百余款产品背后的同一套“技术大脑”：追觅IFA 2026亮出物理AI三大底座 | 前沿在线

编辑：前沿在线 编辑部

9月4日，IFA 2026在德国柏林开幕。

追觅以“EMPOWER YOUR DREAM LIFE”为主题参展，集中展示覆盖超过16个品类的百余款产品及数十项全球首创技术。

比新品数量更值得关注的是技术共性。追觅将过去九年在智能硬件、算法模型和运动控制等领域积累的能力，进一步整合为全域感知系统、家庭通用模型和智能控制系统三大技术底座，并把相关能力向ECHO S1、ECHO P1两款研发阶段家庭服务机器人延展。

展台上看似是不同品类，背后运行的是同一条“感知、理解、决策、执行”技术链。

产品不是堆数量，百余款新品回答真实场景难题

本届IFA，追觅的产品矩阵从智能清洁延伸至空气净化、擦窗清洁、个人护理和厨房烹饪等场景。

产品形态不同，但创新都指向具体问题：空间能否覆盖、环境能否识别、任务能否判断、动作能否稳定执行。

追觅扫地机带来的Aqua20 Pro Ultra Roller X Complete产品，搭载全球首创的 180 ℃高温蒸汽清洁技术，能够快速软化并瓦解厨房油渍等顽固脏污，以纯物理方式实现深度清洁与高效除菌除螨。

同期亮相的追觅T16 Pro Steam高热洗地机，在9.85cm 的超薄机身内，集成200℃高温蒸汽、90℃热水清洗与30000Pa超大吸力，兼顾低矮空间通行能力与深层除菌去污实力，实现全屋地面无死角清洁。

在其他家庭场景中，RF20无叶空气净化冷暖扇一台设备即可覆盖全年室内空气管理需求；Pano10系列擦窗机器人通过机械臂结构覆盖传统清洁设备较难触达的边角；LumiDryer吹风机则把光能技术用于头发护理。

这些产品形态不同、执行的任务各异，背后却体现出相近的物理AI技术逻辑。

例如，洗地机搭载的EdgeHunter™巡边探洗臂技术，通过ToF传感器判断机器与墙边、柜底等结构的距离，在识别沿边或低矮场景后，驱动清洁结构主动外扩，深入低矮空间清洁；

Airstyle Magic多功能造型器则通过多传感器感知用户和设备状态，由AI生成相应的造型策略，再通过高速马达、自动卷发结构和温控系统完成执行。

从沿边清洁到个护造型，相关创新并非不同品类技术的简单叠加，而是感知、算法和控制能力在不同任务中的持续复用。

百余款产品由此构成追觅物理AI技术的多场景应用基础，也为相关能力进一步整合为全域感知系统、家庭通用模型和智能控制系统三大技术底座提供了支撑。

三大技术底座，把跨品类能力整合为完整闭环

围绕物理AI“感知—决策—执行—反馈”的运行链路，三大技术底座分别承担不同角色。

全域感知系统由感知硬件与算法构成，负责获取空间、物体和设备状态；家庭通用模型融合MLLM、VLM和VLA等模型能力，对环境信息、用户需求和任务目标进行理解与判断；

智能控制系统整合马达、关节、减速器和控制算法，把模型生成的策略转化为具体动作。

三大底座并非脱离现有产品另行搭建，而是由既有技术体系逐步演进而来。

例如，全域感知系统中的主动双目技术最早应用于扫地机器人的导航与避障；MLLM多模态大语言模型已应用于扫地机、洗地机等产品，能够处理真实家庭环境中的语言交互需求；

在智能控制层面，高速数字马达、关节控制等机械结构共同构成机器执行动作的基础。

平台化的意义，是让一项技术不只服务一款产品，而能在多个品类、多个国家和更多真实场景中持续复用。

从单一功能到连续任务，ECHO验证家庭机器人协同能力

基于上述技术体系，追觅在IFA现场展示了处于研发阶段的ECHO S1单臂轮式服务机器人和ECHO P1轮式人形服务机器人。

其中，ECHO S1围绕家庭洗护场景，探索从衣物识别、分类、洗涤到收纳的连续任务；ECHO P1面向综合家庭服务场景，探索收纳整理、智能照护和物品搬运等任务。

家庭服务机器人需要在持续变化的环境中感知周边信息、理解任务目标、规划执行步骤，并根据执行结果调整动作。

目前，ECHO S1和ECHO P1主要用于验证全域感知系统、家庭通用模型和智能控制系统在多步骤家庭任务中的协同应用，呈现三大技术底座向家庭服务机器人研发延伸的阶段性进展。

全球190余个市场，把使用场景变成工程反馈

目前，追觅产品已覆盖全球190余个国家和地区，累计服务超过4200万家庭。

全球化带来的不只是销售覆盖，更意味着产品必须适应不同住房结构、气候条件、家庭成员构成和使用习惯。

来自不同市场的真实反馈，也成为产品定义、算法调校和技术迭代的重要输入。

从现有产品积累真实场景和工程能力，以三大技术底座整合跨品类共性技术，再把相关能力用于家庭机器人研发验证，构成追觅智能家庭业务现阶段的技术路径。

本届IFA所展示的，不只是百余款产品，更是一条由规模化产品、平台化技术和全球化市场共同支撑的物理AI落地路径。

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