以AI世界模型重塑清扫智能：XROBO推出新一代清洁机器人系列

光明丨曰报

依托香港研发与XROBO SMART世界模型AI引擎，将环境理解、任务规划与机器人执行相结合，推动清洁自动化向更高水平的自主作业演进。



清洁机器人的下一阶段竞争，将更多体现在对复杂环境的理解、对任务变化的响应，以及持续完成工作的能力上。香港本土研发机器人品牌XROBO推出新一代清洁机器人系列，以AI核心大脑为技术主线，将世界模型研发、多模态感知与清洁作业相结合，面向商业、工业及城市公共空间构建智能清洁产品体系。 据公司介绍，XROBO以香港研发中心为核心，基于XROBO SMART世界模型AI引擎构建机器人核心大脑，贯通环境感知、任务理解、行动规划、本体适配与执行反馈。其产品研发目标，是让机器人能够围绕清洁任务理解现场、选择策略，并根据实际作业情况持续调整。



世界模型驱动，让机器人理解清扫任务中的空间与变化



真实清洁环境始终处于变化之中。人员走动、临时堆放的物品、不同区域的作业要求，以及清洁过程中的补给需求，都会影响任务完成。



XROBO SMART的技术路线围绕这些实际问题展开：通过空间与时序信息建立环境表示，结合任务目标预测不同动作可能带来的结果，为路线选择、作业顺序和异常处理提供决策依据。



这一架构的价值，在于把“理解环境”和“完成工作”连接起来。机器人既需要知道自身位置，也需要结合任务判断下一步行动，使清洁规划能够考虑现场变化与持续作业需求。



感知、规划与执行协同，形成新一代清扫智能



XROBO将清扫智能的研发重点集中在三个方面。



首先是“对现场的适应能力”。产品结合激光雷达与视觉感知配置，为空间识别、定位及作业规划提供信息基础；世界模型研究则进一步面向环境变化和行动结果的理解，推动机器人应对更复杂的现场条件。



其次是“围绕任务的决策能力”。核心大脑研发将任务拆解、技能选择与行动规划连接起来，面向清洁区域、作业顺序、任务进度及补给安排进行协同优化。其目标是提升完整任务的执行效率，减少不必要的重复移动与人工介入。



第三是“基于反馈的持续改进能力”。通过结构化记录任务过程、完成结果和异常情况，研发体系能够为模型训练、技能评估与产品迭代提供依据，让现场经验逐步转化为可复用的智能能力。



上述能力构成XROBO清扫智能的技术发展方向，具体功能将结合机型配置、现场验证与产品迭代逐步落地。



从核心算法到机器人本体，构建可扩展的研发体系



XROBO香港研发体系覆盖世界模型、人类工作技能学习及跨本体适配三大方向，涉及三维与时序空间表示、动作条件预测、长期推演、技能抽取及动作迁移。



其中，跨本体技术着眼于不同机器人之间的智能复用。通过统一的技能表达与适配机制，核心智能系统可以面向不同传感器、底盘及执行机构进行配置，为多种清洁产品提供共同的技术基础。



这一研发路径的优势，是将模型、软件与硬件放在同一任务框架下设计，让不同形态的机器人围绕各自岗位发挥作用，也为后续产品扩展提供持续迭代的基础。



完整产品矩阵，让AI能力进入具体清洁岗位



首批产品涵盖六类清洁机器人及智能补给工作站。



扫洗一体机器人和紧凑型扫洗机器人，面向商业地面的清扫、吸尘与洗地需求；地毯蒸汽清洁机器人，服务酒店及商业空间的地毯养护；室外清扫机器人和大型室外清扫机器人，覆盖园区道路、广场及城市公共空间；室内工业清扫机器人，则针对工厂仓库中的粉尘及常见工业杂物开展作业。



系列产品配合定时任务、APP任务报告及按机型选配的补给设备，将清洁执行、任务管理与自动补给连接起来。针对不同场地配置合适的机器人与工作站，有助于减少日常操作环节，提高作业组织的连续性。



以清洁为起点，推动香港AI技术走向全球产品应用



清洁市场具有需求高频、作业标准相对明确、商业价值可衡量等特点，为先进AI技术进入实际生产服务提供了清晰入口。XROBO选择从清洁切入，以真实任务检验技术，以现场反馈推动产品改进。



未来，XROBO计划陆续推出安防巡检机器人及人形机器人等产品，持续拓展XROBO SMART世界模型AI引擎的应用范围，推动香港研发的核心智能技术转化为面向全球市场的机器人产品与服务。