全球第一之后，這家掃地機公司露出了機器人的獠牙

2026年第一季度的全球清潔電器市場，被一組冰冷而堅硬的數據砸出了深水炸彈。

根據權威機構 IDC 公布的數據，追覓掃地機器人以 23.7% 的全球銷量份額和 28% 的銷售額份額，毫無懸念地奪得了銷量、銷售額的雙料世界第一。

我們已經很難僅僅用“掃地機”去定義追覓。它的崛起路徑，與當年從一部手機出發構建起龐大數字化帝國的蘋果有著驚人的底層相似性——表面上是一家消費硬件廠商，內核卻是在物理世界中進行自我繁衍的智能體平臺。

“笨人”俞浩的2017：在組裝紅利期選擇啃最硬的骨頭

回到2017年前后，國內清潔電器賽道正處于烈火烹油的風口期。彼時，絕大多數玩家的“標準動作”是極其輕盈的：采購現成的馬達和傳感器方案，找代工廠拼裝整機，然后將絕大部分彈藥傾瀉在流量營銷和渠道鋪設上，以期快速收割市場份額。在那種“唯快不破”的氛圍下，自研底層硬件被視為一種吃力不討好的“愚蠢選擇”。

然而，創始人俞浩在追覓成立之初，卻做了一個行業心照不宣的“反向決定”：不急于組裝整機，而是帶著團隊一頭扎進了高速數字馬達的研發中。

要知道，高速數字馬達是清潔電器的“心臟”，決定了產品的吸力、噪音和壽命。長期以來，這一核心部件被海外頭部巨頭壟斷，國內企業不僅要支付高昂的外采溢價，還拿不到對方最頂尖的技術方案。行業默認的“聰明打法”是接受現狀，通過組裝和營銷來賺取快錢。

追覓的邏輯截然相反：核心技術若不在自己手里，產品永遠只能是平庸的二流拼湊版。他們從航空航天的流體力學原理出發，將氣動設計、電磁結構、驅動控制和散熱系統從零進行底層的物理拆解與重構。最終，追覓拿出了自研的高速數字馬達。相比同期的外采方案，這款馬達的氣動效率實現了跨越式的提升，噪音控制表現更優，甚至隨著規模化量產，其成本反而展現出了強大的競爭優勢。

很多企業做產品，本質上是在做“搭積木”的組裝游戲，技術的天花板取決于供應鏈的上限；而追覓則是從最底層的技術“打地基”。這顆自研的物理心臟，成了追覓長坡厚雪的第一捧濕雪。一旦底層馬達技術的底座搭建完成，進入吸塵器、洗地機甚至吹風機品類，就不再需要重復搭建核心能力，只需進行場景化的適配，即可實現極高的研發效率與成本控制。

掃地機是天然的移動機器人訓練場

高速數字馬達的突破，僅僅構成了追覓技術版圖的一塊基石。在更深層的技術走向上，追覓完成了一次巧妙的“暗度陳倉”。在公眾眼中，高端掃地機是一款清潔工具，但在人工智能與機器人學專家眼中，它其實是一臺不折不扣的小型移動機器人（AMR）。

它需要在高度復雜、非標準化且頻繁發生動態變化的家庭場景中工作。這要求它必須集成 3D 空間感知、多傳感器融合、AI 場景決策、以及高精度的運動控制算法。整套技術棧，與工業機器人和未來家庭服務機器人完全同源。換句話說，追覓通過銷售掃地機，在數以百萬計的真實家庭環境中，對機器人的核心能力進行了一場高強度的全天候磨礪。

當其他機器人實驗室還在依靠昂貴的仿真環境或者幾十臺原型機進行小規模測試時，追覓已經通過龐大的商用規模，建立起了一個在真實物理世界中進行數據回流、算法迭代的閉環。

每一次避開玩具、每一次識別地毯、每一次在窄縫中進行路徑規劃，都是其空間語義理解和自主決策算法的一次自我進化。這種在現實場景中“長出來”的算法壁壘，構成了極其堅固的護城河，是任何純軟件團隊在實驗室里無法憑空模擬出來的。

物理 AI 的入場券：為什么大模型的盡頭是具身智能

過去很長一段時間，市場對 AI 的狂熱都局限在虛擬的數字大模型里——人們瘋狂地攀登參數、對比邏輯推理與文本生成能力。然而，隨著人工智能走向物理世界，一條極其明確的共識已經確立：再聰明的虛擬大腦，如果沒有手腳和感官，就無法對真實的物理世界產生實質性的作用。大模型的下半場，必然是具身智能。

追覓的機器真正學會的，不僅是“如何掃干凈這塊地板”，而是對物理世界客觀邏輯的認知與交互：如何感知障礙物的材質變化、如何理解復雜的空間布局、如何通過多維度的執行機構做出即時的物理反饋。這種在三維物理空間里摸爬滾打積累出來的技術資產，恰恰是數字大模型最缺乏的“具身感受”。

追覓的獨特之處，在于它同時握有了兩張通往未來的頂級門票：

第一張是極其扎實的商業落地能力：全球市場銷量與銷售額的雙料第一，為公司提供了強勁的現金流和抗周期能力，避免了前沿科技研發常有的“因資金斷鏈而胎死腹中”的窘境。

第二張則是極具想象力的技術站位：它擁有全球最大規模、且仍在高速增長的物理智能終端網絡，這本質上是具身智能時代最昂貴的數據入口和測試底座。

小結

從 PC 時代的桌面計算，到移動互聯時代的智能手機，每一次計算范式的代際切換，都會徹底重塑企業的價值坐標。在人工智能加速走向物理世界的下一個十年，真正的巨頭絕不會僅僅停留在云端的服務器里。

追覓用長達九年的時間，完成了一場從“底層物理硬件（馬達）”到“場景算法積累”，再到“全球商業變現”的深度重構。

它的坡道，顯然比市場多數人預想的要長得多。