扫地机器人发展至今，对于很多读者而言早已不算新奇事物——事实上，已经有一部分家庭的清扫工作被扫地机器人完全承包了，它了“懒癌晚期患者”，同时也解放了许多用户的腰。
谈到扫地机器人，不得不提到的就是 iRobot，这家企业成立于上世纪 90 年代，并于 2002 年推出了首款扫地机器人。如最新发布的扫地机器人产品已逐步从原来的随机清扫发展到当前的径规划式清扫中来，如果说原来的扫地机器人首要任务是功能实现的话，现在的主要任务已经变成了质量和效率的提升。
2017 年 iRobot 在中国市场推出的扫地机器人 Roomba 980，首次搭载了 iAdapt 2.0 寻技术，它的最重要组成技术是 vSLAM 视觉定位与建模技术。在 Roomba 980 的顶端，安装着一个大约斜 45 度的摄像头，拍摄到的图像经定位算法进行处理，识别出其中的特征。这样在程序运行时，机器人会一边建立地图，一边同时估计自身在中的。进而实现精准的清扫径，达到高水平的清洁覆盖率。
当然，这并不意味着遮挡住摄像头，扫地机器人就无法工作了——这些机器人身上搭载了不止一个传感器，这也是为什么它能够在床底下的中进行清扫工作。这些传感器赋予的仅仅是扫地机器人的能力，还需要合适的算法让机器人“有足够的好奇心”，让它能识别出哪些地方需要使用什么样的模式进行清扫，比如厨房和客厅，它们所需要的清洁模式不尽相同（毕竟厨房里的污垢更多）。
iRobot 有一款名为 Braava jet“喷水擦地机器人”的产品。未来 iRobot 也会让它进行智能清扫模式的转换，确保把特定区域的污渍清扫干净。机器人技术的突破，更智能的层面体现在它能够精准的识别房间的类型，碰到障碍物的物体时做出智能的模式切换，采取最合适的清扫决策。
相信很多消费者比较好奇，为什么扫地机器人会分出不同的种类，难道清扫和擦地不能合二为一吗？“iRobot 多年的机器人研发经验我们一个道理：做机器人不容易，它需要整合电子，机械，软件等等多方面知识”，iRobot 技术副总裁 Chris Jones 博士表示。
Chris Jones 博士还告诉钛记者，“如果要将这些功能集成在一起，那么在每一个功能上都会有。比如说地面很湿的情况下，颗粒很难被吸尘器捕捉起来。其次，整个扫地的过程当需要传感器探测各种污垢，如果地面太湿，传感器就无法做到精准的探测和信息的捕捉。这样一来，虽然机器具备两种功能，但实际使用中，无论是哪一方面都无法做到极致，这不是我们所期望的。”
扫地机器人使用体验和清洁效率的提升，离不开背后研发团队的支持。据悉，为了技术创新上的领先性，iRobot 在 2017 年在研发方面投入了 1 亿美金，这占到了iRobot今年全年营收的 12% 左右。
为了提升机器人的使用体验，iRobot 在美国已可以支持亚马逊 Echo 服务。用户能通过 Alexa 自己的扫地机器人，让它去工作，省去了使用手机 App 一项一项点选的麻烦。
“在语音控制这一块，美国比较成熟的是 Alexa 和 Google Home 这两个平台，我们与他们都有合作。当然，这也是因为这方面确实有用户需求，”Chris Jones 博士对记者表示，“用户还能给自己的机器人取名字，用昵称它去打扫或者回充电底座。”至于何时用户能使用 iPhone 上 Siri 控制 Roomba 机器人，这方面还没有具体日期。
虽然定位在扫地机器人，但iRobot正在试图以此为支点，探索在智慧家庭场景下更多的可能性。Chris Jones 博士这样理解智慧家庭概念，“从概念上来讲，我们认为智慧家庭本身可以看成是一个大的机器人。这是由机器人的特性所决定的——同机器人一样，智慧家庭内部也拥有众多的传感器，能情况。其内部的各种设备也像机器人一样可以执行一些任务”。
不过，Chris Jones 博士也一针见血的指出了目前智慧家庭发展所存在的困境，他认为这个“大机器人”最主要的是缺乏系统思考能力。因为当今的智慧家庭还没有对其所处物理空间的理解，所以其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。
“如果能把机器人收集到的空间信息反馈给用户所居住的智慧家庭和其中的智能设备，让这个智慧家庭机器人具有思考能力，广州地板打蜡，形成、思考、行动这样一个闭环，智慧家庭才能像一个智能的机器人自动运转。未来我们的扫地机器人 Roomba 可能会在这其中扮演非常重要的角色”， Chris Jones 博士对钛记者表示。
实际上，Chris 提出的观点对于现在智能家居所面临的问题很具有参考意义。目前，很多所谓的“智能家居”的概念是需要用户通过手机 App 控制或者高级一点的语音控制对智能设备进行一一设定。但未来，当消费者需要面对家中数以百计的智能设备时，他们很难再通过手动方式去有效管理和使用这些设备。这种智能设备日益增长的复杂性和可用性难题，正在制约着智慧家庭的发展。
试想一下，如果智慧家庭这个大的机器人可以像机器人一样会思考，会给我们的生活带来多大的便利？以 iRobot 的 Roomba 扫地机器人为例，通过全套的传感系统提供的反馈，它 1 秒钟之内能做出 60 次清扫决策。从数据收集（传感器相关），到制定决策，筛选抉择并执行，这几个角度而言，我们的机器人本身已经没有任何问题了。接下来的问题在于，如何让智慧家庭也具有机器人这样的思考能力，让用户体验更上一层楼。
这需要各个智能设备了解彼此在物理空间的，广州外墙清洗比如在清扫房间的时候，Roomba 能扫描整个房间的物理构造，每个房间里有多少灯泡。如果它能在用户授权的情况下，将这些数据共享给用户家中其他的智能设备，那么它们就能根据情况，决定是否要开灯，开空调，设置多少温度，甚至是否要打开空气净化器。由所有智能设备构成的“智能家居”整体具有了思考能力，能根据实际情况自行做出调整——甚至都无需用户张嘴提需求。但如果各个智能设备之间不能理解彼此在空间上的关系，那么这些操作就需要通过复杂的编程来实现。
未来 iRobot 希望能够支持用户实现机器人数据与其家中其它智能家居设备的信息共享，让“智能家居”整体给予消费者更好的使用体验。这是未来智能家居发展的趋势之一，同时对于 iRobot 而言，这也是他们在未来发展中重要的研发方向。
iRobot 技术副总裁 Chris Jones 博士的观点不仅对于智能家居，物联网行业具有很强的参考价值，对于目前处于风口的人工智能而言，其参考意义也是不言而喻的。毕竟历经了长时间的学术研究之后，人工智能开花结果终于有了成熟的硬件条件以及应用场景，智能家居就是其中的一例。
但目前，很多人工智能应用的数据也是局限在一个相对较小的圈子里，没能发挥其全部价值。现在我们更应该关注的不仅仅是如何将人工智能落地，解决更多问题，还应该思考如何“打好现有的牌”——将这些数据给到更多需要它的地方。