科沃斯与阿里云达成全栈 AI 合作 在AI算力、端侧模型部署等领域共同研发

科沃斯宣布与阿里云达成全栈AI合作，旗下高端线将接入通义千问大模型。消息一出，有人欢呼“终于不用手动找袜子”，也有人翻白眼：扫个地而已，用得着上大模型吗？但仔细想，扫地机从“吸灰”到“对话”，跳的不只是功能，更是角色——从工具到“家庭数字成员”。这场合作，表面是家电+云的握手，实质却是把大模型塞进物理世界的第一场“家务实验”。

一、让扫地机“长脑子”：大模型到底扫什么

以往扫地机的“聪明”，靠LDS激光、SLAM算法和预设禁区，相当于把“地图”背得滚瓜烂熟，但对突发状况一脸懵：袜子、电线、宠物便便，仍是“三大杀手”。通义千问的接入，首先把“识别”升级为“理解”——云端视觉模型可实时调用200+常见家居物体标签，看到袜子不再傻傻吸进去，而是语音提醒：“主人，沙发下有异物，请处理。”更进一步的“推理”是：检测到地面水渍+厨房场景，自动判断可能打翻水杯，立刻调低吸力切换拖地模式，并回传照片到手机。大模型扫的不是地，是“不确定性”。

二、全栈AI=云+端+芯片：为什么选阿里，而不用自研

科沃斯有自己的“YIKO”语音助手，也能做物体识别，但要把大模型塞进家电，需要三件套：轻量化算法、弹性算力、低成本接入。阿里云给出的是“全家桶”：通义千问Mini版模型可压缩至1B参数，延迟<500ms；边缘计算节点部署在华东机房，距离科沃斯总部直线30公里，数据来回比咖啡机还快；更重要是计价方式——按调用次数收费，而不是传统“包年GPU”，一台扫地机月均AI成本不到3元，比一颗边刷还便宜。于是，科沃斯把“重算力”外包给阿里，自己专注硬件调度和场景打磨，各干擅长的事，这是商业层面最理性的“分工”。

三、用户爽点与槽点：语音交互是蜜糖，还是噪音

设想一下：扫地机边扫边播报“检测到地毯，自动增压”，第一次觉得贴心，第十次就想让它闭嘴。大模型带来的“话痨”风险，正是首批用户最担心的“过交互”。科沃斯给出的解法叫“场景静音”：在识别到家人睡觉、电视开启或手机进入勿扰模式时，自动关闭语音，只通过APP推送文字；只有在“需要人工干预”时才开口——比如滚刷被电线缠绕，它会说：“请帮我清理缠绕物，谢谢！”既保留温度，又不变成“AI唐僧”。另一个隐藏爽点是“多轮对话”，你可以站在厨房门口说：“先扫客厅，再拖厨房，避开宝宝玩具。” 它会拆解任务、规划路径，一次听懂三句话，这在以前的“关键词语音”里几乎做不到。

四、行业震动：家电接入大模型，门槛会不会被抬高

消息一出，同行最关注的是“成本”：接入通义千问，会不会让扫地机均价再涨300块？科沃斯内部人士透露，AI调用费由厂家承担，终端售价不涨，“先把规模做大，再谈生态分成”。换句话说，先用“加量不加价”卷死对手，再靠增值服务（个性化语音包、高级场景订阅）把钱赚回来。对于中小品牌，这却是噩耗——自研大模型没人才，调用第三方又要钱，家电AI的“门票”瞬间变贵。可以预想，未来两年，扫地机行业将出现“有模型”和“没模型”两大阵营，中间隔着一条用户体验鸿沟，价格战也会从“硬件毛利”打到“AI调用量”。

接入通义千问，短期是让扫地机更聪明，长期是抢占“家庭数据入口”。当机器能识别袜子、电线、宠物便便，理论上也能识别“孩子是不是哭了”“老人有没有跌倒”，只是算法授权和隐私红线需要一步步行规。科沃斯与阿里云的野心，显然不止于清洁——而是以扫地机为“移动摄像头”，构建家庭场景大模型，未来嫁接天气、日历、健康数据，让机器人成为“会走路的家居管家”。那时，扫地只是“基础功能”，交互、安防、陪伴才是订阅制盈利的核心。