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作者：飞帆飞帆　　序　　全能基站，是科沃斯X1在两年前给整个行业带来的重大革新，后来所有的厂商都在发展全能基站。　　两年过去，科沃斯全新扫地机器人旗舰X2发布了，这一次，X2带来哪些引领行业的变化——ZAKER，个性化推荐热门新闻，本地权威媒体资讯

 

作者：飞帆飞帆序全能基站，是科沃斯 X1 在两年前给整个行业带来的重大革新，后来所有的厂商都在发展全能基站两年过去，科沃斯全新扫地机器人旗舰 X2 发布了，这一次，X2 带来哪些引领行业的变化呢？本文将为大家分享我的体验，看看 2023 年旗舰扫地机都提升了啥。

清洁：如何好上加好？X2 把扫地机器人改成了方形许多人会说 " 啊，居然不是圆形了！"但有人想过么，为啥扫地机要做圆形？我们的家都是横平竖直的呀？实际上圆形只是延续初代的造型，保险且不需要花太多心思，仅此而已。

（初代扫地机没有雷达等探测设备，靠碰撞来识别边缘，圆形更好转身）而结合方形机身，X2 还配置了其他项目，从而让 X2 实现了更加强大的改变，让清洁变得更加干净，覆盖率更高更贴近墙面：直线边缘，主刷与边刷贴合度更高。

为了测试贴边，常规的一条直线不够考验它的水平，用这段造型略特殊的柜子底部储物格子做示范，以往测试的扫地机器人大多是走绿色的直线，没有能照顾到弯曲的路线（红色）而 X2 在过了凸起位置后，会再往缩进去的位置推进，再摆正机身进行清扫，而在摆正机身的过程中，持续对边缘位置使用特别的脚步进行清扫，把面粉基本清理干净了。

在贴边能力上 X2 真的表现很不错，我们在后面也可以看到类似的表现更矮更窄的机身：高度 95mm，宽度 320mm对比 X1，X2 最宽位置窄了有 42mm，矮了 8mm，作用很简单，可以进入更多的家具底部与更多的狭窄空间了。

这是我家里宜家的凳子与餐椅，以往圆形的扫地机器人都没法进入椅子底下，从上图来看，大部分椅子都刚大于 X2 的宽度 1-3CM，X2 恰好都可以穿过去实际测试下，为了实现极限清洁覆盖，X2 应该是把避障的敏感度降低了，在小有磕碰下，椅子底部空间全部都被清扫到了，覆盖率很好。

而更小巧的机身，结合很强的贴边能力，对更多复杂环境探索的成为了可能，这在以前是做不到的更高的拖布抬升及越障拖布抬升达到 15mm，并有 22mm 的越障高度；因为我家没有地垫，所以没法给大家做地垫抬升测试，把两个拖布放到最顶与最底部位置，落差如上。

但是我这里提醒两点：1. 拖布抬升只针对短绒地垫，长绒的依旧是会被拖布弄湿；2. 有地垫的环境，还是建议执行先扫后拖，这样扫的时候可以覆盖地垫，吸掉污渍，拖地的时候就不上地垫了而越障能力上，其实大部分家庭落差就是厕所的门槛石，高度一般不超过 10mm，所以越障能力上大家完全不用担心。

我这里用一块瓷砖做测试，加上底部纹路高度约 10mm，毫不犹豫 X2 就上去啦！更长的滚刷：清洁效率比现有产品提升！扫地机器一般是走重复的直线往复路线清扫，那更长的主刷就代表单次直线能覆盖更宽的面积，同等面积下会比短一些的主刷要么实现更快的时间，要么实现相同的时间更多重复覆盖清洁。

X2 的主刷达到了 2000mm 的长度对比科沃斯 X1 长了 32mm，别小看这一点加长，这可是在机身变窄的情况下实现的更强的清洁能力：7500Pa 吸力 +55 ° 热水洗拖布不仅滚刷加长了，位置也改变了，这是因为风道结构优化了，再配合 7500pa 吸力和 55 ° 热水洗拖布，这是我心中的最强的清洁组合了。

许多人会疑惑，早期的扫地机 2000Pa，我觉得也很干净啊，为啥要那么大的吸力？扫地机器人主要用来处理细小垃圾与灰尘使用的许多小灰尘肉眼看不见，但会让我们光脚撒野、小 baby 爬行的时候皮肤都是脏兮兮的，这些小灰尘需要更大的吸力才会被吸走，X2 在这点上考虑得很周到。

而除了吸得上来，X2 还能实现 " 洗得掉 "，在常规的自动洗拖布上增加了 55 ° 水洗拖布的功能，真正洗得更干净先讲热水洗，我们上两个对比，第一个是棉签沾满了老抽，在两种温度的水里静止 3 分钟，热水的棉签已经快全白了，而常温还有较多的酱油在上面。

最后棉签取出，热水的杯子脏污明显要多于常温水的由此可见，热水对油污、深色污渍的清除能力更强在搬离扫地机后，测试在自清洁中出水口最外部温度有 43 °，如果机器人在舱内处于半密封状态温度还会更高智能：AI 如何更 AI？。

ai 时代，无论避障、路线规划还是脏污检测，都是通过各种雷达时间的，它是扫地机器人的眼睛，是扫地机运行准确度、高效率的核心市面 99% 的扫地机器人采用 LDS 雷达为主，少量高端产品会采用 dToF， 采样频率在 1800Hz（dToF 为 7200Hz），LDS 目前调教成熟，但存在探测精度不够、需要旋转探测的特点、稳定性一般。

dToF 比 LDS 精度更好，频率更大、稳定性较好科沃斯在 X2 上使用了业界首创封闭嵌入式的半固态激光雷达，它用两组发射模块组成了 210 ° 的超大视角，采样频率在 20000Hz 以上，能实现比 LDS 与 dToF 更高的采样精度、更好的稳定性以及不需要凸起雷达模块等优点。

这其实也是在外观之内，X2 核心的技术革新算法上，这次采用的 "AINA 模型 " 是在原有累积的算法基础上，加强了 "AI 深度学习与强化学习 " 两个项目对我们有啥实际作用呢？我举个例子，初次建图时候餐厅的桌椅位置被记录下来了，但后面每天椅子都挪来挪去，也导致每次扫地机器人在餐厅上都需要花很多时间反复寻找更合适的路径。

而这套模型结合 X2 的传感器可获取实时的环境信息，快速寻找可通行的路径，减少从用户角度看到的 " 蠢笨 " 感而类似情况还有换了位置的懒人沙发、鞋柜区域各种散落的鞋子、阳台位置临时放置的晾晒物、平时掉落衣物的主卧等等。

我以已经建图的空旷客厅做例子，临时添加障碍物下，X2 启动清扫后没有较多的犹豫，直接就出去了而在清扫结束返回基站前，我又更改了障碍物的摆放位置，X2 照原路返回发现路被堵住了，快速找到一条新路线回到了基站，给人整体感觉更加智能了。

而整体算法的改善，也体现在 99.77% 的单位面积覆盖率上在年初 "20 系 " 的横评里面，各家旗舰在这个客厅多处垃圾测试下都会有遗漏而这次在同样的环境设置下，我给 X2 放置了更多的面粉（红）与纸屑（蓝）两种垃圾来测试。

最终测试结果如上，所有的垃圾无一遗漏，清扫完毕我把这次测试与后面的几次清扫记录做了对比，发现 X2 在清扫中会进行检测，如该区域较脏，会进行交叉十字形的覆盖清扫，而在不太脏的情况下只是做一个方向的横向清扫，可见 X2 的 AI 智能度很高。

在语音交互上，科沃斯的 YIKO 2.0 使用舒适度超级高！我体验下来主要有三个原因一个是呼叫敏感度很高，在客厅的大空间里随便一喊她就会听到大家注意看上图手机上的声音波形图，可以发现我的声音并不大，距离我五六米的 YIKO 听到并给出了回应，它的声音波形图也在上面显示了，两个波形图对比可见我只是正常说话的声音。

二是语音命令接受度很高，" 扫地、打扫、清洁、扫一下 " 等命令可以很随意，不必限定使用某种语句，且对家居环境的识别度很高，比如可以说 " 主卧床的床底下 "、" 扫一下沙发前面 " 等比较模糊的指令三是可用命令很多，常规的打扫清洁以外，还能用来询问天气、乘法、翻译等互动，是个小智能机器人。

解放双手：这次是真的！科沃斯 X1 在两年前发布的多合一基站，让各大友商在后续纷纷 " 致敬 "多合一基站的核心，从最开始的集尘、免洗拖布，到现在 X2 提出的 55 ° 热水、可拆洗底座等，都是为减少用户维护次数与时间，所谓的解放双手就是这么来的。

那在热水的清洗下，日常拖布的清洁情况自然就会更好，上图是放了老抽在抹布上的清洁情况，干净程度很高基站底盘清理是最麻烦的X2 提供了两种方式进行清洁一是半自动型，长按基站上的控制按键打开自清洁功能，基站会放水浸泡基站底部，然后静止一分钟，用户在这个时间内用刷子清洁基站底盘，1 分钟后基站会把脏水吸走。

二是把底盘拆下，拿去水龙头冲洗清洁如果污渍已经脏到需要清洁了，个人觉得还是取出底盘清洁方便，也更干净一些底盘取出也非常方便，按蓝色卡扣拉出，插入时按一下蓝色卡扣完成，没有难度除菌上，X2 使用银离子水箱与除菌液进行结合，两种方式都是从净水箱开始，从而实现了净水箱、拖布、拖布清洁后的地面、水槽、污水箱等全链路除菌覆盖。

需要注意的是自动投放除菌液功能需要上下水版本才有而至于超大的净水箱与污水箱、超大的集尘袋、拖布 + 底座全方位的烘干都从 X1 延续了下来，这些组合让用户实现了长时间不去打理扫地机器人，真正的解放双手总结

这一整个看下来，科沃斯在扫地机器人上的思路很清晰比如清洁能力上，科沃斯深知扫地机器人目前的清洁核心是在覆盖率上而不是在清洁深度上，把覆盖率进一步提升，科沃斯愿意为此重新设计产品，深度优化算法，一切都为了无限的接近 100% 覆盖率。

AI 智能上，硬件使用了类似智能汽车的半固态雷达，软件上采用了支持 "AI 深度学习与强化学习 " 的 AINA 模型，交互上优化 YIKO 2.0如果其他扫地机器人的研发方向属于让 " 很笨 " 变得 " 没那么笨 " 的话，那科沃斯是已经在走电动汽车 " 自动驾驶 " 的方向了。

便利性上，既然明白暂时没法做到撒手不管，那就让用户减少去处理的次数与难度，是科沃斯 X2 给我的感受那这就是 X2 目前给我的体会了 ~是否值得买？如果你没买过扫地机，或者你的扫地机还不是全功能基站型的，目前 X2 是最好的选择了，换！。

如果你家里已经是全功能基站型的扫地机器人了，更换的必要性就看自己的需求了。希望本文能帮到你，那今天就到这里啦。本文来自什么值得买网站（www.smzdm.com）。查看原文