北京
出品丨网易科技《态度》
作者丨大陆
编辑丨定西
6月官宣战略调整后，不到2个月的时间，追觅如期出现在德国IFA的展会现场，以百余款产品及数十项首创技术亮相欧洲。 Comment by岁月神偷: 3个月
这是战略聚焦后，追觅首次在国际舞台上集中展示产品与技术。
如果说此前的战略调整回答了哪些方向需要取舍，那么这次IFA亮相回答的则是聚焦之后如何继续增长：把资源进一步集中到四大主业，让技术能力跨品类复用，并在全球市场继续做深产品与经营。
在此前的声明中，追觅将核心业务聚焦于智能家庭、户外庭院、智能出行和具身智能四大赛道。因此，百余款产品亮相本届IFA，对追觅而言不只是一次大规模“上新”，更是对其战略聚焦逻辑的诠释：
所谓的“聚焦”不是简单的收缩业务边界，而是把不同业务收束到一套共通的技术框架内，对追觅而言，战略聚焦的价值，在于把优势做深、让能力形成复利；承接这套逻辑的，正是其过去九年持续积累、如今被重新整合的物理AI技术体系。
今年的物理AI正在上演一场“冰与火之歌”：一边是多家厂商接连推出家用人形机器人，抢占家庭场景；另一边，WRC主论坛上王兴兴在给行业降温："物理AI的GPT时刻，短则3-4年，长则5-10年。"
更早的WAIC分论坛上，有从业者更直接："人尚且有高矮胖瘦，分通才、专才，为何我们要求机器人一开始就要无所不能？"
在通用人形机器人真正成熟之前，物理AI究竟该如何落地？
IFA 2026现场的追觅，恰好提供了一个观察样本：战略调整之后，一家硬件科技公司如何用已有技术积累支撑主业继续向前。
一、从“全才想象”到“专才落地”
不等通用人形完美、先让“专才”机器人上岗，大概是目前物理AI落地最务实的路径。一台能翻跟头的机器人和一台能稳定倒水的机器人之间，隔着一场硬件本体、运动控制、精细操作、环境泛化等多环节的漫长工程长跑，一次软件升级远远不够。进入2026年，行业共识已经转向模型、数据、本体、工程与商业场景的全链路系统性博弈，竞争已经从“能不能做到”推进到“能不能稳定交付”。
追觅的选择印证了这条路径的可行性。IFA 2026现场，追觅2400平米的展区里近百款产品，扫地机、洗地机、风扇、吹风机、服务机器人等16个品类，每款产品定位都极其具体。
追觅做的是"专才"的生意——让每一台机器先把一件具体的事做到极致，再逐渐长出新能力。
以扫地机为例。面对餐桌下碎屑、沙发底积灰，追觅没有急着去造“全能机器人”，先解决的是“贴边”和“钻底”两个具体问题。8.9cm超薄机身深入低矮空间，18cm外扩拖布横扫边角缝隙，180℃高温蒸汽瓦解顽固油渍，把每一个卫生死角“能不能钻进去、能不能伸到边、能不能洗干净”的问题，逐个解决。
洗地机也是如此。厨房清洁“重油污、湿垃圾、墙角缝隙”三位一体，追觅洗地机用90℃活水溶解油渍，17mm可抬升机械臂覆盖墙角，95℃自清洁洗净滚刷管路， 把“厨房重油污地面能不能不用手擦”这个问题彻底解决。
服务机器人同样如此。追觅没有试图打造“万能管家”，而是先从“洗衣流程中后段能不能不用人管”入手。IFA 2026亮相的技术预研产品ECHO S1，通过AI识别衣物颜色与面料，自动匹配洗护方案，洗涤完成后自动整理收纳，把用户从“分类—投放—取出—晾晒—收纳”的链条中解放出来。
从追觅的视角看，物理AI的爆发点未必始于一台“全能机器人”，大量已经做好具体任务的“广义机器人”正在铺一条更务实的路：让足够多的“专才”各司其职，汇聚起来的效率，未必输给一个“全才”。
2、 物理AI落地不止大模型博弈，更是全链路系统集成
AI大模型是“大脑”，但物理AI需要的是“大脑+小脑+感官+四肢”的完美协同。专才能干活不稀奇，但近百款产品都能在不同场景下干活，背后需要有可复用的底层能力。
追觅战略调整后选择的四大核心业务方向跨度不小，但产品形态的差异底下，有一层共通的、正在被反复调用和进化的物理AI技术底座——全域感知系统、家庭通用模型和智能控制系统，而这套技术底座则脱胎于追觅九年的技术积累。
追觅在扫地机迭代中先后积累了vSLAM、LDS、立体视觉避障到主动双目等多种技术路线，建立了一套涵盖传感器选型、多传感器融合到数据闭环的完整感知能力。这套系统被用于室内导航、人体跟随、家具避碰和机械臂操作，是多个品类的共用“感官”。
感知之上，是一套将理解与执行贯通的家庭通用模型。MLLM理解用户意图，VLM识别空间与物体关系，VLA将意图转化为动作指令。三者协同，让机器从“被动执行”走向“自主理解任务”。
而支撑动作落地的是追觅的智能控制系统。高速数字马达已实现20万转/分钟量产，关节模组覆盖从10N·m到525N·m以上的完整扭矩范围，强化学习训练的运动控制策略让机器在仿真中先学会最优动作、再到现实中稳定复现。这套系统相当于机器的“肌肉和神经系统”，确保“想得到”的能“做得到”。
感知、模型、控制三者各司其职，合在一起形成了一套完整的“感知-理解-执行”链路，近百款产品共享同一套能力引擎。
这套体系的价值更在于构成这项能力的每一个模块都不只属于某一款产品。
高速数字马达最早是为吸尘器开发的，如今出现在吹风机、洗地机、扫地机里，年产能超过2000万台。仿生机械臂从扫地机的“贴边外扩”起步，积累了运动控制经验后移植到擦窗机器人上变成可伸缩臂，再变成了ECHO服务机器人的双臂协同能力。一项技术只要在一个品类里被打磨成熟，就会自然流向下一个品类。
感知算法、运动控制、数据闭环服务于整张产品网，而不是依附于任何一款单品。单项技术突破可以撑起一款爆品，但近百款产品在不同场景里同时稳定运转，只能靠一套完整的工程体系来支撑。
三、从产品规模到能力复利：数据、工程与家庭理解
目前被寄予厚望的“全才”“通用”人形机器人看似可以在家庭场景中完成陪伴、叠衣服等简单家务，但"能做"和"做好"是两回事。叠几件衣服和把一衣柜衣服全部叠好、放回原位，隔着长程任务规划、环境自适应、操作稳定性等多道坎，算法升级只是其中一环。
人形机器人还在努力突破长程任务的阶段，“专才”机器人已经在垂类场景里把事情做深做实。
追觅近百款产品分布在智能家庭、户外庭院、智能出行和具身智能四个方向，表面看品类跨度很大，核心逻辑是一套可以跨品类复用的技术体系，以及真实场景持续反馈的自进化运转闭环。
公开信息显示，截至2026年7月，追觅扫地机、洗地机、吸尘器三大品类全球累计出货量突破4000万台，覆盖超120个国家和地区，服务超4200万家庭。 Comment by 岁月神偷: 190个
数字的意义不在于规模本身，而在于每一台设备都在真实家庭环境中持续运转。扫地机的OCC占用网络感知系统能提前感知1cm细粒度的软硬障碍物，背后是真实场景的持续反馈。实验室里跑通的模型和几千万台设备在实际场景里跑出来的模型，中间隔着的不是一次参数调整。
这是“运营型”技术公司和纯AI公司的区别：不押注单点算法突破，靠真实场景的持续反馈来驱动迭代。
与此同时，追觅还具备纯AI公司不具备的工程化能力。模型迭代是一方面，把技术稳定、可靠地装进产品、交付到用户手中是另一套能力。
追觅用九年时间搭建了一套覆盖研发、精密制造、可靠性验证、供应链到规模化交付的完整工程体系，核心价值是缩短从技术原型到成熟产品的距离——让机器人不仅做得出来，更能稳定地生产出来、长期地使用起来。
纯粹的具身智能公司在工厂里学工业逻辑，追觅在家庭里学家务逻辑，追觅做家庭机器人的优势不止是技术，还有对家庭场景的长期参与。扫地机知道不同家庭的地面材质和清洁习惯，洗地机了解厨房油污的分布规律，ECHO S1正在学习不同家庭衣物的分类方式。这些认知来自多品类产品在家庭场景中日复一日的运转——时间换来的壁垒，短期算法突破难打穿。
追觅的物理AI落地路径选择很务实：不追求一步到位的完美，而是在真实世界中持续积累、持续进化。行业还在等待技术奇点，追觅的近百款产品已经在全球4200万家庭里运转，每天产生反馈、每天迭代。
结语
在今年的IFA现场，追觅展示了一条更务实的物理AI落地路径：不等待一步到位的“全能机器人”，而是先让不同形态的机器各有所长，在具体场景中解决具体问题，并通过真实使用持续积累、迭代能力。
这也让IFA 2026成为追觅战略聚焦后的一次阶段性回答。智能家庭、户外庭院、智能出行和具身智能看似分属不同赛道，底层却由感知、模型与控制等共性能力串联。四大主业由此不再是简单并列的业务版图，而是一套技术可以跨品类复用、产品可以在市场中验证、用户反馈又能反哺技术的增长结构。
行业仍在追问“全能机器人”何时真正进入家庭，追觅给出的答案更为现实：先让足够多的“专才”真正上岗，再让这些产品共享同一套能力体系，逐步走向更复杂的任务和场景。
IFA 2026不是这条路径的终点，而是追觅完成战略聚焦后，第一次把未来方向集中呈现在全球市场面前。调整之后，追觅的增长不再取决于业务版图铺得多宽，而取决于核心能力扎得多深、产品落得多实、全球市场走得多远。战略聚焦不是把未来做窄，而是把优势做深，把增长的路径做实。
