Cartographer算法）、路径规划算法、智能决策引擎等核心技术，INDEMIND研发了一套纯视觉导航技术，在表现上不仅能够媲美激光雷达的精度，在功能和体验上甚至超过激光雷达融合方案，达到行业领先水平。

成本优势：激光雷达方案的颠覆性替代

基于自研的轻量化算法，不仅大大降低算力要求，甚至能够在几美金的计算平台实现稳定运行建图、导航、避障等任务逻辑。搭配INDEMIND研发的模块化模组，整套方案成本仅有激光融合方案的1/3。

功能突破，跨代体验

全屋3D语义地图构建：基于三维重建技术和CNN网络，研发了市面上独有的三维语义建图技术，不仅包含物体及环境的结构信息，还有物体类别、功能属性等“常识”性信息，为机器人人机交互、智能作业、智能避障等提供了底层数据支持。

基于3D语义地图，INDEMIND视觉方案能够提供更精确、更高效率的清洁逻辑，精准现实房屋及空间信息，从而高效规划清洁逻辑；还可以执行更复杂语义命令和决策，实现个性化作业；除了清扫之外，更可以支持AR等娱乐化交互需求。

全屋脏污识别：基于立体视觉的全品类全场景脏污识别技术，为扫地机带来主动清洁能力革命和清洁模式革命。通过配置清洁策略，机器人不再受制于清洁机构和自身重量，对重度脏污可以执行多次清洁及清洁成果检测策略，提升清洁能力上限;同时，不再受制于定期清洁计划，具备主动脏污巡检和作业能力。

在清洁过程中，机器人能够将脏污检测结果及位置与场景地图和轨迹进行叠加，实现全场景的脏污地图管理。（滑动查看下一张图片）

在识别范围上，支持任何地面材质、花色、光线下的透明、半透明、不透明液体及干涸污渍识别、颗粒状脏污识别、粉末状脏污识别。

主动安全及语义避障：前向双目可实现1cm的障碍物检测分辨率，结合基于自动驾驶的主动安全技术，避障能力更强，避障决策方式更加多样。

在表现上，支持动态障碍物决策避障，针对人、宠物可定制主动安全策略，提前离开人员活动区域以防干扰用户工作；支持障碍物分布情况识别，基于障碍物分布情况的策略设置，如果遇到区域内有大量障碍物可暂缓清扫；支持全场景障碍物识别，基于障碍物识别结果及分类定制清洁策略，如粪便识别、儿童玩具识别等。

通过算法优化与供应链创新，INDEMIND的纯视觉方案不仅实现性能替代，更能将高端技术普惠至大众市场。这场由技术普惠驱动的产业革命，终将让“Hands-Free”成为每个家庭的标配权利。