让欧美老外彻底“真香”，这家中国割草机器人品牌正在定义一个行业新标准

梦瑶
2026-01-07
18:10:57

来源：量子位

梦瑶 发自 凹非寺

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，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～

△Navimow i2 LiDAR 固态激光雷达

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～

△Navimow H2 狭窄地区导航示意图

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Network 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。

△Navimow X4 复杂地形穿越

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Navimow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，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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