讓歐美老外真香，這家中國割草機器人品牌正在定義一個行業新標準

夢瑤 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

要是沒來CES，都不知道具身智能機器人的又一個垂直場景，也被中國玩家占領了高地。

前幾年，這個位置屬于掃地機器人，而現在相似的劇本正在割草機器人身上重演——從技術成熟度到市場推進速度，中國廠商依舊走在前面。

在這條賽道上，一家名叫未嵐大陸的中國廠商已經率先跑出了結果，把割草機器人送進了「四十萬」歐美家庭的真實使用環境中。

△Navimow X4 CES 2026 現場互動體驗

就在今年的CES 2026現場，未嵐大陸把最新產品、能力演進以及背后的核心技術，一次性完整攤開。

重磅發布了面向大面積全地形庭院、主打極致性能的X4旗艦系列；搭載三重融合定位技術、專為復雜庭院設計的H2系列；針對中小面積、全驅不傷草的i2 AWD和兼顧精準導航與輕松上手的i2 LiDAR；以及面向商業場景的Terranox系列五大新品陣容。

△Navimow CES 2026 新品陣容

通過其行業領先的「Xero-Turn? 零轉全驅、越障不傷草」解決方案，與全系列支持的「免部署、自動建圖」功能，共同呈現“Navimow標準”體系下的具體實踐。

臺前看到的是一整套行業標準，臺后其實全是技術硬活兒。

那么問題來了，未嵐大陸到底是用了哪些帶派的招數，才能讓這些風吹日曬的小小割草機器人不再頻頻卡bug的？

定位部署這一步，終于不用人“下場”了

大家應該都有過這種經歷：每次我們要去一個陌生地方的時候，都會先打開導航App，確認自己目前的定位，接著設定目的地，然后跟著導航的方位指示出行。

u1s1，這套邏輯放到機器人身上其實也適用，割草機器人導航核心解決的就三個問題：我在哪兒、我要去哪兒、我怎么去。

其中“我在哪兒”說的就是「定位」問題，小小機器人得知道現在具體的位置才能開始工作，而在真實的庭院環境中，定位要想穩定成立，首先得把活動范圍劃清楚——明確哪些地方能去、哪些地方不能去，避免機器人跑偏或越界，也就是要做定位部署工作。

最初，割草機器人的定位部署主要采用的是傳統「物理埋線」方法。

在草坪邊緣埋一圈電纜，機器人通過無線電信號判斷邊界，來判斷自己能不能往前走，但是這樣的部署過程真的很苦命！不僅整個埋線過程要耗費幾個小時，精度也不高，草坪邊界一變就要把線挖出重來…

于是這幾年整個割草機器人行業也一直反復琢磨：怎么把定位部署這事兒，做得又簡單又精準呢？

方法總比困難多，聰明的廠商們很快換了新思路，在第二階段開始引用「RTK」定位技術。

不用人工埋線，只需要安裝天線和基站，再拿著手機遙控機器，繞庭院溜達一圈，就能建立地圖和作業邊界，定位部署流程大大縮短，目前市面上主流割草機器人大多都是這么處理的～

從有線到無線的部署，確實是一次不小的跨越，但在未嵐大陸看來，這一步還遠沒到終點。

團隊成員又開始動起了小腦袋瓜兒：定位這件事，能不能再少一點部署，甚至…干脆做到“開箱即用”呢？

在這次發布的新品中，未嵐大陸給出的答案是：讓全系產品實現「免部署、自動建圖」。

簡單點說就是，徹底丟掉了之前定位部署過程中所需的埋線、插桿、遙控建圖等麻煩步驟，真正做到開箱即用。

借助GeoSketch?可視化編輯功能，用戶可以直接在APP中將庭院實景投射為全彩實景的可交互地圖。

感覺整個過程更像是在玩《我的世界》，畫面能拖能拽，地圖清晰可見，還能直觀地進行互動編輯～

此外，用戶還能針對不同區域定制專屬的割草計劃，將專業級庭院規劃變得更easy，大幅增強了可操作性與控制感。

對用戶來說，這種體驗上最直觀的變化不光是省時間，更關鍵的是心智負擔被拿掉了。

不用再研究部署步驟，也不用反復對著說明書折騰，上手就能直接用起來，后面想改區域調細節，打開App點幾下就行，省力更省心。

當定位部署從一套需要經驗和耐心的工程流程，變成普通用戶也能輕松完成的日常操作時，割草機器人這類產品，也就進一步具備了大規模走進家庭和長期使用的條件了。

再復雜的庭院環境，導航定位也能穩穩接住

不知道大家跟我一不一樣，對割草機器人的印象主要來自于美劇， 就像《絕望的主婦》中Gaby連夜除草的經典場景，總感覺它看起來已經像是一件成熟得不能再成熟的產品。

但現實可沒那么理想，因為老外家里的庭院狀況真的太——復——雜——了：

面積大不說，坡多、拐彎多、遮擋物還多，再加上天氣變化帶來的各種干擾，割草機器人的定位和導航就很容易出問題，一個不小心就暈頭轉向找不著北了…

為了解決這個行業老大難問題，在這次CES展出的系列新品里，未嵐大陸給產品補上了一項關鍵能力——「EFLS? LiDAR?三重融合定位系統」。

在固態激光雷達基礎上，疊加視覺感知與Network RTK，并結合AI算法進行實時數據協同處理，實現了在極端復雜環境下的厘米級精準建圖與穩定導航。

不賣關子，具體咋實現的，咱往下看！

懂定位的Network RTK

剛才我們聊到了割草機器人的免部署、自動建圖的功能，但是要實現這項能力可沒那么簡單，背后得有強大的技術能力支撐。

其中，就包括未嵐大陸在這次系列新品中引入的「Network RTK」定位技術，我們可以把它理解成一種接入網絡的RTK。

未嵐大陸總裁兼CTO陳子沖提到，在傳統RTK定位中，基站的位置直接影響了定位效果，一旦被房子、樹木擋住，機器人能“看到”的衛星定位信號數量就會明顯減少，定位精度自然跟著下滑。

而Network RTK的技術邏輯很有意思，它不再需要用戶在院子里自建基站，而是通過4G/網絡，直接接入運營商側已經長期部署、持續校準的RTK基準數據，把原本依賴現場條件的那部分能力，交給網絡側來執行！

這樣一來好處很直接，首先就是定位部署這一步被明顯壓輕，用戶不再需要在庭院里架天線、建基站，而是通過網絡接入定位基準，進而實現真正意義上的免部署。

此外，由于基準數據來自視野更開闊、穩定性更高的網絡側，機器人的信號就不再那么容易被庭院不確定的環境變化牽著走，整體定位準確度和一致性也隨之提升。

從RTK到Network RTK，未嵐大陸的想法其實很明確：在盡量幫用戶省力的同時，把原本受外部環境制約很大的定位問題補齊，讓機器人在不同環境條件下都能把定位穩住。

放到割草機器人身上，這一步帶來的意義也很明顯。

割草機器人的定位能力逐漸從一個需要反復調試、容易出問題的環節，轉變為能夠在復雜庭院環境中持續發揮作用的基礎能力，也為整個割草機器人行業，在定位這件事上鋪出了一條更穩定、更可復用的長期路徑。

能感知環境的固態激光雷達

當我們真正把割草機器人丟進現復雜實庭院環境后，我們還會發現一個很容易被忽略的問題：單單知道「我在哪兒」，還遠遠不夠。

小機器人們還得具備一定的環境感知能力，清楚地知道周圍環境的情況，比如哪兒能走，哪兒不能走。

而這項能力很大一部分正是由激光雷達來承擔的：它負責把真實、立體、充滿細節的庭院，變成機器人真正“看得懂”的空間結構。

給大家小小科普一下，激光雷達不算是個新技術，目前已經經歷了幾輪技術迭代，但…多少都有點小問題。

最早的機械式激光雷達，靠轉動結構掃描環境，體積大速度慢，用久了還容易磨損，主要應用在自動駕駛測試車場景。

后來出現的混合固態、半固態激光雷達，雖然在體積和掃描速度上有所改善，但仍然保留了運動部件，長期使用場景下可靠性問題并沒有被徹底解決。

考慮到目前激光雷達的技術bug，在本次發布的新品中，未嵐大陸采用了最新一代「固態激光雷達」技術，徹底解決了機械雷達在高振動、強戶外、追求輕薄美觀的消費級產品上的可靠性、耐用性與集成度難題。

未嵐大陸CEO任冠佼表示，在耐用性上，由于固態激光雷達沒有轉動部件，也就少了震動和磨損帶來的偏差，小體積也更容易藏進機身里，長期在顛簸、沖擊不斷的庭院環境中，感知能力更容易保持穩定。

其次在分辨率上，固態激光雷達傳感器每秒可掃描約20萬個點，其成像精度是行業內普通機械雷達的4倍之多，能夠提供更多環境細節，配合70米的長測距和50ms的掃描間隔，機器人在復雜庭院里也能看得更遠、反應更快～

△Navimow i2 LiDAR 固態激光雷達

對應到避障層面，變化同樣明顯，配合「視覺能力」，固態激光雷達能輕松識別出1厘米左右的障礙物，整體可識別的障礙類型超過200種。

秋千、蹦床、滑梯這些固定設施不用多說，就連在院子里活動的小動物、走動中的人，也能被提前感知，并在接近前完成減速、繞行和安全距離判斷，而不是等到快撞上了才急剎～

環境感知足夠可靠之后，割草機器人才能真正融入日常生活，用戶不需要為了它改變庭院生活習慣，安全、避障這些事，開始由機器人自己承擔。

也正因為這種穩定、精確的環境感知能力，固態激光雷達才會被視為未來高級自動駕駛的重要方向——而在割草機器人這個場景里，它已經提前在未嵐大陸的產品線中發揮出了技術的價值。

會融合3D信息的AI視覺能力

如果說LiDAR更像是在摸環境，負責量距離算高低，那在割草機器人身上，Vision就是負責「看」的那一部分。

Vision干的事很直觀：它可以告訴機器人，這是一整片草坪、那是圍欄、那邊是花壇，哪些地方能走，哪些地方最好避開。

但問題在于，目前行業應用的Vision方案大多仍然采用單目視覺，也就是一顆攝像頭，雖然能大概齊知道眼前物體是什么，但一到該算距離、摳細節的時候，就容易判斷失準。

這次未嵐大陸給出的思路很直接，通過融合固態激光雷達的3D數據信息，讓割草機器人在視覺上具備更精細的AI識別能力。

邏輯也很簡單，攝像頭先把庭院環境拍下來，提供完整的畫面，固態激光雷達同步給出對應的3D信息，包括高度和距離等等，由于AI模型已經在大量數據上訓練過，就能輕松把畫面中的像素特征和具體語義對應起來進行判斷。

機器人不但知道前方物體是什么，還能夠結合空間信息判斷它是高是矮、是扁是立，是邊界雜草還是需要避開的障礙物。

這樣一來視覺上就能實現厘米級的精準度，眼前東西要不要割、哪里能走哪里要避開，對小機器人們來說都不在話下了～

可優勢互補的三重融合定位系統

目前，行業在定位和導航上的主流方案，大多采用RTK+Vision的組合方式：一個負責定位，一個負責看環境，條件允許還會再疊加雷達技術做感知兜底。

但疊起來也不是就高枕無憂，RTK能定位但吃虧在對信號要求高，Vision看得懂環境但怕光線和環境變化，雷達能感知環境和物體，但在啥都沒有的空曠地，也會有點犯懵。

簡單說就是，組合能提升覆蓋面，但盲區依然存在，因為每家每戶的庭院結構都不一樣，每種技術自身的bug都容易鉆空子。

好在，如今有了新解法～

未嵐大陸這次推出的「EFLS? LiDAR?三重融合定位系統」，直接把最新一代固態激光雷達、Network RTK和Vision拉到一塊兒干活，誰在當前環境說話好使就聽誰的，這樣一來割草定位問題對小機器人來說就是手拿把掐～

△Navimow H2 狹窄地區導航示意圖

我們舉個復雜庭院場景的的例子大家就明白了。

我們來想象這樣一個庭院場景：一側是自家的草坪，另一側可能緊挨著鄰居的房子，中間有道路、籬笆、灌木，后面再接一塊更大的草坪，看起來很規整，但細節其實非常多。

在這種環境里，房子、樹木、灌木都會形成遮擋，單靠Network RTK網絡定位，容易信號出現不穩的情況，這時候固態激光雷達和視覺感知就成了關鍵補充。

此外，當灌木附近有泥巴時，由于泥巴長得大差不差，機器人的視覺感知可能會出問題，這時候固態激光雷達就可以通過空間結構，把灌木的輪廓、高低關系感知清楚，幫助機器人穩住做出導航判斷。

再比如，當機器人進入一塊兒大草坪空間時，周圍幾乎沒有明顯參照物，視覺和雷達反而缺少足夠特征點，這時Network RTK網絡定位反而會更加穩定，精準告訴機器人「我在哪兒」，保證整體位置不跑偏～

也正因為如此，「EFLS? LiDAR?三重融合定位系統」真正帶來的價值，并不是讓某一項能力變得極致，而是讓定位和導航這件事不再被單一場景牽著走。庭院越復雜，越需要三種技術一起配合。

用戶不需要為了適配機器人去刻意調整院子，也不用擔心環境一變化導航就失效，在此基礎上，割草機器人的定位導航能力，才真正具備了在不同庭院環境下都能成立的穩定性。

原地轉向+控制算法，傷草問題有救了

不知道大家留沒留意過有一個蠻有意思的現象：

在各大割草機器人廠商的宣傳演示視頻里，小機器人們看起來都割得很好，可一到真實庭院，原地一轉，草坪上的磨痕基本誰都躲不過…

目前市面上主流的割草機器人沿用的普遍是「硬轉向」思路。

四個輪子本身并不能轉向，原地掉頭完全依賴正反轉來實現，轉向過程中不可避免地產生側向摩擦，實際使用中草坪上經常會留下明顯磨痕，本質上既傷草，也會加速輪胎磨損。

針對這個問題，未嵐大陸這次提出了行業領先的「Xero-Turn? 零轉全驅、越障不傷草」的解決方案，專門解救被割草機器人無情傷害的草坪！

在底盤上，未嵐大陸這次引入了「零轉模組」，在原有動力輪之外，引入可調角度的零轉輪，讓輪子真正具備主動轉向能力。

具體來說，在轉彎時，提供驅動力的動力輪持續輸出，由零轉模組控制的轉向輪不再簡單地同步擺向同一角度，而是根據內外側差異，形成不同轉角，模擬真實車輛的轉向軌跡。

需要像汽車一樣拐彎時，前面的輪子可直接實現轉向；需要原地掉頭時，輪子就也能被調整到特定角度，直接在原地完成轉向，全程不蹭地、不傷草。

△Navimow X4 復雜地形穿越

在這種分工下，輪子的運動方向始終與自身滾動方向保持一致，轉向過程中幾乎不再產生橫向拖拽。草地承受的受力，也從原本的側向撕扯，轉為更可控的縱向滾壓，磨痕自然明顯減少。

為了防止復雜地形下的意外傷草，未嵐大陸在軟件層面還引入了穩定控制邏輯，通過電子穩定控制算法（ESC），讓機器人在坡地橫向行走時實時感知姿態并進行修正，避免機器下滑。

同時結合牽引力控制邏輯（TCS），持續計算四個輪子的相對運動關系，防止在濕滑草皮上打滑空轉，避免對草坪造成刨坑式損傷。

通過硬件與軟件的深度協同，該技術實現了高效作業與生態友好之間的統一， 重新定義了高端智能割草機器人的性能標準，目前此技術在X4系列和i2 AWD上已經實現了完美應用～

大家發沒發現，割草機器人雖然看起來是一個高度垂直、邊界清晰的應用，但它所依賴的技術路徑，并不封閉。

未嵐大陸圍繞Navimow標準所建立的技術體系，真正產生影響的也不只是某一款特定產品的體驗，還會在具身智能機器人整體技術體系中，沉淀出一套可復用、可擴展的工程范式。

當定位、導航、執行等關鍵能力被統一納入同一套框架中，行業中長期存在的不確定性，開始被系統性地收攏。

這意味著，割草機器人能否穩定運行、是否覆蓋更多真實場景、效果能否長期保持，不再主要依賴經驗和運氣，而是逐步進入可驗證、可評估、可持續優化的狀態。

而對用戶而言，這種變化來得更直接：許多原本需要自己兜底的事情，開始被一個方案標準接走。

免部署、自動建圖，讓設備從開箱那一刻就進入可用狀態；精準靠譜的三重融合定位系統，讓用戶不必為了機器人的導航問題而抓耳撓腮；零轉全驅與越障不傷草的設計，則解決了機器人頻繁傷草的老bug。

你會發現，割草這件看起來簡單、卻總是小毛病不斷的事，正在悄悄發生變化，從需要時刻盯著、反復介入，慢慢變成了一件可以放心交給機器去完成的日常。

當技術標準不再停留在方法論和方案層面，而是真正進入長期運行，并持續作用于真實使用場景時，行業看到的第一個完整落地案例，已經出現——來自未嵐大陸。