如今的“智能家居”，已经做到了帮你从繁琐的家务事中解脱出来，但这还没达到真正意义上的智能。

反而是智能设备越来越多，越来越杂，甚至脱离不了人为手动操作...制约着智慧家庭的演进。一份埃森哲研究报告显示，24%受访者嫌弃智能设备太复杂，33%购买时会重点考虑操作简易性。

而iRobot技术副总裁Chris Jones在今年世界机器人大会直言，“智慧家庭，本质上就是一个大机器人。”iRobot在做智能机器人的时候意识到，机器人与智慧家庭的一些原则和技术类似。

如果你了解这家公司，就不难理解他为什么这么说。iRobot进入大众视线，源自于扫地机器人，2002年推出的世界上第一台扫地机器人轰动一时。然而在此之前的十余年，iRobot已经从事研发各型专用机器人（军用、警用、救难、侦测）——在它脍炙人口的历史大事记当中，iRobot机器人曾跑到“911攻击事件”的废墟里参与搜救工作，曾深入墨西哥湾油渍探测，也曾前往阿富汗战场进行扫雷及侦测敌方的行动，还曾考察埃及古金字塔......

尽管多年手握多条机器人业务线，但iRobot奉行术业有专攻，于是毅然决定将所有精力和资源都投入家用机器人这一个领域，以惠及大众生活。

iRobot技术副总裁Chris Jones

机器人要有“好奇心”

家居环境对于扫地机器人而言，那简直像一个森林，如果迷路就会被人类视为“太蠢”！所以它们起码得学会为自己导航、绕过障碍物、高效清洁。这是我们已知的部分。

而我们或许不知道，机器人还得很聪明。譬如，iRobot的扫地机器人可以发现家里的污垢，地图显示一些打叉的区域，就是污垢集中区，扫地机器人自动识别这些部分之后，会花更多的时间和力气反复清扫，就像人的行为一样。

我们或许更想弄清楚，它们到底还能表现得多聪明。在此之前，我们先得认识一下机器人如何工作，以及智慧家庭如何体现智慧。

关于机器人如何工作，Chris Jones的解读是：首先有感知，其次有行动，再就是会思考。

1、感知能力，可以理解周围的物理环境。譬如，iRobot的Roomba扫地机器人有很多传感器，碰到诸如“探测到障碍物的时候”、“碰到下坡要掉下去的时候”这些突发状况之前自己会预知。

2、行动能力。譬如，Roomba扫地机器人可以一边移动，一边根据它的任务和周围的环境调整轨迹，像是遇到墙边就会紧贴着墙边清扫。

3、思考能力。机器人考虑到所获信息和感知信息，然后跟它所要完成的任务结合起来，进行思考以后再采取行动。譬如Roomba 9，在清洁很大的房间时，如果电量快耗尽了，但清扫任务还没有完成，这个时候它就要问自己怎么回到充电的地方，心里会有一个地图，根据地图从所在的位置到回到充电的位置，然后执行这样一条路线，充电结束后，再返回之前的地方继续清扫。

除了“好奇心”，还要“会动脑”

从机器人工作模式，可以延伸到智慧家庭的打开方式。

一个智慧家庭之本，首先必须能够感知周围的环境，兼并足够的互联感应器，比如温度感应器、泄漏感应器、窗户感应器、IP摄像头等等，其次当然不能缺设备，这些目前市面上都已经实现。

问题就出在，智慧家庭不会真正地思考，它们是反应式的，仅仅把感应器和另外一个设备一一连接起来而已。

“理想中的智慧家庭，应该可以自主工作，通过感知居住者的需求来执行各种任务，此类智慧家庭建立在各种互联互通的机器人、传感器和智能设备之上，可以无缝响应人们的日常生活需求，创造出前所未有的舒适、便捷和安全的家居环境。”Chris Jones畅想。

具体而言，智慧家庭需要把所有的智能设备关联起来，进行宏观的思考和安排，就像在一个物理世界当中运行的机器人一样，必须能够提供一种你所希望的、为你而定制的、某个特定时段你所需要的一种服务。所以，智慧家庭如果要真正智慧的话，必须要学会“动脑子”。

 

图左是机器人正在吸尘，图右是机器人构建家庭地图

如何思考？没有对物理空间环境的理解，智慧家庭中的智能设备就无法确定它们在空间上的关联性，从而无法以相互协调的方式自主运行，也就显得不够聪明。例如，你希望家中的运动传感器能够自动触发相关的灯具，那么这些运动传感器首先需要理解在各自的感知范围内，哪些灯具处于同一个连续空间。如果没有这种对空间的理解，消费者只有通过对设备之间的交互关系进行手动编程，才能实现期望的功能和效果。而当用户需要手动操作和管理数以百计的设备时，其可用性及可扩展性就无从谈起。

Chris Jones认为，机器人正是构造这种空间关联性的一个平台，因为它们能通过在室内的走动来创建家庭地图，并对其不断更新。更重要的是，机器人已经先行走入了当今的智慧家庭，这一重要基础，将有助于机器人在未来的智慧家庭中扮演更加独特和重要的角色。

这也是智能家居、人工智能之本——数据来源。譬如，今天iRobot的一些扫地机器人可以一边清扫，一边构建家庭地图，一边识别家庭里其它智能设备。如果使用者授权进行云连接，iRobot也可以把这些地图经过简化发到他手机App上，清扫结果一目了然。未来，这些收集的数据在获得使用者明确的授权后，也可以反馈给他家中其它的智能设备，完成设备互联。

之所以多次提到使用者授权，是为了强调数据的安全性。Chris Jones强调，机器人采集的数据只会存在于机器人本身，不会直接同步连接到云端，除非经过消费者授权上传，以追求更丰富的用户体验。

采访中iRobot技术副总裁Chris Jones、iRobot销售兼市场副总裁兼中国区总经理张莉详细解读了机器人的“智能”特性，以下为采访实录（经编辑）：

问：智慧家庭环境里，您如何定义一个智能的扫地机器人？

张莉：iRobot产品从开发一直到推向市场上，都是基于对消费者的研究和了解，对iRobot来说怎么定义一个智能的扫地机器人呢？必须有三点做得好，清洁、聪明、简单。

1、它要足够聪明。家居环境不像一个广场、一个会议室那样空旷，而是很复杂的，有桌子、椅子、沙发、电线、犄角旮旯，此时要求扫地机器人足够聪明、像人一样反应，针对不同的情况提前反应并迅速做出决策。

所以它需要全套的感官（传感器）和聪明的大脑（复杂的算法）来模拟人的高智商行为。

我们想象一下，有时候人们自己在家清扫地面的时候，特别脏的地方扫一遍可能觉得不够干净，就再扫一遍，一直到他感官感受到干净了，才扫其他地方。机器人也一样，要给它感官上的理解，才能做到智能化的清扫。

iRobot全系Roomba系列扫地机器人就是这样“聪明”的机器人：当感知到强力污垢时，Roomba的Dirt Detect™（污垢探测模式）会对该区域进行重点清洁；当感测到聚集在墙壁边缘和角落的灰尘时，Roomba会自动切换至边角清洁模式；在清洁狭窄区域时，Roomba会切换至脱困模式；在碰到线缆或地毯流苏时，Roomba则会切换至防缠绕模式。

 

iRobot Roomba 9系扫地机器人免缠绕清洁双主刷

iRobot边角清洁模式

这一切归功于Roomba搭载iAdapt^® 情景规划算法的多重模式自动智能切换技术，每秒可以做出超过60次决策，以适应不断变化的家居环境。

2、它要扫得足够干净。干净首先意味着要没有清洁死角——iRobot扫地机器人轻薄的设计确保它可以钻到家居下方清扫，遇到障碍物会尝试轻轻触碰，看看是否可以越过障碍物进行清扫。比如不会被垂落在床边的床单、被褥、窗帘迷惑 ，能够识破这些“障眼法”。

另外一个干净体现在清洁效率上。iRobot的Roomba 8系和9系扫地机器人配备革命性的三重高效清洁系统，经过专门设计，包括独特的旋转边刷、可反向旋转的两个清洁主刷、以及强劲的真空吸污能力，可以搅动、扫入并清除大多数类型地板上的污垢。边刷可以将碎屑从墙壁边缘和角落扫入机器人的清洁路径，可反向旋转的两个清洁主刷，可以搅动地板上的碎屑并将其扫起，以便强劲的真空吸尘装置将它直接吸入集尘盒。这一整套突破性清洁技术具有巧妙的“浮动”设计，可以灵活进行自身调节，保持与各种地面的紧密接触，确保机器人在家中行走时具备出色的清洁能力。

3、它用起来要足够简单。一个能称得上智能的机器人，使用起来一定要非常容易，消费者不需要做很多工作。比如iRobot，我们不需要用户把家具挪一挪、沙发搬一般，让它清扫的时候障碍少一些，这很麻烦。另一个简单的地方是“免维护”的特点。Roomba 8系和9系扫地机器人采用的是有胎纹的胶棒材质的双主刷，具有免缠绕毛发的特点，从而免了让很多消费者最头痛的后续清理维护的工作。

还有一个简单的特点是，iRobot今年5月全新推出的具备智能互联功能的Roomba扫地机器人，配备有支持安卓及iOS系统的iRobot HOME应用程序，可以直接在智能手机上控制扫地机器人。

问：iRobot机器人分成扫地机器人系列和擦地机器人系列，可能市场上很多产品这两个功能是合二为一的，您怎么看待扫擦分离这个问题？

Chris Jones：现在市场的确很多扫擦二合一的产品，然而以iRobot将近30多年的研发经验而谈，扫擦二合一，就不得不在某些功能上打折扣，肯定一些功能会出现短版，需要牺牲一些功能才能把两者整合起来。如果想既扫又拖，地面肯定是湿的，地面湿灰尘就会粘在上面，吸尘的效果肯定要差一些，拖地拖得也不痛快。

还有一个很好的例子，有时候家里面空间不是那么大，可能你并不需要机器人太高的型号，如果是二合一的话，意味着体积上一定要有折中，集尘的垃圾箱肯定不能太大，喷水的小水箱也不能太大，这样让机器人在两种功能上都发挥不到极致，都存在一定的短版。

这不是iRobot对于产品设计的理念，要想把好的用户体验传达给使用者，你要在单一任务上做到极致，确保它把这个价值链完整地诠释和体现。

问：现在vSLAM技术（基于视觉信息的移动机器人同步地图创建与定位）比较火，iRobot这方面运算技术极具优势，请问您如何看待路径规划方面技术的发展趋势？

Chris Jones：在整个导航系统当中，我们常规的理解核心是摄像头，摄像头视觉信息的采集是导航的核心，但是我们的产品独特之处不单纯是视觉导航这一个部件，是整个系统所有传感器协同工作、互相协同的综合性的工作状态，才使得它有更智能的行动模式的选择。比如说iRobot9系扫地机器人轮子里设置了轮胎里程计，这个传感器可以配合着其他的传感器进行智能路线的选择。所有这一切帮助机器人更智能地识别目前所处状态，这些都体现了iRobot产品的智能。

进一步角度来讲，把视觉摄像头比喻成眼睛，如果被遮盖住、身处暗处，机器人在其他传感器的配合下也不会迷失方向，也可以很好地进行路线选择，高效地进行清洁工作。

生活中还会经常出现“机器人被绑架”的情况。比如它工作过程中，被人为地拿起来放到另外一个地方，iRobot机器人在多重传感系统的配合之下，会很智能地识别原来清扫到哪里，还能回去继续完成清扫工作。因为通过传感器它已经对周边的环境建立了真实、完整的理解。

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