中消協：我不是針對你，而是在坐的大部分都是智障
前些天，中國消費者協會對市場上銷售的20款掃地機器人（涉及10多個品牌）產品開展了比較試驗，從清掃覆蓋率、清潔能力、工作時的越障能力、自動回充、續航、噪音等多個維度進行模擬試驗，結果一經披露，真是驚起千層浪。
各家媒體的報道各有側重，國產老品牌科沃斯、日本老牌松下均被點名，4158元的“Ecovacs科沃斯”DM86G清掃覆蓋率低，遺漏明顯；“Panasonic松下”MC-WRC67清潔率最低，僅為29。63%；當然美國名牌，售價4380元的“Neato”Botvac D8500和售價2499元的“iRobot艾羅伯特”Roomba651清潔率也均未達到60%。
中國經濟之聲《天天315》欄目報道稱“中消協出爐掃地機器人測評報告，價格與效能不成正比”。這話頗值得玩味。
其一，統稱“掃地機器人”，並非“智慧掃地機器人”。因為參與試驗的多款產品還是“智障”的水平，難怪很多朋友到處抱怨所謂的“智慧掃地機器人”就是個餅型哈士奇，10天裡有8天在喊“救命”，有的人只好心疼的自嘲說買了個智障的電子寵物。
其二，這20款產品，價格從799元-7499元不等，然而試驗結果顯示，並非價格越高，產品效能就越好，甚至是很多老知名品牌的中高階產品竟不如網際網路公司小米旗下推出的第一代掃地機器人。
通常來講，價格反映的是產品的價值，包含了使用價值（效能）和品牌價值（口碑知名度），如果品牌價值不能直接反映在使用價值上，那就是名不副實了。這在近兩年火起來的“智慧掃地機器人”行業裡，尤為突出，因為市場很大，魚龍混雜。
市場有多少大？據某電商平臺數據顯示，掃地機器人已經與洗衣機、冰箱、微波爐、空調等位列家電消費前五名。綜合市場分析，預計2018年我國掃地機器人市場將增長至120億元人民幣，最多覆蓋至3000萬個家庭，尤其是年輕人組建的新家庭覆蓋率更高。相信很多人的智慧家居生活都將從一款智慧掃地機器人開始。
掃地機器人在美國家庭的滲透率為16%，而中國沿海發達地區僅有4%~5%，內陸地區只有0。5%，與美國等成熟市場仍有較大的差距，中國未來掃地機器人還有很大的發展空間。
2018年3月，中消協試驗的20款掃地機器人
市場有多大，場面就有多混亂。畢竟，我國掃地機器人還處在發展早期，不同企業解決問題的方案各異，技術標準也不同，效果參差不齊，加之廠商誇大宣傳，使用者評價褒貶不一，不同產品的定價也就缺少統一的指導標準。不過，對某款掃地機器人的使用價值是可以透過模擬實驗測試來進行評估的。近半年來上海消費者權益保護委員會、四川省保護消費者權益委員會以及中國消費者協會三家官方組織均對掃地機器人進行過效能比較試驗，以期為消費者提供一個選購參考。這是一種橫向對比的方式，選定某一時期的主要產品進行對比，優劣相對比較直觀。
掃地機器人發展簡史
此外，我們可以透過縱向發展的歷史脈絡裡，對掃地機器人的行業有一個比較整體的認知。
早在1985年，日立Hitachi日立公司就曾在展會是展出過一臺室內清潔機器人的樣品 HCR-00，採用了陀螺儀和超聲波雷達定位。
但是直到1996年瑞典家電巨頭伊萊克斯釋出三葉蟲（Trilobite），才算是世界上第一臺掃地機器人。2000年前後，戴森、LG、iRobot、德國凱馳Karcher、日立Hitachi、三星Samsung、臺灣松騰相繼釋出掃地機器人。其中，有著美國軍工基因的iRobot釋出的Roomba，算是真正意義上家用掃地機器人，在消費市場上獲得巨大成功，並於2005年憑藉掃地機器人在納斯達克成功上市。
這一時期，主要採用陀螺儀+超聲波進行導航，也就是已經過時的無規劃隨機碰撞式清掃，清掃方式為隨機碰撞，清掃沒有規律，橫衝直撞，清掃效果靠時間和不斷的重複來堆砌。
隨機碰撞式清掃
後來，iRobot為了改進覆蓋率的問題，給裝置加了一個燈塔裝置，燈塔發出訊號，幫助掃地機器人進行定位，也就是常說“無線載波定位系統”，國內早期的嚐鮮者一定很熟悉。從此，掃地機器人進入規劃式清掃時代，透過搭載定位規劃系統實現導航，進一步提高了覆蓋率和清掃效率。
“弓”字形路徑規劃清掃模式
2009年，國產品牌科沃斯推出地寶系列，採用的技術依然是陀螺儀+輪速計感測器的定位導航方式，即ESLAM航跡推算演算法。科沃斯迅速成長為國內市場上的知名品牌。此後直到2017年，科沃斯公司為謀求上市，投入了大量資金宣傳造勢，無論是線下實體展示還是線上廣告投放都是巨量的，前不久才在國內IPO獲批。
接下來，在2010年，Neato推出一款XV-11掃地機器人，使用了可以360度旋轉的鐳射測距儀掃描周圍的環境並進行即時定位與環境地圖構建，也就是Lidar SLAM，鐳射測距導航系統，標誌著掃地機器人在定位導航和路徑規劃上又前進一步。隨後，德國家電百年企業Verwork投資了Neato，並終於在2017年9月完成對Neato的收購。
2015年9月，iRobot推出最新款的掃地機器人Roomba 980，利用頂部搭載的攝像頭掃描周圍的環境，透過對前後圖片的變化分析用數學運算和幾何、三角法測繪出房間的地圖，即Visual SLAM，影象式測算導航系統。不過，同樣採用了Visual SLAM技術的LG掃地機器人Hom Bot在2017年10月被爆出homehack漏洞，也就是駭客可以入侵併控制了掃地機器人的攝像頭。這讓人們開始擔憂搭載了Visual SLAM影象導航系統的掃地機器人有洩露家庭隱私的危險。
但是值得注意的是，2016年8月，小米生態鏈企業石頭科技推出米家掃地機器人，2017年9月19日再發布第二代產品——石頭掃地機器人，採用Lidar SLAM鐳射雷達導航系統，推出演算法上採用全域性規劃功能，並以2499元的價格逐步開啟市場。
2107年9月，北美著名小家電品牌SharkNinja釋出了第一臺掃地機器人ION Robot，對iRobot市場格局產生一定影響，導致其股價下跌超過15%。
2017年底，奇虎360公司也釋出了一款採用Lidar SLAM技術的掃地機器人，傳言是之前無人駕駛汽車研發團隊的創作，定價1699元，不僅進一步鞏固了Lidar SLAM鐳射雷達導航在掃地機器人產品上的使用，提高產品效能，還再次拉低了市場的產品平均價格。
以上是掃地機器人自1985年出現，發展至今的一個主要脈絡。從中可以看出，掃地機器人的每一次迭代升級都是以定位導航技術為核心的，也就是掃地機器人的定位感知系統，我們可以將其比作掃地機器人的眼睛，它直接影響到搜阿迪機器人的清掃覆蓋率。隨著它從一個“盲人”到處亂撞，到透過陀螺儀、超聲波感應巡航測算記憶規劃路線，再到增加了攝像頭或鐳射雷達來增強“視覺”，並逐漸衍生出更有最佳化演算法的“大腦”，掃地機器人才變得更加智慧和高效。
LidarSLAM和Visual SLAM
目前，市場上較為先進的就是掃地機器人的“視覺”解決方案就是Lidar SLAM和Visual SLAM。
Lidar SLAM（鐳射雷達同步定位和地圖構建技術）
代表產品：米家石頭掃地機器人、360掃地機器人
原理：透過鐳射測距的方法生成室內地圖，在此基礎上合理地規劃清掃路線。頂端設定有一個可旋轉的鐳射發射頭和配套接收器，透過發射鐳射掃描自身到邊界每個點的距離，從而生成數字地圖，還能根據屋內傢俱位置的變化實時進行更新。
Visual SLAM（攝像同步定位和地圖構建技術）
代表產品：iRobot Roomba980、LG Hom Bot
原理：利用頂部搭載的攝像頭掃描周圍的環境，然後結合紅外感測器，利用數學運算和幾何、三角法測繪出房間的地圖，以此來進行導航，並根據前後影像中各個地標的位置變化來判斷當前的移動路線，並對其所構建的環境模型進行更新與調整。
Lidar SLAM與Visual SLAM技術對比圖
透過對比，LidarSLAM，是現目前構圖定位精度最高的掃地機器人室內導航解決方案，因為其成本的進一步降低有更多的廠商開始使用LidarSLAM的方案，小米、360國內兩傢俱有研發能力和創新意思的網際網路公司就是典型，也代表著一股新的顛覆力量。
正如中消協消費指導部崔薇介紹，“覆蓋率是判斷一款掃地機器人智慧化水平高低的重要指標，智慧化水平高的掃地機器人有路徑的判斷和記憶，它的清掃覆蓋率也相對最好，同時清潔率也能夠得到相應的保障。”
中消協掃地機器人試驗結果：覆蓋率效果對比，其中小米-米家和Neato均採用Lidar SLAM技術導航。
同時，Lidar SLAM技術導航的優勢在2017年底360掃地機器人釋出會上也有所體現，雖然當時沒有指明品牌名稱，但現場的演示結果和中消協本次的評測結果可以說是完全一致。
tips：
一哥認為目前階段，智慧掃地機器人的“眼睛”是關鍵點，這也是讓機器人動起來更“智慧”重要因素，只有讓它看得見，才能走得到，然後動手完成清掃拖地等一系列動作。
當然，掃地機器人除了“眼睛”，還包括移動機構（腳）、清掃系統（手）、電源系統（心臟動力）、控制系統（大腦）等組成機構。
所以一哥在最後，從中消協在測評報告中給廣大消費者的建議中挑選了幾條非常重要的，給大家提個醒：
1。市場上價格較貴以及國外品牌的掃地機器人基本不帶擦地功能，以純清掃為主。
2。價格和覆蓋率沒有直接關係，個別較貴機型的覆蓋率一般，有遺漏的情況。也有個別機型會有漏掃的情況，覆蓋率不理想。
3。 清潔率和覆蓋率兩者在實際使用過程中密不可分，不能單獨只看某一項功能的好壞，無論哪一方面表現不佳，都會影響最終的清掃效果。
4．在實體店或電商頁面選購產品時，會發現部分產品只是提到了大吸力，但究竟吸力值是多少並不直觀，還是希望企業明確給出吸力範圍或清潔能力，便於消費者選購。
恩，一哥同樣呼籲企業廠商們能夠將覆蓋率、清潔能力、噪音分貝、最大吸力、越障能力、毛髮清理能力等給出一個明確的指標引數。
