机器人前瞻（公众号：robot_pro）
作者 | Sylvia
编辑 | 漠影
当 “AI” 成为各行各业的关键词，商用清洁机器人也迅速进入一场看似繁荣、实则趋同的竞争。无论在展会还是产品手册上，“AI 视觉”、“AI 识别”几乎成了标配。然而，当设备真正进入商场、机场或仓储中心，现实却依然骨感：墙边死角仍需人工补扫，复杂光线下定位仍会波动，维护保养依然繁琐。
尤其在中大型场景中，这种“大而不智”的落差愈发明显。这揭示了一个深层困境：机器人并不真正“理解”它所处的环境。于是，一个尖锐的问题摆在行业面前：下一代清洁机器人，是继续叠加功能，还是从根本上重写“清洁”的底层逻辑？
近期，普渡AI原生大型洗地机器人BG1系列正式发布。普渡 BG1系列 给出的答案，是“AI 原生”（AI-Native）。这不是一次简单的功能升级，而是一整套从产品定义、技术架构到用户体验的系统性重构。作为全球首款“AI 原生大型洗地机器人”，BG1系列把清洁机器人从“自动化工具”推进到“AI 原生智能体”的新阶段，也替整个行业换了一把新尺子：衡量一台机器，不再只看吨位和水箱，而要看它的大脑到底拥有多深的 AI 能力。而随着 BG1 系列的加入，普渡清洁产品线中的 CC1 系列、MT1 系列与 BG1 系列也已共同形成覆盖多场景的 AI 原生能力矩阵。
一、什么是AI原生：从“硬件主导”到“双自由度系统”
如果回顾清洁机器人的发展路径，可以发现一个长期存在的隐性前提：能力的核心在于硬件。
更大的水箱、更强的续航、更复杂的结构，被视为性能提升的主要方式；AI则作为附加能力，用于优化路径、提升识别或增强局部体验。这种模式在一定阶段内有效，但其上限也逐渐显现——当环境复杂度超过预设范围，系统就会失去弹性。
普渡提出的 “AI 原生”，从根本上推翻了这套 “硬件 + AI” 的加法逻辑，首次在行业内给出了 AI 原生清洁机器人的权威定义：
AI 原生清洁机器人 = 精密执行的「硬件自由度」 × 进化不止的「AI 自由度」
所谓“硬件自由度”，指的是机器人在物理世界中能够展开的动作维度。它不再是单一结构的重复执行，而是一套可以被调度、被组合、被精细控制的执行系统。在BG1系列上，前扫与后洗不再是分离的流程，而是可以协同工作的结构单元；盘刷与滚刷具备独立升降与调压能力；贴边清洁不再依赖路径精度，而是通过外扩结构直接进入物理边界。这些设计共同构成了一种新的“动作空间”，使机器人拥有更高的执行上限。
而“AI自由度”，则定义了机器人在认知层面的能力边界。它不仅要识别垃圾与污渍的类型，还要理解环境的动态变化——人流如何移动，光线如何变化，空间结构如何调整。在此基础上，系统需要在极短时间内完成判断，并生成对应的清洁策略。这种能力并非来自固定规则，而是建立在持续学习与数据积累之上的动态系统。
真正关键之处在于，这两种自由度并不是彼此独立的，而是在系统设计之初就被视为一个整体。硬件不再只是被动执行的载体，而成为AI决策的延伸；AI也不再是附着其上的“智能模块”，而是贯穿整个系统的中枢。
这也解释了为什么两者之间是“乘法关系”。当其中任何一方受限，整体能力都会被限制：只有硬件，机器人只能机械执行；只有AI，决策无法被落实。只有当两者同时具备足够的自由度，并形成深度耦合，机器人才能从“执行工具”转变为“理解并优化任务的智能体”。
在这样的结构之上，清洁机器人第一次具备了一种完整的运行逻辑：以“感知-决策-执行-反馈-学习”为闭环，在持续循环中不断优化自身行为。
这，才是“AI原生”的本质。
二、从流程到系统：AI Magic Cleaning系统如何构建AI 原生清洁技能闭环
如果说“AI原生”定义的是能力结构，那么AI Magic Cleaning所回答的，就是这套能力如何在现实世界中被真正调用、组合和进化。它不是一个静态的功能集合，而是一套围绕清洁任务构建的 AI 原生清洁技能系统：机器人不再只是按既定流程完成动作，而是根据场景变化，动态选择、组合并优化自己的清洁技能。
传统清洁机器人，本质上是一套线性流程：设定路径、执行动作、完成任务。它依赖预设规则运行，环境一旦变化，系统就很难及时调整。AI Magic Cleaning则把清洁重新定义为一个持续循环的系统：不是“走一遍就结束”，而是“看见问题、判断问题、调用技能、验证结果、继续优化”的闭环过程。
这个系统的起点，是“感知”。机器人不再只是识别障碍物，而是对环境进行结构化理解。地面上的污渍不再被视为随机存在，而是被识别、分类，并纳入决策体系之中。与此同时，空间中的人流、车流、光线变化，也成为影响清洁行为的重要变量。换句话说，机器人看到的，不再是“路径”，而是“场景”。
在此基础上，系统进入“决策”阶段。不同于传统的If–Then规则，BG1系列所代表的 AI 原生清洁能力，并不依赖固定逻辑，而是根据当前场景动态生成策略：什么时候应该优先巡检，是否需要优先清理干垃圾，是否需要提升刷压或增加清洁剂，是否需要进行二次处理。决策的本质，不再是“做不做”，而是“调用哪一种技能、以什么强度、在什么时机去做”。这一过程在毫秒级完成，使清洁行为具备真正的实时适应能力。
而这些技能之所以能够落地，依赖的是硬件自由度提供的执行空间。多组清洁组件的独立升降、调压与协同控制，使每一种 AI 决策都可以被精确翻译为物理动作。也正因为如此，AI Magic Cleaning 不是停留在算法层面的“聪明”，而是能够真正作用于地面的“有效”。对用户来说，看到的不是机器人多识别了几个对象，而是它真的知道该怎么清、何时清、清到什么程度。
但真正让这套系统区别于传统自动化的，是它具备“反馈”能力。机器人不只是执行命令，还会对清洁结果进行检测与判断。如果残留污渍仍然存在，系统会重新调整策略；如果清洁效果已经达标，它会切换到下一个区域或下一种任务模式。也就是说，AI 原生清洁技能不是一次性的动作输出，而是可以在执行后被校验、被修正、被重新调用的动态能力。
最终，这一切都会进入“学习”环节。来自不同场景的数据不断被积累和分析，使系统能够在未来面对类似情况时做出更优选择。清洁不再是固定流程的重复，而是一套可以不断优化的技能体系：越跑越懂场景，越用越知道什么才是最合适的清洁动作。也正是在这个意义上，AI Magic Cleaning 不只是让机器人“会干活”，而是让它逐渐形成一套可持续进化的 AI 原生清洁技能树。
从感知到决策，从执行到反馈，再到学习，AI Magic Cleaning 构建的不是一条单向流程，而是一个持续自我修正、自我优化的动态闭环。它让清洁从“机器完成任务”升级为“机器人调用技能完成任务”，也让 AI 原生真正从概念，落到了每一次清洁动作之中。
三、从工具到原生：普渡清洁产品线的AI 进化路径
BG1系列的出现，并不是一次孤立的技术突破，而是长期演进的结果。如果把时间轴拉长，可以清楚地看到三个阶段：从传统自动化清洁机器人，到以 PUDU CC1 为代表的首代智能清洁机器人，再到 CC1 Pro、MT1系列以及BG1系列系列共同开启的AI原生时代。
第一阶段的主角，是传统清洁机器人和半自动设备。它们更多是对传统洗地机、手推式设备的机械化改造：加上电机可以自己走，配上基础传感器可以避开明显障碍，用简单的行程开关和定时器按预设路线和时间重复作业。这一阶段确实帮助人从最粗重、最重复的劳动中部分解放出来，但机器本身几乎不“理解”场景，只是把既定流程自动化执行，面对货位频繁调整的卖场、多变人流的交通枢纽或地面状态复杂的大场馆，很快就会暴露出“只能在理想条件下发挥”的局限。
第二阶段的拐点，发生在PUDU CC1 上。作为行业内首批真正意义上的智能清洁机器人之一，CC1 不再满足于做“会自己走的洗地机”，而是从底层架构开始整合能力：扫地、洗地、吸尘、尘推四种能力在同一平台融合，一套感知与控制系统负责全流程调度调配。更重要的是，CC1 引入了 AI 能力，让机器人第一次不仅“看得到”，还“看得懂”一部分场景：通过更精细的地图构建与路径规划，提升在复杂空间中的可达性；通过更加智能的避障和贴边逻辑，改善清洁覆盖率和效率。在这一阶段，清洁机器人从“自动化设备”升级为“智能设备”——它在规则之外多了一层理解力，开始有能力针对不同环境做出稍有差异的选择。
第三阶段，则由 CC1 Pro、MT1系列以及最新的 BG1系列系列共同拉开帷幕。可以说，这是普渡将“有 AI 功能的清洁机器人”，进一步推向“AI 原生清洁机器人”的关键一步。在这一阶段，AI 原生能力不再只属于某一款产品，而是成为普渡清洁产品线的共同底座，并分别在 CC1 Pro、MT1系列和 BG1系列上，以不同的清洁形态和场景任务落地。CC1 Pro 在全能清洁平台上强化了 AI 能力栈，对污渍识别、垃圾类型判断、清洁机构调度等核心算法进行深度打磨，使设备在中小型综合场景里越用越聪明。
MT1 系列则包括 MT1、MT1 Max 和 MT1 Vac，分别面向不同的大面积干式清洁需求：依托 AI 视觉、超宽扫描视野、多传感器融合与边界识别，MT1 系列能够在巡检过程中实时发现垃圾并立即清理，实现“发现即清洁”；同时，它们也具备稳定建图、动态避障、精准贴边和持续作业等能力，把 AI 从识别层推进到理解层和执行层。
BG1 系列则将这套 AI 原生能力进一步延展到大型扫地与洗地的场景中，在更复杂的清洁动作和更高自由度的硬件协同下，形成了另一种更重工艺、更强执行力的 AI 原生表达。从这个意义上说，CC1 Pro、MT1 系列与 BG1 系列是同一套 AI 原生底层能力在不同清洁任务上的并行展开：有的更擅长全能清洁，有的更聚焦干式巡检，有的更强调湿洗与大场景清洁。它们共同构成了普渡清洁产品线的 AI 原生能力矩阵，也让“AI 原生”不再只是单一产品的概念，而成为一条完整产品线的方法论。
随着部署规模扩展到全球零售、物业、工业、交通等多个行业、数万台设备，普渡积累了数百万小时的真实世界运行数据——每一次路径微调、每一次自救脱困、每一处清洁效果与人工验收的差异，都变成了训练模型、优化策略的素材。
BG1系列 正是站在这一阶段的“台阶”上，完成了从“有 AI 的智能清洁机器人”向“AI 原生大型洗地机器人”的跨越。它并不是简单将前代成熟算法搬到更大机身上，而是在这些经验和数据的支撑下，从大型场景的第一性需求出发，重新设计了感知、决策与执行的整体架构。更丰富的传感器、更强大的算力平台、更高自由度的清洁机构，被统一纳入同一套 AI 中枢调度之下，让机器可以在几万平米的复杂空间中，持续、稳定、灵活地运行。
从这个角度看，BG1系列 并非一台孤立的新机型，而是普渡清洁产品线迈入第三阶段的“代表作”。它一方面继承了前两代产品在全球多场景运行中积累的 Know-how，另一方面又通过 AI 原生的底层设计，为整个产品线打开了新的技术维度：机器人不再只是一个“会干活的工具”，而开始成为未来楼宇、园区与城市“场景基础设施”的关键组成部分。
四、发明家精神：从优化答案，到重写问题
如果仅从功能层面去看，BG1系列可以被描述为一系列技术创新的集合：更复杂的结构、更智能的系统、更高效的清洁方式。但当这些创新被放在一起时，会发现它们并不是孤立存在的，而是指向同一种思考方式——一种典型的“发明家路径”。
这种路径的核心，并不在于对已有答案进行优化，而在于回到问题最初被提出的地方，重新审视它是否成立。
在商用清洁机器人领域，有许多“被默认”的问题：贴边清洁难，是路径问题；清洁效率不高，是流程问题；维护复杂，是操作问题。长期以来，行业的改进也大多围绕这些结论展开。但BG1系列选择的，是从这些结论背后反向推导——如果问题本身被重新定义，解决方式是否也会发生根本改变？
让“边界”不再存在：外扩贴边清洁的结构性突破
中大型洗地机在贴边清洁上的困境由来已久：为了给轮组、电池、水箱让位，盘刷往往缩在机身内部，与墙体和货架之间天然留有几厘米的盲区。在大场景里，这些盲区意味着大量人工补扫。BG1系列 没有选择“加个边刷凑合一下”或“把机器整体做小一点”的惯性解法，而是重新设计洗地结构，让盘刷在需要时可以根据AI 指令向外扩展，突破机身边界，贴近墙体和货架底部。与此同时，边缘识别算法和碰撞模型又保证了外扩距离的“分寸感”，避免在追求贴边效果时带来额外风险。物理结构创新与 AI 智能控制在此处形成合力，让“大面积清洗”和“无死角洁净”不再相互矛盾。
从“流程执行”到“智能分流”：前扫后洗的流程重构
在传统认知中，“扫”和“洗”是两个独立流程：先完成干垃圾清理，再进行湿洗。这种方式在人工操作中成立，但在机器人系统中却带来了明显问题——重复路径、效率浪费，以及对不同污渍类型缺乏针对性处理。但在普渡这里，它体现的是一种对清洁流程的重新思考：与其让机器机械地”先扫一遍再洗一遍”，不如让AI判断”当前区域最适合用什么清洁策略”。
在AI Magic Cleaning的调度下，前扫与后洗不再是固定顺序，而是根据场景动态调用。当机器识别到前方是纸屑、粉尘这类干垃圾时，前置扫地模块迅速收集打包，避免被后续水洗打湿扩散；遇到饮料泼洒、油迹残留等湿污时，扫地组件主动抬升，直接交给后端洗地模块重点处理；面对被压实的顽固污垢，系统则协同提升刷压、增加清洁剂配比。这种”按污渍类型智能分流”的逻辑，让BG1系列真正做到了”一次通过，双倍洁净”，大幅压缩了传统”扫完再洗”的重复走行。
自动盘刷挂载：关怀清洁工的”最后一公里”设计
在很多技术导向的公司那里，”维护设计”往往被放在优先级很低的位置。但普渡发现，真正决定设备能否长期稳定运行的，往往是那些每天重复上百次的”小动作”——比如更换磨损的盘刷。
传统设备更换刷盘需要蹲下、对位、搬运沉重部件、用工具锁紧，对于长期从事清洁工作的人员，尤其是年长的一线保洁人员，这不仅是效率问题，更是持续性的身体负担。BG1系列给出的答案是全球首创的自动盘刷挂载系统：操作员只需把刷盘推到指定位置，机器通过机械结构和传感器自动完成对位、识别、锁定，整个过程不到10秒。
普渡团队在设计时反复观察真实用户：60岁保洁阿姨的手部力量有限、腰椎有旧伤、长时间弯腰会很难受……最终设定的目标很简单——”不用工具、不弯腰、不费力”。当冷冰冰的工业机器开始主动”照顾”人的身体负担时，你才会真正理解什么叫发明家精神中的人文温度。
五、长期主义的力量：让创新成为一种能力
当我们试图解释为何 BG1系列 能够走到 “AI 原生大型洗地机器人” 这一步时，很难用某一项单独的技术来概括答案。真正支撑这台机器不断向前的，是普渡在技术与场景上的长期沉淀，以及一种始终坚持的长期主义态度。AI 的优势从来不在于某一个漂亮的模型名称，而在于它在真实世界中能否稳定、可靠地工作。
普渡在清洁赛道上持续投入，前一代代产品在不同国家和行业中的落地，让海量的运行数据沉淀下来：不同地材、气候条件下污渍的分布特征，客流与车流在一天之内的变化节奏，机器人在陌生环境中容易犯错的边界情况，这些都被逐步吸收进算法与策略中。当 BG1系列 以 “AI 原生” 的姿态登场时，它并不是凭空设计出来的一套架构，而是建立在多年的试错与优化之上，将这份 Know‑how 系统化地固化进了一台面向大场景的新平台。
在这样的基础上，创新不再是一次性的爆发，而更像是一个不断循环的过程。前代产品在场景中跑出的数据，被用来训练和改进新一代算法；新一代产品又在更广的应用范围内继续采集数据，再反过来推动整个产品线的迭代升级。
BG1系列身上的AI高算力平台和 AI Magic Cleaning能力，正是通过这样的闭环被不断打磨得更加成熟和通用。当这套机制运转起来，产品演进就不再依赖偶然的灵感，而是依托清晰的方法论一步步向前推进，使得 “下一代” 清洁机器人有了可预期的演化路径。
普渡之所以能在 BG1系列 上做出大量与众不同的设计选择，还在于它所坚持的以客户为中心的长期主义。产品团队在考虑一项功能是否值得投入时，不从炫技出发，而是反复追问一个看似朴素的问题：这能否真正解决现场的痛点，能否在长期运营中为用户创造确定的价值。正是这种标准，让许多看上去 “不那么亮眼” 却极为关键的细节——例如维护流程是否简单、运维人员是否容易上手、设备长期出勤率是否稳定——被写入了BG1系列的设计前提之中。很多结构和交互上的创新，并非为了一时的噱头，而是源于对实际使用场景的反复观察与反思。
在更深层的层面上，BG1系列体现的是普渡对于发明家精神的一种当代诠释。真正的发明家，并不以做出难以理解的复杂技术为目标，而是勇于质疑那些被行业默认却从未真正解决的问题，敢于从底层结构和基础假设处重新动手。围绕大型清洁设备存在多年的边角漏洗、场景适配性不足、维护复杂等顽疾，BG1系列给出的不是折中方案，而是一系列从架构到细节的重构。这种重构需要技术实力，也需要决心——因为它意味着要投入更多时间在看不见的地方，而不只是追逐最容易被营销放大的指标。
正是在这样的技术沉淀与长期主义之下，BG1系列 才拥有了今天的形态：一台真正将 AI 作为内核、又在细节处处体现对使用者尊重的大型清洁机器人。它展示的是一种持续创新的能力，而不仅是一次性的产品发布。
六、定义未来，始于重新定义自己
回望BG1系列的整个设计与诞生过程，会发现这台机器真正改变的，并不只是某几项性能指标，而是对 “大型清洁机器人应该是什么” 这一问题本身的重新回答。在许多产品仍停留在自动化层面、靠水箱容量和续航时长竞争的时候，BG1系列把重点转移到了 “理解场景、主动决策、与人协同” 这些更高维度的能力上。通过AI高算力平台和 AI Magic Cleaning，它为清洁机器人装上一颗能够随场景变化而持续思考的大脑；通过结构与交互上的一系列发明式改进，它让这颗大脑有了更加灵巧、更加体贴人的 “身体”。
对于普渡而言，BG1系列是清洁产品线从自动化到智能化，再到 AI 原生化的关键里程碑，也是一种自我刷新：只有先重新定义自己的技术边界和产品标准，才有可能去影响整个行业对下一代清洁机器人的想象。对于使用者而言，BG1系列 不再只是一个需要被管理的大型设备，而更像是一位能够随着场景不断成长、越来越懂现场需求的清洁伙伴。
当行业开始以“是否具备AI原生能力”来重新审视产品时，竞争的维度也随之改变。真正的差异，不再来自参数，而来自系统能力本身。而这，往往是一轮技术范式更替真正开始的标志。据弗若斯特沙利文《全球商用服务机器人市场研究报告(2023)》，普渡机器人以23%的领先市场份额稳居全球整体市场第一。作为全球商用服务机器人行业的领军企业，普渡凭借持续进化的清洁产品线，持续巩固其在全球商用清洁机器人行业的领先品牌地位。目前，普渡清洁产品线营收占比已超过70%，成为其最成功的第二增长曲线。
