梦瑶 发自 凹非寺股合网
量子位 | 公众号 QbitAI
要是没来CES，都不知道具身智能机器人的又一个垂直场景，也被中国玩家占领了高地。
前几年，这个位置属于扫地机器人，而现在相似的剧本正在割草机器人身上重演——从技术成熟度到市场推进速度，中国厂商依旧走在前面。
在这条赛道上，一家名叫未岚大陆的中国厂商已经率先跑出了结果，把割草机器人送进了「四十万」欧美家庭的真实使用环境中。
△Navimow X4 CES 2026 现场互动体验
就在今年的CES 2026现场，未岚大陆把最新产品、能力演进以及背后的核心技术，一次性完整摊开。
重磅发布了面向大面积全地形庭院、主打极致性能的X4旗舰系列；搭载三重融合定位技术、专为复杂庭院设计的H2系列；针对中小面积、全驱不伤草的i2 AWD和兼顾精准导航与轻松上手的i2 LiDAR；以及面向商业场景的Terranox系列五大新品阵容。
△Navimow CES 2026 新品阵容
通过其行业领先的「Xero-Turn™ 零转全驱、越障不伤草」解决方案，与全系列支持的「免部署、自动建图」功能，共同呈现“Navimow标准”体系下的具体实践。
台前看到的是一整套行业标准，台后其实全是技术硬活儿。
那么问题来了，未岚大陆到底是用了哪些带派的招数，才能让这些风吹日晒的小小割草机器人不再频频卡bug的？
定位部署这一步，终于不用人“下场”了大家应该都有过这种经历：每次我们要去一个陌生地方的时候，都会先打开导航App，确认自己目前的定位，接着设定目的地，然后跟着导航的方位指示出行。
u1s1，这套逻辑放到机器人身上其实也适用，割草机器人导航核心解决的就三个问题：我在哪儿、我要去哪儿、我怎么去。
其中“我在哪儿”说的就是「定位」问题，小小机器人得知道现在具体的位置才能开始工作，而在真实的庭院环境中，定位要想稳定成立，首先得把活动范围划清楚——明确哪些地方能去、哪些地方不能去，避免机器人跑偏或越界，也就是要做定位部署工作。
最初，割草机器人的定位部署主要采用的是传统「物理埋线」方法。
在草坪边缘埋一圈电缆，机器人通过无线电信号判断边界，来判断自己能不能往前走，但是这样的部署过程真的很苦命！不仅整个埋线过程要耗费几个小时，精度也不高，草坪边界一变就要把线挖出重来…
于是这几年整个割草机器人行业也一直反复琢磨：怎么把定位部署这事儿，做得又简单又精准呢？
方法总比困难多，聪明的厂商们很快换了新思路，在第二阶段开始引用「RTK」定位技术。
不用人工埋线，只需要安装天线和基站，再拿着手机遥控机器，绕庭院溜达一圈，就能建立地图和作业边界，定位部署流程大大缩短，目前市面上主流割草机器人大多都是这么处理的～
从有线到无线的部署，确实是一次不小的跨越，但在未岚大陆看来，这一步还远没到终点。
团队成员又开始动起了小脑袋瓜儿：定位这件事，能不能再少一点部署，甚至…干脆做到“开箱即用”呢？
在这次发布的新品中，未岚大陆给出的答案是：让全系产品实现「免部署、自动建图」。
简单点说就是，彻底丢掉了之前定位部署过程中所需的埋线、插杆、遥控建图等麻烦步骤，真正做到开箱即用。
借助GeoSketch™ 可视化编辑功能，用户可以直接在APP中将庭院实景投射为全彩实景的可交互地图。
感觉整个过程更像是在玩《我的世界》，画面能拖能拽，地图清晰可见，还能直观地进行互动编辑～
此外，用户还能针对不同区域定制专属的割草计划，将专业级庭院规划变得更easy股合网，大幅增强了可操作性与控制感。
对用户来说，这种体验上最直观的变化不光是省时间，更关键的是心智负担被拿掉了。
不用再研究部署步骤，也不用反复对着说明书折腾，上手就能直接用起来，后面想改区域调细节，打开App点几下就行，省力更省心。
当定位部署从一套需要经验和耐心的工程流程，变成普通用户也能轻松完成的日常操作时，割草机器人这类产品，也就进一步具备了大规模走进家庭和长期使用的条件了。
再复杂的庭院环境，导航定位也能稳稳接住不知道大家跟我一不一样，对割草机器人的印象主要来自于美剧， 就像《绝望的主妇》中Gaby连夜除草的经典场景，总感觉它看起来已经像是一件成熟得不能再成熟的产品。
但现实可没那么理想，因为老外家里的庭院状况真的太——复——杂——了：
面积大不说，坡多、拐弯多、遮挡物还多，再加上天气变化带来的各种干扰，割草机器人的定位和导航就很容易出问题，一个不小心就晕头转向找不着北了…
为了解决这个行业老大难问题，在这次CES展出的系列新品里，未岚大陆给产品补上了一项关键能力——「EFLS™ LiDAR⁺三重融合定位系统」。
在固态激光雷达基础上，叠加视觉感知与Network RTK，并结合AI算法进行实时数据协同处理，实现了在极端复杂环境下的厘米级精准建图与稳定导航。
不卖关子，具体咋实现的，咱往下看！
懂定位的Network RTK刚才我们聊到了割草机器人的免部署、自动建图的功能，但是要实现这项能力可没那么简单，背后得有强大的技术能力支撑。
其中，就包括未岚大陆在这次系列新品中引入的「Network RTK」定位技术，我们可以把它理解成一种接入网络的RTK。
未岚大陆总裁兼CTO陈子冲提到，在传统RTK定位中，基站的位置直接影响了定位效果，一旦被房子、树木挡住，机器人能“看到”的卫星定位信号数量就会明显减少，定位精度自然跟着下滑。
而Network RTK的技术逻辑很有意思，它不再需要用户在院子里自建基站，而是通过4G/网络，直接接入运营商侧已经长期部署、持续校准的RTK基准数据，把原本依赖现场条件的那部分能力，交给网络侧来执行！
这样一来好处很直接，首先就是定位部署这一步被明显压轻，用户不再需要在庭院里架天线、建基站，而是通过网络接入定位基准，进而实现真正意义上的免部署。
此外，由于基准数据来自视野更开阔、稳定性更高的网络侧，机器人的信号就不再那么容易被庭院不确定的环境变化牵着走，整体定位准确度和一致性也随之提升。
从RTK到Network RTK，未岚大陆的想法其实很明确：在尽量帮用户省力的同时，把原本受外部环境制约很大的定位问题补齐，让机器人在不同环境条件下都能把定位稳住。
放到割草机器人身上，这一步带来的意义也很明显。
割草机器人的定位能力逐渐从一个需要反复调试、容易出问题的环节，转变为能够在复杂庭院环境中持续发挥作用的基础能力，也为整个割草机器人行业，在定位这件事上铺出了一条更稳定、更可复用的长期路径。
能感知环境的固态激光雷达当我们真正把割草机器人丢进现复杂实庭院环境后，我们还会发现一个很容易被忽略的问题：单单知道「我在哪儿」，还远远不够。
小机器人们还得具备一定的环境感知能力，清楚地知道周围环境的情况，比如哪儿能走，哪儿不能走。
而这项能力很大一部分正是由激光雷达来承担的：它负责把真实、立体、充满细节的庭院，变成机器人真正“看得懂”的空间结构。
给大家小小科普一下，激光雷达不算是个新技术，目前已经经历了几轮技术迭代，但…多少都有点小问题。
最早的机械式激光雷达，靠转动结构扫描环境，体积大速度慢，用久了还容易磨损，主要应用在自动驾驶测试车场景。
后来出现的混合固态、半固态激光雷达，虽然在体积和扫描速度上有所改善，但仍然保留了运动部件，长期使用场景下可靠性问题并没有被彻底解决。
考虑到目前激光雷达的技术bug，在本次发布的新品中，未岚大陆采用了最新一代「固态激光雷达」技术，彻底解决了机械雷达在高振动、强户外、追求轻薄美观的消费级产品上的可靠性、耐用性与集成度难题。
未岚大陆CEO任冠佼表示，在耐用性上，由于固态激光雷达没有转动部件，也就少了震动和磨损带来的偏差，小体积也更容易藏进机身里，长期在颠簸、冲击不断的庭院环境中，感知能力更容易保持稳定。
其次在分辨率上，固态激光雷达传感器每秒可扫描约20万个点，其成像精度是行业内普通机械雷达的4倍之多，能够提供更多环境细节，配合70米的长测距和50ms的扫描间隔，机器人在复杂庭院里也能看得更远、反应更快～
对应到避障层面，变化同样明显，配合「视觉能力」，固态激光雷达能轻松识别出1厘米左右的障碍物，整体可识别的障碍类型超过200种。
秋千、蹦床、滑梯这些固定设施不用多说，就连在院子里活动的小动物、走动中的人，也能被提前感知，并在接近前完成减速、绕行和安全距离判断，而不是等到快撞上了才急刹～
环境感知足够可靠之后，割草机器人才能真正融入日常生活，用户不需要为了它改变庭院生活习惯，安全、避障这些事，开始由机器人自己承担。
也正因为这种稳定、精确的环境感知能力，固态激光雷达才会被视为未来高级自动驾驶的重要方向——而在割草机器人这个场景里，它已经提前在未岚大陆的产品线中发挥出了技术的价值。
会融合3D信息的AI视觉能力如果说LiDAR更像是在摸环境，负责量距离算高低，那在割草机器人身上，Vision就是负责「看」的那一部分。
Vision干的事很直观：它可以告诉机器人，这是一整片草坪、那是围栏、那边是花坛，哪些地方能走，哪些地方最好避开。
但问题在于，目前行业应用的Vision方案大多仍然采用单目视觉，也就是一颗摄像头，虽然能大概齐知道眼前物体是什么，但一到该算距离、抠细节的时候，就容易判断失准。
这次未岚大陆给出的思路很直接，通过融合固态激光雷达的3D数据信息，让割草机器人在视觉上具备更精细的AI识别能力。
逻辑也很简单，摄像头先把庭院环境拍下来，提供完整的画面，固态激光雷达同步给出对应的3D信息，包括高度和距离等等，由于AI模型已经在大量数据上训练过，就能轻松把画面中的像素特征和具体语义对应起来进行判断。
机器人不但知道前方物体是什么，还能够结合空间信息判断它是高是矮、是扁是立，是边界杂草还是需要避开的障碍物。
这样一来视觉上就能实现厘米级的精准度，眼前东西要不要割、哪里能走哪里要避开，对小机器人们来说都不在话下了～
可优势互补的三重融合定位系统目前，行业在定位和导航上的主流方案，大多采用RTK+Vision的组合方式：一个负责定位，一个负责看环境，条件允许还会再叠加雷达技术做感知兜底。
但叠起来也不是就高枕无忧，RTK能定位但吃亏在对信号要求高，Vision看得懂环境但怕光线和环境变化，雷达能感知环境和物体，但在啥都没有的空旷地，也会有点犯懵。
简单说就是，组合能提升覆盖面，但盲区依然存在，因为每家每户的庭院结构都不一样，每种技术自身的bug都容易钻空子。
好在，如今有了新解法～
未岚大陆这次推出的「EFLS™ LiDAR⁺三重融合定位系统」，直接把最新一代固态激光雷达、Network RTK和Vision拉到一块儿干活，谁在当前环境说话好使就听谁的，这样一来割草定位问题对小机器人来说就是手拿把掐～
我们举个复杂庭院场景的的例子大家就明白了。
我们来想象这样一个庭院场景：一侧是自家的草坪，另一侧可能紧挨着邻居的房子，中间有道路、篱笆、灌木，后面再接一块更大的草坪，看起来很规整，但细节其实非常多。
在这种环境里，房子、树木、灌木都会形成遮挡，单靠Network RTK网络定位，容易信号出现不稳的情况，这时候固态激光雷达和视觉感知就成了关键补充。
此外，当灌木附近有泥巴时，由于泥巴长得大差不差，机器人的视觉感知可能会出问题，这时候固态激光雷达就可以通过空间结构，把灌木的轮廓、高低关系感知清楚，帮助机器人稳住做出导航判断。
再比如，当机器人进入一块儿大草坪空间时，周围几乎没有明显参照物，视觉和雷达反而缺少足够特征点，这时etwork RTK网络定位反而会更加稳定，精准告诉机器人「我在哪儿」，保证整体位置不跑偏～
也正因为如此，「EFLS™ LiDAR⁺三重融合定位系统」真正带来的价值，并不是让某一项能力变得极致，而是让定位和导航这件事不再被单一场景牵着走。庭院越复杂，越需要三种技术一起配合。
用户不需要为了适配机器人去刻意调整院子，也不用担心环境一变化导航就失效，在此基础上，割草机器人的定位导航能力，才真正具备了在不同庭院环境下都能成立的稳定性。
原地转向+控制算法，伤草问题有救了不知道大家留没留意过有一个蛮有意思的现象：
在各大割草机器人厂商的宣传演示视频里，小机器人们看起来都割得很好，可一到真实庭院，原地一转，草坪上的磨痕基本谁都躲不过…
目前市面上主流的割草机器人沿用的普遍是「硬转向」思路。
四个轮子本身并不能转向，原地掉头完全依赖正反转来实现，转向过程中不可避免地产生侧向摩擦，实际使用中草坪上经常会留下明显磨痕，本质上既伤草，也会加速轮胎磨损。
针对这个问题，未岚大陆这次提出了行业领先的「Xero-Turn™ 零转全驱、越障不伤草」的解决方案，专门解救被割草机器人无情伤害的草坪！
在底盘上，未岚大陆这次引入了「零转模组」，在原有动力轮之外，引入可调角度的零转轮，让轮子真正具备主动转向能力。
具体来说，在转弯时，提供驱动力的动力轮持续输出，由零转模组控制的转向轮不再简单地同步摆向同一角度，而是根据内外侧差异，形成不同转角，模拟真实车辆的转向轨迹。
需要像汽车一样拐弯时，前面的轮子可直接实现转向；需要原地掉头时，轮子就也能被调整到特定角度，直接在原地完成转向，全程不蹭地、不伤草。
在这种分工下，轮子的运动方向始终与自身滚动方向保持一致，转向过程中几乎不再产生横向拖拽。草地承受的受力，也从原本的侧向撕扯，转为更可控的纵向滚压，磨痕自然明显减少。
为了防止复杂地形下的意外伤草，未岚大陆在软件层面还引入了稳定控制逻辑，通过电子稳定控制算法（ESC），让机器人在坡地横向行走时实时感知姿态并进行修正，避免机器下滑。
同时结合牵引力控制逻辑（TCS），持续计算四个轮子的相对运动关系，防止在湿滑草皮上打滑空转，避免对草坪造成刨坑式损伤。
通过硬件与软件的深度协同，该技术实现了高效作业与生态友好之间的统一， 重新定义了高端智能割草机器人的性能标准，目前此技术在X4系列和i2 AWD上已经实现了完美应用～
大家发没发现，割草机器人虽然看起来是一个高度垂直、边界清晰的应用，但它所依赖的技术路径，并不封闭。
未岚大陆围绕avimow标准所建立的技术体系，真正产生影响的也不只是某一款特定产品的体验，还会在具身智能机器人整体技术体系中，沉淀出一套可复用、可扩展的工程范式。
当定位、导航、执行等关键能力被统一纳入同一套框架中，行业中长期存在的不确定性，开始被系统性地收拢。
这意味着，割草机器人能否稳定运行、是否覆盖更多真实场景、效果能否长期保持，不再主要依赖经验和运气，而是逐步进入可验证、可评估、可持续优化的状态。
而对用户而言，这种变化来得更直接：许多原本需要自己兜底的事情，开始被一个方案标准接走。
免部署、自动建图，让设备从开箱那一刻就进入可用状态；精准靠谱的三重融合定位系统，让用户不必为了机器人的导航问题而抓耳挠腮；零转全驱与越障不伤草的设计，则解决了机器人频繁伤草的老bug。
你会发现，割草这件看起来简单、却总是小毛病不断的事，正在悄悄发生变化，从需要时刻盯着、反复介入，慢慢变成了一件可以放心交给机器去完成的日常。
当技术标准不再停留在方法论和方案层面股合网，而是真正进入长期运行，并持续作用于真实使用场景时，行业看到的第一个完整落地案例，已经出现——来自未岚大陆。
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