[中报]石头科技(688169):北京石头世纪科技股份有限公司2024年半年度报告
原标题:石头科技:北京石头世纪科技股份有限公司2024年半年度报告 2024年半年度报告 重要提示 一、 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证半年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 二、 重大风险提示 公司已在本报告中详细阐述公司在经营过程中可能面临的各种风险，敬请查阅本报告第三节“管理层讨论与分析”中“五、风险因素”相关的内容。 三、 公司全体董事出席董事会会议。 四、 本半年度报告未经审计。 五、 公司负责人昌敬、主管会计工作负责人全刚及会计机构负责人（会计主管人员）王璇声明：保证半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。 六、 董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案 无 七、 是否存在公司治理特殊安排等重要事项 □适用 √不适用 八、 前瞻性陈述的风险声明 √适用 □不适用 本报告中所涉及的未来计划、发展战略等前瞻性描述不构成公司对投资者的实质承诺，敬请投资者注意投资风险。 九、 是否存在被控股股东及其他关联方非经营性占用资金情况 否 十、 是否存在违反规定决策程序对外提供担保的情况 否 十一、 是否存在半数以上董事无法保证公司所披露半年度报告的真实性、准确性和完整性 否 十二、 其他 □适用 √不适用 目 录 第一节 释义 ....................................................................................................................... 4 第二节 公司简介和主要财务指标 ................................................................................... 7 第三节 管理层讨论与分析 ............................................................................................. 11 第四节 公司治理 ............................................................................................................. 56 第五节 环境与社会责任 ................................................................................................. 58 第六节 重要事项 ............................................................................................................. 61 第七节 股份变动及股东情况 ......................................................................................... 83 第八节 优先股相关情况 ................................................................................................. 90 第九节 债券相关情况 ..................................................................................................... 91 第十节 财务报告 ............................................................................................................. 92
第一节 释义 在本报告书中，除非文义另有所指，下列词语具有如下含义：
第二节 公司简介和主要财务指标 一、 公司基本情况
二、 联系人和联系方式
三、 信息披露及备置地点变更情况简介
四、 公司股票/存托凭证简况 (一) 公司股票简况 √适用 □不适用
(二) 公司存托凭证简况 □适用 √不适用 五、 其他有关资料 □适用 √不适用 六、 公司主要会计数据和财务指标 (一) 主要会计数据 单位：元 币种：人民币
(二) 主要财务指标
公司主要会计数据和财务指标的说明 √适用 □不适用 注：公司于2024年8月实施2023年年度权益分派：以资本公积金向全体股东每10股转增4股，共转增52,627,802股。根据《公开发行证券的公司信息披露编报规则第9号—净资产收益率和每股收益的计算及披露》，公司已在计算每股收益指标时对本期以及上年同期指标按资本公积转增股本后股数重新计算。 公司营业收入、归属于上市公司股东的净利润和归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润分别同比增长30.90%、51.57%、30.42%，主要系公司持续践行“走出去”战略，积极开拓海内外市场的优势进一步得到延续和扩展，同时，公司凭借突出的产品性能和技术优势，通过合理化的布局和完善的产品价位段规划，使产品的销量与上年同期相比显著提升。 公司基本每股收益、稀释每股收益以及扣除非经常性损益后的基本每股收益分别同比增长 51.49%、50.37%及 30.56%，主要系报告期内经营业绩和盈利能力的提升带来的净利润增长所致。 七、 境内外会计准则下会计数据差异 □适用 √不适用 八、 非经常性损益项目和金额 √适用 □不适用 单位:元 币种:人民币
对公司将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》未列举的项目认定为的非经常性损益项目且金额重大的，以及将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益的项目，应说明原因。 □适用 √不适用 九、 非企业会计准则业绩指标说明 □适用 √不适用 第三节 管理层讨论与分析 一、 报告期内公司所属行业及主营业务情况说明 (一)主要业务、主要产品或服务情况 公司主营业务为智能清洁机器人等智能硬件的设计、研发、生产和销售，主要产品包括智能扫地机器人、洗地机、洗烘一体机及其他智能电器： 1、智能扫地机器人 公司是国际上将激光雷达技术、点面阵 TOF技术、精密光学视觉导航避障及相关算法大规模应用于智能扫地机器人领域的领先企业。 智能扫地机器人在通过基于激光或者 TOF等测距传感器、视觉传感器、惯性测量单元等传感器的 SLAM算法构建出户型地图后，再根据户型地图进行定位，同时通过 AI算法规划出智能、高效的清扫路径，可以有效避免漏扫、重扫。服务器端通过对互联网产品数据进行深度学习、算法优化从而不断迭代升级机器人算法。 同时，扫地机全线新品开发了全功能基站，除原有充电基础功能外，增加了热水洗拖布、抹布自清洁、自动集尘、抹布烘干、清洗槽烘干、对刷防缠绕系统、智能免维护等功能，促使扫地机器人在智能化发展的道路上实现了质的跨越。 2、洗地机 为改善清洁效果和使用体验，公司深入研发并将最新研发成果应用于相关产品中，包括双滚刷系统、智能洗烘及全链路抗菌、智能脏污检测、自动投放清洁液等技术，使洗地机地面清洁与自清洁能力得到了提升，增强了抑菌与防臭效果，提升了使用便利性，干湿垃圾清洁一步到位。 3、洗烘一体机 随着生活水平的发展，用户在衣物清洁方面的需求逐渐升级，不仅对衣物烘干有着强烈的需求，而且对衣物的分区洗护提出了更高的要求。现有洗烘一体机存在很多体验上的不足，无法为客户带来极致的体验，难以满足用户对产品的期望。为此，公司自研了“第三种烘干技术（分子筛吸附式烘干）洗烘一体机”，该技术不仅解决了烘干温度过高、毛屑残留过多、烘干风道污染残留、烘干效果差、烘干时间过长等问题，同时也满足主流的嵌入式家装场景，无需额外占用更多的家装空间。与冷凝或热泵式烘干不同，公司产品采用物理吸附技术，利用分子筛超强的吸湿能力对衣物进行除湿，配合行业首创的双风路循环系统，独立分区，保持主循环风路相对干燥的循环暖风、循环风路无主动热源，从而实现低温干衣护理。该产品不仅可以烘真丝羊毛等高端面料，而且还提高了烘干效率，达到高效干衣的效果，并解决了传统洗烘一体机毛屑附着、残屑污染等问题。 （二）主要经营模式 公司紧紧围绕技术研发和品牌建设持续打造并提升公司的核心竞争力，通过技术和产品的领先性以及卓越的品牌形象获取市场份额。在采购方面，公司是以直接采购为主，工厂自行采购为辅。在生产方面，公司以自建工厂自主生产和委外加工相结合的方式。在销售方面，公司采用线上与线下相结合的销售模式。 （三）所处行业情况 1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛 （1）行业发展阶段 在国内市场方面，自 2017年以来智能家居产业的创新浪潮持续涌动，为家庭场景带来了诸多智能设备，并推动了整个行业的快速发展。GFK数据显示，2006年到2023年期间，清洁电器复合增长率高达 19.8%，市场规模扩大近 21倍至 364亿元。 作为新晋生活刚需，清洁电器当前的渗透率依然较低，2022年的吸尘器每百户平均拥有量仅有 23.5台，其中主力品类扫地机器人占 5.1台、洗地机仅有 1.5台，均处于起步阶段。GFK预计到 2030年，清洁电器的市场规模能达到 600亿元、4,000万台左右。奥维云网（AVC）数据显示，2024年上半年清洁电器销额 165亿元，同比增长9.8%，销量 1,241万台，同比增长 13.6%。具体来看，扫地机器人一马当先，上半年新品拉动效应显著，领跑清洁整体，销额销量均实现两位数增长，销额同比 18.8%，销量同比 11.9%。根据奥维云网数据，预计 2024年全年，清洁电器整体销额 379亿元，销量 2,803万台，同比增长 11%。 智能扫地机器人行业技术及资金壁垒较高，根据奥维云网（AVC）监测数据，2024年上半年，国内智能扫地机器人品牌集中度较高，TOP5品牌占比已超过 90%。总体来看，头部品牌依然优势显著。 在海外市场方面，GFK指出，2023年第四季度，全球家电市场出现迅速增长，应被视为 2024年市场回升的积极迹象。根据 GFK近十年的数据显示，智能家电在全球家电市场中的份额不断提升，多次成为推动家电市场的重要增长引擎。IDC指出，2023-2027年全球智能家居市场的规模将持续增长，这一增长动力来自于对便利性、能源效率和安全性的需求。全球消费者都在寻找方法简化他们的日常生活，并使自己的家更加舒适和安全。IDC预测，到 2027年，全球智能家居市场的规模将超过 10亿，复合年增长率（CAGR）为 5.6%，北美、欧洲和亚太地区将持续增长。全球扫地机的市场容量将增长至 2,320万台，产品功能的改进和使用场景的扩展将推动扫地机市场的增长，扫地机市场的年增长率高于整体智能家居市场。 随着人工智能和物联网技术的深度融合，清洁电器的功能和效率正在不断突破，为用户提供了更加智能化、个性化的清洁解决方案。展望未来，随着技术的不断演进和市场的进一步拓展，清洁电器行业有望将迎来更广阔的发展空间和机遇，成为智能家居领域的一大亮点。 （2）行业基本特点 智能清洁电器行业是一个技术驱动性强、市场需求日益增长、市场竞争激烈的行业，为满足不同消费者的需求，其产品种类和功能正变得日益多样化。随着人工智能、机器视觉、传感器技术以及物联网技术的进步，扫地机的功能得到了不断的优化和升级，在原有充电功能桩的基础上，逐步增加了抹布自清洁、自动集尘、抹布烘干、清洗槽烘干、对刷防缠绕系统、智能免维护等复合功能，变得更加智能化和自动化。 近几年，国内清洁电器市场增速放缓，国内清洁电器企业纷纷加快推进全球化进程。据 GFK数据显示，中国品牌推出的扫地机器人在技术上不断革新，截至 2022年底，中国生产的扫地机器人已占据海外市场近 50%的份额。头部企业不仅在本国市场大放异彩，还积极拓展海外市场，抢占更多的市场份额，技术创新、市场需求的多样化及对高质量用户体验的追求，共同推动着该行业的快速发展。随着消费者对产品使用体验和售后服务要求的不断提升，提高用户体验和售后服务逐步成为该行业企业的竞争重点。 （3）主要技术门槛 智能清洁电器是人工智能、光电、机电、声学、力学、材料学、流体动力学等多领域技术高集成的行业。产品性能提升的根基在于算法，核心算法（如 SLAM算法、AI导航算法等）、数据积累、算法能力是行业的关键壁垒。从更长远的维度看，智能清洁电器行业是一个快速迭代的朝阳行业。随着 5G和大数据时代的发展，一些行业领先的产品可实现智能操控，用户能够通过 APP对智能扫地机器人进行实时远程观察和控制，用户体验显著增强。同时企业通过跟踪产品情况、收集用户反馈，了解用户需求和产品性能表现，进一步对产品进行优化升级。随着消费升级浪潮的来临，国内外消费者对该类产品的清洁功能、智能性、静音等方面提出了越来越高的要求。 2、公司所处的行业地位分析及其变化情况 公司是国际上将激光雷达技术、点面阵 TOF技术、精密光学视觉导航避障及相关算法大规模应用于智能扫地机器人领域的领先企业。智能扫地机器人在通过基于激光测距传感器、惯性测量单元等传感器的 SLAM算法构建出户型地图后，再根据户型地图进行定位，同时通过 AI算法规划出智能、高效的清扫路径，可以有效避免漏扫、重扫。服务器端通过对互联网产品数据进行深度学习、算法优化从而不断迭代升级机器人算法。 2024年上半年，公司研发投入 4.10亿元，较上年同比增长 42.92%；公司研发人员 786人，较上年研发人员同比增长 57.52%；公司新增授权专利 267项 ，公司产品如 G20S系列、V20系列、P10S系列智能扫地机器人产品，H1 Neo、M1系列洗烘一体机产品等收获了良好的口碑，进一步加深了用户对公司品牌的认知。 同时，公司在研发与产品设计方面处于行业前列。近年来，公司及主要控股子公司分别被授予“国家鼓励的重点软件企业”“国家高新技术企业”“中关村高新技术企业”“中国百强企业奖”“北京市共铸诚信企业”“北京市设计创新中心”“北京高精尖产业设计中心”“2024年软件和信息服务业诚信企业”“北京市专精特新‘小巨人’企业”和“ESG新标杆企业奖”等资质，公司和公司产品曾被授予“国际 iF设计大奖”“台湾金点奖”“2024年度小红书 WILL营销奖”“跨界营销金奖”“内容营销银奖”“技术卓越奖” “年度创新产品奖”等多项荣誉。 3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势 2024年上半年，我国家电市场环境持续增长，奥维云网（AVC）数据显示，2024年上半年中国清洁电器销额 165亿元，同比增长 9.8%，零售量达到 1,241万台，同比增长 13.6%。根据奥维云网数据，在各类清洁电器中，扫地机器人一马当先，领跑清洁家电行业，在整体清洁电器内部占比达到 41%。同时，销额销量均实现两位数增长，国内 2024年上半年扫地机器人销售额同比增长 18.8%，销量同比增长 11.9%。 2024年上半年，中国品牌的扫地机及清洁电器在海外市场持续发力，实现了销量与价格的同步提升。中高端产品因其技术领先和功能完备而受到市场的追捧，中国品牌凭借优秀的产品力、成本控制能力、布局时间长、成熟的软硬一体能力，成功拓展了国际市场，有效推动了产品结构的升级，进而提高了市场渗透率。 在中高端市场的竞争中，消费者对产品的选择不再仅仅基于价格，而是更加注重技术优势和功能的全面性。中国品牌凭借多年的技术积累和对用户体验的深入洞察，成功将技术创新转化为卓越的产品性能，加速了海外市场产品结构的优化和升级。中国品牌的产品线正逐步从单一功能的设备转变为具备自清洁、自集尘、烘干以及智能上下水等多功能的复合型产品，以适应全球消费者对智能家居解决方案的日益增长的需求。 这一转变不仅标志着中国品牌在国际市场上的竞争力提升，也反映了中国制造业在全球价值链中的地位提升。展望未来，中国品牌将继续致力于技术创新和产品升级，以满足全球消费者对高品质生活的追求，进一步巩固和扩大在国际市场的影响力。 二、 核心技术与研发进展 1. 核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况 （1）扫地机器人的核心技术与研发进展 ①核心技术 A、激光雷达与定位算法 为了最佳的定位效果，公司选择了效果最好但成本较高的 LDS激光雷达+ SLAM算法，即同步定位与地图构建技术。 a）激光雷达 公司自主研发了行业领先的激光测距模块：该模块扫描速度可达 5×360°/秒，同时精度达到了同行业产品中的领先地位，能够高效、精确测量房间距离信息，为室内定位和导航提供有力支撑。具体实现的方式为：一是采用自主研发的激光雷达，覆盖直径 12米的精准测距范围，且测量误差≤2%，为定位和导航算法提供了高置信度的测距数据；在公司自主研发的新一代 TOF(Time Of Flight)激光雷达上，覆盖直径扩大到 18米，测量精度为±2cm。二是结构设计的创新和迭代优化，提升了激光雷达的可靠性和稳定性，有效延长了模块使用寿命，降低了用户后续的维护成本。 b）SLAM算法 SLAM算法，被广泛应用于无人驾驶、虚拟现实、增强现实等科技产品和场景。 公司的智能扫地机器人也应用了类似的 SLAM技术。基于智能扫地机器人的激光测距模块、陀螺仪、加速度计、里程计等传感器数据，公司独立研发的 SLAM算法有效公司研发的 SLAM算法，通过独创的 CPU和 GPU协同加速 SLAM的技术，使公司的 SLAM算法在低性能的嵌入式处理器上亦能实时输出定位和地图信息，相比Google的 Cartographer SLAM算法所需要高性能的 64位 i7处理器，公司的 SLAM算法在满足机器人清扫过程中实时定位需求的同时极大降低了对处理器的性能需求，兼顾了性能和成本。 B、多传感器融合的运动控制模块 智能扫地机器人要按照导航算法规划路线行走，需要融合一系列传感器的数据，包括但不限于里程计、陀螺仪、加速度计、沿墙传感器、AI结构光、地毯识别传感器等。同时，机器人需要精确控制电机的转速和自身的前进后退，恰到好处地加速、减速和转向，并需要根据地面材质情况控制拖地模组以及设置主刷、边刷的转动速度和方向，才能实现流畅的清洁作业，提高清洁效果。公司在该领域投入了较大的研发以确保智能扫地机器人的运行路线更精准。例如，对于家庭场景中常见的边角清扫动作，公司花费大量时间不断优化和完善、反复调整，使得机器人能够在避障及少碰撞家具的前提下尽可能地贴近边角进行清扫以获得最优的清扫效果。 C、基于人工智能技术的导航算法 室内环境千差万别，智能扫地机器人的导航算法需要进行实时处理运算，从多传感器和多维度考虑，尽可能选择效率最高、重复最低的线路进行规划行走，指挥智能扫地机器人实现完整覆盖的清扫工作。基于智能扫地机器人的 LDS、陀螺仪、加速度计、里程计、摄像头等传感器数据以及 SLAM算法输出的定位和地图信息，公司自主研发了以人工智能(AI)为基础的清扫路径规划算法： a)通过机器学习(Machine Learning)技术训练优化路径规划算法的参数，识别清扫区域需要避开的障碍物，使机器人能够更智能、更高效地对房间进行清扫，并提高有效清洁面积覆盖比例； b)利用深度学习(Deep Learning)算法，通过大量真实数据训练的神经网络模型使机器人不断自我完善，提高机器人对周围环境的认知程度。随着数据来源的增多，机器人将会更加智能地分析和处理各种问题。 c)采用双目立体视觉原理(Binocular Stereo Vision)对识别出的障碍物进行精准测距和定位，并结合 AI技术，根据识别出来的物体，智能规划躲避障碍物的策略，在提高清扫效率和覆盖率的前提下，同时提升机器人自主回充的成功率(避免因各种原因卡在清扫道路上)和清扫路线的智能化(比如有效避开动物粪便)。 d)结合 Roborock App推出了高精度可视化的 3D地图功能，配合 iPhone上的DTOF 面阵激光测距传感器，进行室内环境高还原度的三维重建，并且将三维地图与机器内的二维地图进行算法映射，以三维网格地图形式实时为用户展示更贴近室内真实环境的机器清洁轨迹。 D、多 IOT平台接入能力 石头扫地机器人可接入多种 IOT平台，以便于使用者随时随地对扫地机器人进行操控。 其中石头科技自主研发的 RRIOT平台不仅可为家用扫地机器人提供接入服务、设备管理服务、数据传输及大数据分析服务，也可服务于公司其他硬件产品，并可为未来接入更多的石头 IOT设备甚至第三方 IOT设备，做好技术储备。 ②研发进展 A、SLAM算法及应用 智能扫地机器人工作在千家万户多样化的家庭环境，家庭环境中常见的低反光材质、阳光干扰、地面湿滑等客观条件很容易导致激光测距传感器、里程计等传感器的误报而造成定位错误，因而对应用于智能扫地机器人的 SLAM(同步定位与地图创建)算法提出了更高的鲁棒性、稳定性、自适应性等要求。石头科技自主研发的 SLAM算法通过融合多种传感器数据，包括激光测距传感器、点面阵 TOF传感器、陀螺仪、加速度计、光鼠传感器、轮式里程计等，综合马尔可夫链、贝叶斯网络、卡尔曼滤波等经典理论并在此基础上利用融合滤波算法、深度学习、大数据、异构计算等技术，实现了可在低功耗、低算力的嵌入式处理器上运行的高鲁棒性、高稳定性、高实时性，从而满足了用户对智能扫地机器人的性价比期望以及普适于复杂多样的家庭环境的需求。 a)通过融合粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法，解决激光测距传感器数据异常时(比如因窗帘、床单等物体遮挡激光测距传感器而造成传感器数据异常)定位错误的问题，相比传统单一的滤波方法，该融合方法提升了 SLAM算法在应对家庭复杂环境时的鲁棒性。 b)通过构建 SLAM算法的 CPU+GPU的异构计算体系，充分利用 GPU高并发的特性快速对大量粒子进行评估，提升了迭代运算中粒子分布的密度，从而提高了SLAM算法的实时性和准确性；同时运用该技术的 SLAM算法可以实时地运行在低功耗低算力的嵌入式处理器上，降低了处理器及整体技术方案成本。 c)基于深度学习技术构建分类神经网络，通过多种传感器数据(包括激光雷达、行走轮里程计、角速度计、加速度计、碰撞传感器、悬崖传感器、行走轮电流反馈等)智能识别出和各种运动模型的匹配程度，综合机器人动力学模型(Kinetic model)来选择相适应的粒子分布模型和重采样策略，相比传统的运动模型计算方法和重采样策略，该方法提升了在智能扫地机器人状态异常和工作环境变化时的自适应性和定位的准确性。 d）基于 3D TOF的 SLAM算法，通过采用基于误差的迭代扩展卡尔曼滤波算法，有效解决了在低矮空间下以及观测 FOV不足的情况下的各种定位问题，该方案在确保高精度定位的同时，降低了整机高度，从而进一步提升了清扫覆盖率。 公司自主研发的 SLAM算法，可以实现准确的地图创建及即时定位功能。另外，公司也基于此技术不断进行创新和改进。 a)重定位和移动重定位 在公司独立研发的 SLAM算法采用的即时定位技术之上，公司又进一步支持智能扫地机器人原地旋转重定位和移动重定位算法，帮助机器人在不同楼层的多张地图中，快速定位机器人的位置，选择正确的地图进行清扫。 公司更是为配备摄像头的扫地机器人机型，提供采用视觉辅助的移动重定位算法，大大提高了移动重定位的定位效率和定位准确率。经过实际测试验证，相同机型、相同环境、相同地图数量(4张)、相同定位成功率(100%成功)的情况下，通过视觉辅助重定位，定位耗时缩短 50%以上。 b)智能分区技术及应用 公司利用智能扫地机器人激光雷达扫描制作的 SLAM地图，结合深度学习功能，自主研发地图智能分区功能，可按户型分割出不同的房间并根据用户选择实施清扫任务，有助于用户进行划区清扫以及定制个性化的清扫方案，提高清洁效率。 c) 地图异常检测技术及应用 公司研发了地图异常检测技术，主要在地图保存环节。通过此检测技术，系统能够判断当前待保存的地图是否存在异常，一旦检测到异常，则会提示用户不保存该地图。这一方案的实施，显著降低了在异常地图上进行清扫的概率，有效保证了用户的清扫效率和覆盖率，进一步提升了用户体验。 B、全局智能路径规划和导航 作为智能化的扫地机器人，需要自主、自适应的在家庭环境中高效高覆盖率的完成各种地面材质(包括地板、瓷砖、地毯)的清洁、充电桩搜索以及回充等任务。与无人驾驶的自动导航相似，智能扫地机器人的导航系统基于： a)多种传感器包括激光测距传感器、点面阵 TOF传感器、超声波传感器、陀螺仪、加速度计、光鼠传感器、轮式里程计、AI结构光、地毯识别传感器等信息； b)基于 3D TOF的障碍物感知算法 该算法运用聚类、拟合等先进技术方案，能够精确识别地面、墙面以及障碍物信息。相较于传统的传感器线激光方案，本方案在感知障碍物的轮廓信息方面展现出更高的准确性，为后续实现精准避障提供了坚实有力的条件保障。 c)SLAM算法生成的即时定位和地图信息，实时完成目标检测、避障、路径规划、路径跟随等任务。在导航系统的实现中，石头科技基于 D*算法，迪杰斯特拉算法，卡尔曼滤波，马尔可夫决策，支持向量机、随机森林算法等经典算法理论，结合智能扫地机器人实际应用需求，自主研发了同时生成地图与覆盖区域算法、区域最优分割和选择算法、任务规划算法、运动规划算法、路径跟随算法、异常路径恢复算法、实时局部避障算法等适用于多样化家庭环境的高效导航算法。 效率和覆盖率是充电桩全局搜索算法的两个重要的指标：一方面，智能扫地机器人进入回充状态时电量剩余有限，需要在电量耗尽前完成搜索；另一方面，充电桩位置具有不确定性，高覆盖率是搜索成功的关键。传统全局寻桩方式多采用重复清扫找桩、沿墙找桩或者随机覆盖找桩的方式，难以兼顾效率和覆盖率。公司运用快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Tree)算法理论，结合贝叶斯网络和模拟退火算法，有效提升了寻桩的效率和覆盖率。 e)二维空间全覆盖路径规划 二维空间全覆盖路径规划目的是让智能扫地服务机器人自动规划出适合用户各种各样家庭环境、空间大小、空间分隔的一次性运动轨迹，该轨迹需要尽可能减少重复覆盖以保证较高的覆盖效率。该路径规划算法可以按照探索出来的室内空间二维地图及地图中的子分区进行一次性路径规划，机器人需要根据规划的路径执行清扫，从而做到分区乃至整个室内的全覆盖移动。 f)融合各传感器的智能避障路径规划 机器运行过程中利用各类感知传感器在时间和空间上的观测结果，构建基于概率的障碍物分布地图，基于此地图进行了高效的可迭代的点对点的避障路径规划算法实现，在保证路线尽可能短的前提下使路线可以绕开地图上的各类障碍物，在清扫过程中与各类障碍物保持预设距离，避免清扫环境中的障碍物造成机器人行走清扫的卡困干扰。 针对路径规划，尤其是针对狭窄区域和密集障碍物区域(比如椅子腿)的路径规划，石头科技基于 D*经典算法理论，结合基于传感器置信度的障碍物消融算法，减小了由于智能扫地机器人各传感器原理、误差、分辨率等造成障碍物位置和尺寸的计算误差及其对路径通过性的误判影响，最大化进入狭窄区域和密集障碍物区域的可能性，从而提升了智能扫地机器人的通过率和清扫覆盖率。针对路径跟随需求，为平衡智能扫地机器人行进中最大化流畅度和最小化路径偏离的矛盾，石头科技基于 DWA框架，结合遗传算法和大规模实验、测试产生的海量数据来优化求解 DWA评价函数的空间参数，保证智能扫地机器人在流畅行走的同时能够精确的进行路径跟踪，从而提升了智能扫地机器人在狭窄空间的通过率和清扫覆盖率。 g)快速建图路径规划 本系统设计并实现了未知环境下的快速建图路径规划算法。该算法利用实时更新的障碍物融合地图，采用基于深度学习的室内布局先验知识模型，找到尚未探索过并且最具有探索价值的探索路径，并在探索过程中实时进行避障处理，让机器可以高效完成地图的构建。在探索过程中，优化 SLAM建图流程，使建图过程和路径搜索过程紧密配合，避免出现一方拖慢整体效率的问题。 h)沿边路径规划 机器人针对墙角、家具边缘、桌椅腿位置需要尽可能覆盖完全，因此设计了沿边路径规划算法，该算法在保证沿边角距离恒定的基础上，尽量少的碰撞墙壁和家具。 沿边算法主要依赖于 LDS、红外沿墙传感器等右向精确测距传感器，可以感知到机器距离右边墙壁和家具、桌椅腿的距离，利用优化和控制算法保证沿边距离的稳定、机身前进方向的稳定，保证沿边清扫覆盖率的同时，避免机器陷入局部调整而发生较多重复动作。 C、多传感器融合的运动控制模块 公司研发的智能扫地机器人采用三层智能优化控制策略来实现智能扫地机器人的运动控制，分为感知层、决策层和控制层。感知层基于激光测距传感器、沿墙传感器、碰撞传感器、陀螺仪加速度计、AI结构光、地毯识别传感器等多类型传感器的输入融合实现对外界环境信息的感知，准确地获取智能扫地机器人的状态信息和环境信息；决策层采用基于现代控制理论状态空间模型的最优化控制技术对智能扫地机器人感知到的各种状态信息进行优化处理，综合给出最优化的动作及速度指令；控制层采用基于经典控制理论的自校正 PID控制技术对来自中间层的最优化动作及速度指令做出快速及时的响应，通过左右两个驱动轮实现智能扫地机器人在地面的各种行进动作。 a)沿墙距离判别补偿算法 针对沿墙传感器在不同表面(如瓷砖、木板、玻璃、镜面等)的距离变化差异、反射光强差异，结合激光测距传感器的距离和光强信息，实现了一种多维度距离和光强数据融合判别算法，对不同材质、颜色的墙面作出区分并相应的对沿墙测距传感器的距离做出补偿，减少其测距误差，有效解决了针对不同墙面沿墙测距传感器误差不一致的问题，提高了墙边清扫能力和清扫效果的一致性。 b)转角覆盖的二次规划算法 基于动态误差加权平方和与控制指令加权平方和的二次规划方法构造智能扫地机器人转角最优化算法，结合沿墙测距传感器、激光测距传感器、里程计、陀螺仪等多种传感器对距离、速度、方向、角度的综合感知，实时给出行进速度和转向角度的最优化指令，有效提高了转角清扫效率和效果。 为提升扫地机器人的清洁效率，提升智能避障的精准性和地面材质的识别能力，在部分型号的机器人上增加了以下传感器： a)AI结构光 公司自主研发 AI结构光模组，融合 AI和传统图像算法，获取前方障碍物类型和三维点云信息，感知周边三维环境。此技术有效应用于障碍物识别和家具少碰撞功能中，在确保扫地机器人最大清扫覆盖率的同时，能避开算法支持的 2.5cm高*3cm宽及以上障碍物，且可根据用户选择，减少对家中固定障碍物(如桌、椅、沙发等)的正面碰撞。 b)地毯识别技术 从技术可行性、结构合理性、防尘防水抗干扰性、量产一致性、以及材质识别有效性等维度出发，研发设计了融合 LDS、加速度计和陀螺仪、摄像头、轮组等数据的地毯识别方案和算法。 c)污渍识别技术 公司自主研发了基于 RGB图像与红外图像融合的污渍识别算法，该算法能够准确判断机器人前方是否存在污渍，并进一步识别污渍的具体类型。借助此项技术，可以有效的根据污渍类型选用不同的清扫策略。 d)惯性姿态测量 惯性姿态测量系统，是家用智能扫地机器人感知与定位系统的重要组成部分。该系统通过对惯性测量器件陀螺仪和加速度计的数据进行一系列的处理与融合，准确获取机器人实时的转向速度和相对地理坐标系的三轴姿态角度（航向角、俯仰角、横滚角）信息，为机器人脱困等功能模块提供基础数据 D、人工智能模块 公司目前已研发出具有图像识别避障功能的新一代智能扫地机器人产品。在原有产品的基础上，公司应用了自主研发的人工智能技术，通过机器学习等手段使得智能扫地机器人能够通过搭载的摄像头识别出工作过程中遇到的障碍，进一步提升清扫性能。并因人工智能的参与，让清扫更智能化、更人性化。同时，新一代智能扫地机器人应用了物联网技术并能够识别出不同房间，可以作为家庭环境中智能硬件的平台。 a)AI双目视觉避障 带有双目摄像头的智能扫地机器人，通过双目立体视觉及 AI物体识别技术实现智能精准避障功能，既要避免扫地机器人在家庭常见障碍物如体重秤、风扇底座、鞋子、插线板、电源线上卡住困住，同时也避免因避障导致的漏扫。与无视觉避障功能的机器人相比，相同复杂环境下避障成功率提升 90%。同时将障碍物实景照片在 APP地图中展示提升使用体验，增加实时视频、双向视频语音通话、音视频录制功能，满足看护老人、孩子及宠物的安防需求。 b)摄像头 采用 RGB+IR双通滤波片方案，既可接收可见光，亦可接收红外光，使得石头智能扫地机器人可搭载红外补光灯，在暗光环境下，机器人可正常对前方障碍物进行识别。且根据环境变化，机器人可智能调节补光方案，全天候识别 10类以上的障碍物。 并可辅助激光传感器，智能判断地面上长宽 3cm*5cm的泛物体、家居物品、家具等，并施与动态避障和清扫策略。 除双目彩色摄像头用于扫地机器人智能感知模块，公司也利用单目黑白摄像头在结合结构光功能的情况下，实现智能识别障碍物类型及测距计算从而进行智能避障功能。此项技术进一步降低了具备智能识别避障功能的扫地机器人的成本。 c)多场景识别系统 多场景识别系统是一套协同于扫地机器人中其他各大系统的视觉系统，旨在清扫前、清扫中及清扫后对扫地机器人以所有基于光学的传感器所获取的数据为主，其他传感器和协同系统的信息为辅，为机器人准备观察、正在观察和曾经观察过的场景提供更丰富、更接近使用者理解和交互的信息，使得不管是在机器人自身调整或者有用户在主动控制改变机器人行为时能给出不同的提示和指引，从而让机器人可以更主动、更灵活、更全面的完成用户所指定的工作。 公司深入探寻了人工智能、深度学习等前沿算法与技术，并与扫地机器人的应用场景与业务需求相结合，开发了 AI视觉系统，用 AI技术对扫地机器人所获取的各类环境感知数据加以利用，从视觉的角度为扫地机器人赋能。 为了达到上述目的，AI视觉系统融合了多项功能，并采用模块化搭建方式，将各种功能与扫地机器人中的不同系统相互配合。通过此系统，扫地机器人可识别常规家具、常规地面材质，用以智能判断房间类型和制定更智能的清扫策略。同时，为让房间分割更为合理，基于摄像头的图像数据，采用人工智能算法，对房间进行更智能化的分割，让房间分割更合理、房间类型识别更智能。 石头扫地机器人与公司自主研发的 IOT平台对接，通过自主研发的 IOT 平台提供的接口，对接多家智能音箱，通过 AI语音识别技术，控制机器人清扫行为。 E、IOT (RRIOT) 平台技术 RRIOT 平台是公司自主研发的，为石头扫地机器人提供接入、管理、分析服务。 为确保 RRIOT服务平台业务的可达性、稳定性、可扩展性、可移植性、安全性。RRIOT 平台利用各地区云平台的 PaaS服务，以服务器集群的方式部署公司自主研发的RRIOT SaaS应用，并且利用 PaaS的计算能力、存储能力、稳定性等，为公司的 RRIOT 提供底层可扩展平台级服务。RRIOT平台的所有业务逻辑均由公司自己掌控，不受限于任何已对接和可能对接的云平台。 F、让机器更智能，让清洁更轻松 除以上各种先进、实用的，可让石头扫地机器人具备避障、越障、路径规划等智能化的自主工作能力的“触觉”传感器，以及通过各种 IOT平台的接入进行更强大的清洁策略的控制外，为让扫地机器人具备可应对各种地面材质的能力，更好的完成智能化的清洁任务，公司为扫地机器人装备了更多更智能的清洁模块，并不断根据用户的需求，进行创新和迭代。 a）电控水箱&可升降拖地震动模组 公司独立研发的电控水箱和可升降拖地震动模组用于石头智能扫拖一体机，根据用户需要，既可一次出击完成扫和拖双重任务，亦可进行先扫后拖的单一任务。 电控水箱，可通过软件算法，根据用户选择的出水量，智能估算水箱剩余水量，并及时提醒用户补水。用户亦可通过软件，对不同房间进行拖地水量分配，更高效智能的清洁地面。 b）智控升降式旋转拖地模组 扫拖机器人在多种工作状态中自主进行全自动升降模式的切换，确保高效完成清洁任务。智控升降式旋转拖地模组，有效提升脱困能力，减少地面打滑，更紧密贴合地面，高频振动拖地，使其更干净，解决拖地效果不佳的困扰。在回充/回洗/回洗后继续拖地时和清洁结束后，扫拖机器人自动升起拖地模组，返回自清洁充电基座，回充/回洗继续拖地的过程中脏污的拖布不会接触地面，避免干净的地面被二次污染，减少拖布长期浸泡地板从而导致地板毁损的风险。 c）双内旋清扫系统 公司自主研发了双内旋清扫系统，该系统由 2个相向旋转的胶刷构成。由双胶刷构成的双内旋清扫系统在毛发清洁能力上有显著的效果提升，解决了有宠物的家庭和有地毯的家庭清扫不干净的困扰，提升了清扫效果和用户体验。经测试，双内旋清扫系统可以实现 99%的地毯毛发拾取率，胶刷采用特种软质材料，不易缠绕毛发，萌宠换毛期也能实现高质量清扫。 d）智能集尘 公司 2021年上半年推出自动集尘充电座，支持无耗材气旋集尘或过敏友好月抛尘袋集尘两种日常使用模式，采用可水洗前置+后置双滤网设计，整机过滤效率最高可达 99.99%，处于行业领先水平。标配的气旋无耗材集尘方案采用了两级十五椎气旋可水洗设计，吸力不随吸尘量增多显著下降，产品通过了德国莱茵 TUV吸力无损耗认证；产品可选过敏关怀尘袋集尘方案，其采用一提封口自动打包设计，有效防止灰尘外溢降低过敏风险，并通过了德国莱茵 TUV过敏关怀认证。智能集尘功能减轻用户每日清扫和倒尘盒工作，并延长滤网使用时间。 e）智能洗抹布 公司于 2021下半年推出自动洗拖布充电座，可实现自动补水，拖布自清洁和基座自清洁功能。基座采用双动力主动拖布清洗机构，以 600转/分钟的高速对拖布先刷再刮，拖布洗净率高达 95%；基座清洗槽可实现自清洁刮洗功能，将污水强力吸入污水箱，实现基座自清洁； 基座可支持对扫地机水箱自动补水，湿拖续航可达 400㎡以上。自动洗拖布基座定义了自清洁新标准，减轻用户每次清扫后手洗拖布的工作，更大程度解放双手。 f）智能自清洁 公司于 2021下半年在自动洗拖布充电座基础上，融合了自动集尘功能，并于 2022年上半年推出自清洁集尘充电座，集智能集尘和智能洗抹布于一体，又一次跨越式地提升了扫地机行业的用户体验。双动力主动拖布清洗结构实现深度“洗刷刮”，拖布洗净率高达 95%；基座清洗槽可实现自清洁刮洗功能，将污水强力吸入污水箱，实现基座自清洁；基座可支持对扫地机水箱自动补水，湿拖续航可达 400㎡以上；自动集尘功能采用 2.5L大尘袋，尘袋材质达到 E12等级，尘袋采用一提封口自动打包设计，有效防止灰尘外溢，降低过敏风险，花粉过滤效率>99.5%。自清洁集尘基座一机集成了自动洗拖布，自动集尘，自动补水以及基座自清洁 4大功能，更干净，更省心，让解放双手更进一步。 g）智能免维护 公司在集成了洗布、集尘、充电等多项功能的充电桩基站的基础上，开发并发布了智能烘干和自动上下水套件。两款套件的发布，将扫地机器人的产品品质和交互体验又一次提升，真正实现用户“解放双手”的诉求。智能烘干套件采用了自主定制的高速离心风机，可产生高速高压强劲风力，配合底座出风设计，并通过可调节的烘干时长精准实现拖布烘干，烘干率可达 99%左右。自动上下水套件兼具外观、性能和体验。无需用户频繁换清水，倒污水。套件本体可以智能识别清水箱水量，并在需要时自动补充净水；并能够在每次基站清洗拖布时，将污水抽取并排出市政下水管道。自动上下水套件还具备自动补充清洁液功能，按照所需配比精准滴注清洁液，使居家清扫更干净。 h）智能谷点充电 公司开发了环保的“谷点用电”模式，在不影响机器人工作的同时，力求以最节能的方式补充电量。在高峰和平峰时段，机器人只充至清扫或续扫时所需的安全用电；低谷时段，机器人电量将正常充至 100%。这不仅缓解了高峰电力供需缺口，还科学环保地利用了闲时电能，从而响应“削峰填谷”用电号召，为节能减排贡献力量。 i)智能脏污检测 通过多功能集尘桩内置的脏污传感器进行智能识别，有效检测抹布的脏污程度，并据此智能调节抹布的清洗策略；扫地机器人结合视觉传感器和桩脏污识别传感器，进行智能融合识别，以判断用户地面的脏污程度，从而实现智能清洁。 j)MIPI信号远距离传输 通过采取阻抗匹配、EMI防护、电源处理以及软件算法优化等一系列措施，完美的实现了高速信号的远距离传输。这一技术不仅保证了产品的性能，还有效节约了成本。 k)智能热风烘干系统 通过智能控制和检测合理的风道设计，实现了恒温且高效率的热风烘干系统，旨在为用户提供智能热风烘干功能，进而提升用户体验； l)双转盘+外摆沿边拖地模组 公司在可升降双转盘拖地模组的技术基础上开发出右拖地转盘模组外摆功能。此功能与扫地机沿边导航系统相结合，使得墙根、墙角、家具腿周边等难以触及的区域也能得到有效拖地清扫，显著提升了扫地机的拖地覆盖率。同时，该外摆拖地模组具备自适应结构，在面对边角障碍物等复杂场地不易卡困，既提升了拖地性能，又增加了智能性。 m)主动自清洁清洗盘 公司秉持免维护、易维护、轻维护的理念，对双转盘拖地模组自清洁清洗盘进行了升级开发。针对传统清洗盘在清洗后易残留污水和顽固污渍的问题，在新一代自清洁清洗盘的清洗污水易残留区域增加主动刮条，并配合基站清洗策略对清洗盘底部进行刮洗清洁，这一设计有效减少了清水的使用量和用户维护频次，更环保、智能。 n)对刷防缠绕系统 2024年上半年，公司研发了毛发防缠绕对刷系统。该系统采用水平对置的两个螺旋刷以及其中置导入吸收结构，实现了 40CM长发不缠绕清扫主刷，并有效清扫毛发进入尘盒。此系统的开发成功，为宠物爱好者及毛发易脱落者带来了福音，不再需要担心毛发清理不干净或者需要经常手工维护被毛发缠绕的清扫主刷，既提升了清洁性能，又增加了用户使用的安心感。 o)智能底盘升降系统 2024年上半年，公司首次推出了智能底盘升降系统。该系统通过三组舵机拉升机构，使扫地机两个主动轮组和一个随动轮组实现了主动升降功能，从而使扫地机底盘实现 10mm的主动升降。配合扫地机的 Ai识别系统及智能清扫逻辑，该系统可以实现更高的障碍通过率，在长毛地毯环境下可以实现更稳定的行走，并提高了长毛地毯的清洁率。 （2）无线洗地机相关核心技术与研发进展 ①核心技术 A、双滚刷设计 为改善清洁效果和使用体验，公司开发了全新的组合双滚刷刷头，可以提升清洁能力，增强沿边清洁效果，并且推拉更为省力。 B、智能洗烘及全链路抗菌 通过升级清洁与自清洁系统，增加热风烘干功能，搭配缓释银离子模块及抗菌材料，使石头新一代洗地机在清洁能力，抑菌防臭方面有显著提升。 C、智能脏污检测与清洁力度调节 通过专门的传感器以及配套的算法，洗地机可以实时检测地面脏污程度，并调节吸力和水量，做到轻污轻擦，重污重擦。 D、自动投放清洁液功能 洗地机刷头自带清洁液存储箱和清洁液泵，在洗地机工作时可以将清洁液按比例与清洁水精准混合，均匀喷洒到滚刷上；自动模式下还会根据地面脏污程度自动加量。 E、浮动刮刀系统 通过浮动刮刀设计实现对滚刷的恒定压力，使得洗地机滚刷长时间工作和磨损的状态下都可以保持好的清洁效果和水渍大小。 ②研发进展 A、双滚刷系统研发及应用 双滚刷在地面行进时，两个滚刷都会分别对污渍进行擦洗，相当于单滚刷机器清洁两次，两倍的擦洗时长，清洁能力自然获得成倍提升。而且两个滚刷对向旋转，前刷向后擦，后刷向前擦，相当于反复擦拭，可以更全面的清洁地面的微小凸凹，清洁效果比只能单向擦拭的单刷洗地机更好，实测相对于单滚刷有 70%-100%的清洁效率提升。 得益于双滚刷对向旋转带来的双向摩擦力，其助力效果更符合日常使用习惯，不论是向前推进清洁还是反复推拉清洁都非常轻松，可以更好的适应不同人的使用习惯。 这套双滚刷系统是两种不同滚刷取长补短的组合。前滚刷采用中心驱动，两侧极限贴边；后滚刷采用常见的侧边驱动，覆盖中间区域，二者协同工作即可完整覆盖清洁区域，有效的解决了洗地机清洁不到墙边的问题，也不会在中间留下空隙。 B、智能洗烘及全链路抗菌 通过双刷正反旋转配合特定角度刮刀，实现对滚刷根部污垢的有效清理，也可以剥离滚刷表面毛絮，自清洁率高达 99%，免除用户手动清理滚刷的过程。 自清洁完成后，洗地机会先离心甩干滚刷再热风烘干，使滚刷保持干爽蓬松状态，防止发臭；洗地机清水箱内置缓释银离子模块，可以在工作过程中随清水一起参与到清洁与自清洁过程，起到对所清洁的地面和自身清洁系统的抑菌效果；同时滚刷及清洁风道采用抗菌材料，有效抑菌防臭。 C、智能污渍检测研发及应用 常见的脏污检测是在吸水的管道两侧布置一对红外线发射和接收的传感器，当红外线被遮挡时就认为检测到了脏污。但实际上清水被吸起时形成的水花也会遮挡红外线，所以这种传感器的检测可靠性不高。另外传感器经常接触污水，使用时间长了上面就会积累污垢，影响检测效果甚至完全失效。 我们最新的污渍检测的原理是检测滚刷，滚刷越脏，检测信号就越弱。通过这种方式直接检测滚刷脏污度，能够避免受水的影响，检测的针对性更强，配合专用的算法，可以根据滚刷的脏污度判断地面脏污度，根据脏污度自动调节吸力和水量，实现轻污轻擦、重污重擦。另外污渍检测传感器运行中会与滚刷摩擦，达到持续自清洁的效果。可以长期使用不会失效。 D、自动投放清洁液研发及应用 常见的手持洗地类清洁产品标配清水箱，要达到更好的清洁效果，用户需要手动将清洁液添加到清水箱中，以便使机器工作时喷洒到刷头上的清洁水含有一定剂量的清洁剂，从而达到提高清洁效率的效果。此过程需要用户在每次补充清水时都要同步手动补充清洁液，用户使用较为繁琐不方便，同时清洁剂的加入量难以保证，可能过多或过少，从而影响清洁效果。 石头最新洗地机在水路上增加了清洁液存储箱、清洁液泵及对应的管路，可以实现机器在从清水箱泵水的同时，清洁液自动按比例补入清洁水路进行混合然后在喷撒到刷头进行地面清洁。此功能可以大大减轻用户每次添加清洁液的工作量，同时清洁液和水的混合比例精准可控，能达到最佳的清洁效果。 E、浮动刮刀系统 石头最新的洗地机产品是通过浮动刮刀设计实现对滚刷的恒定压力，让滚刷上的水分能长时间保持在一个恒定水准，洗地机滚刷在长时间工作和磨损的状态下都可以保持较好的清洁效果，给用户带来更好的使用体验。 （3）洗烘一体机的核心技术与研发进展 ①核心技术 A、分子筛低温烘干模组 为了给用户提供更好的烘干体验和最优的烘干解决方案，公司推出了区别于传统水冷凝和热泵的行业第三种烘干技术。该技术利用分子筛材料对水分的吸附能力，配合行业首创的“烘干-再生”双循环风路烘干系统，实现对洗烘一体机滚筒内衣物的低温烘干。在高效烘干的衣物的同时，更大程度上保护了织物纤维特性，减少衣物损伤，烘出的织物松软亲肤、形色如初。随着用户需求升级，公司将分子筛烘干模组进一步小型化，在小型迷你洗烘一体机上进行改良和应用，满足用户对分区洗烘的需求，特别适合内衣、婴童等特殊衣物的低温高效烘干，避免混洗，提供更健康、安心的体验。 此外，我们还不断完善大型洗烘一体机的分子筛模组，并已开发出高、中、低三个档次的洗烘一体机，以满足不同消费者的需求。 B、毛屑自清洁的模块 在传统洗烘一体机中，烘干过程中通常会产生许多毛屑，特别是养有宠物的家庭，其衣物上常常附着大量宠物毛发。这不仅影响了烘干后衣物的外观整洁，而且长时间使用后，毛屑会在洗烘一体机的风道内积累，进而可能成为细菌滋生的潜在环境。为此，公司创新设计了毛屑自清洁系统，在过滤管路中结合抗腐蚀的高精密PET过滤网，有效拦截毛屑、细小颗粒物，提升了衣物的洁净度。结合花洒式喷孔有力冲洗自清洁滤网，保持过滤通道畅通，配合整机洗涤及烘干控制，合理设置冲洗逻辑，避免了人工维护滤网的麻烦。2024年上半年，公司在原有毛屑自清洁系统基础上，进一步优化了滤网冲洗结构。通过对水压进行了增压处理和旋转水流，确保滤网每个角落都能被彻底冲洗干净，即使在低水压等极端环境下也能保持高效清洁。 C、洗烘一体机精准智能烘干算法 公司研发的烘干系统采用了双循环风路精准控制系统，并搭载了 5路高精度 NTC智能传感器实时采集烘干过程温度参数，结合DD直驱变频电机与石头RR洗烘算法，实现了业界最高等级传感器数量配置及控温精准度，可以根据不同衣物面料对加热功率（正弦波 PAC）进行智能动态调整，从而实现对特殊面料的低温烘护。在这项技术的加持下，不仅可以实现低温高效的控温效果，也可有效的减少衣物褶皱，高效静音。 像羊毛、真丝、纯棉等高科技衣物面料都可以护理，实现衣物的定制化洗烘护理需求。 经过算法的不断升级，传感器及器件控制更精确，洗净和烘干效率显著提升。其中，羊毛护理功能已获得了国际权威机构国际羊毛洗涤绿标认证、国际羊毛烘蓝标认证。 ②研发进展 A、分子筛低温烘干模组 分子筛低温烘干系统可以达到低温高效烘干效果。公司分子筛洗烘一体机 H1产品已发布上市，并获得了国家权威机构的认可、中国家用电器研究院《低温烘干护衣认证》及羊毛、真丝洗烘双认证。基于此项研究，公司牵头制定了行业“第三种烘干技术（ 吸附式烘干）”的行业标准，经历了上百版的结构设计优化，达到了较好的低温烘干效果。此外，公司成功将分子筛烘干模组小型化，并应用于新品洗烘一体机，已实现量产销售。在保留原有分子筛烘干模组优点的同时，我们对烘道模组和风道系统进行了优化，进一步增强了分子筛的吸湿效能，并在迷你洗烘一体机上得到应用，成功占据内衣和婴童洗烘一体机市场的一席之地。 B、毛屑自清洁的模块 H1分子筛洗烘一体机在循环风路的进风口设计了耐用抗腐蚀的高精密 PET过滤网，有效阻挡毛屑二次进入筒内，并在滤网处进行收集。同时，结构上配备了一路专用冲洗水路实现自动清洁，避免用户手动操作，解决了毛屑堆积和污染问题。为进一步提升清洁效果，我们迭代升级了第二代“旋转喷淋”自清洁技术，将原定向水路改为旋转水路，通过旋转电机驱动增压水流，模拟空气流动，有效冲离滤网上的毛屑，使其落入排水泵体。同时，对原冲洗水路进行增压处理，借鉴压液机增压技术，保证冲压压力和冲洗流量的同时，更高效地剥离滤网上的毛屑。进一步优化冲洗逻辑，在洗衣过程的特定阶段进行滤网冲洗，既保证脏污脱落，又最小限度的影响滤网水膜的形成。 C、洗烘一体机精准智能烘干算法 H1产品具有和独立干衣机相媲美的烘干性能。在烘干效果上，它能实现低温高效的烘干性能。除了常见衣服以外，公司深研日常难以护理的羊毛、真丝、羽绒等特殊材质其面料的吸水程度、适温能力等特性，智能控制烘干系统能精准控温，可以提供专业级护理方案，保证多种材质衣物的烘干效果。 a）烘干控制系统 烘干控制系统根据实时采集的 5路高精度 NTC温度传感器温度数据，通过脉宽调制方式动态调整烘干加热器功率，精准控制筒内温度，进而保持筒内温度恒定，高效低温烘干。此外，公司对双循环风路精准控制系统也进行了设计优化，循环系统畅通的空气流道配合高速 BLDC风机，带动气流高速循环，将大量筒内潮湿的水汽带到烘干系统快速吸收；再生系统风机采用直流调速风机，提升了再生效率，达到高效除湿的效果。 b）全栈自研洗烘一体机智能烘干算法2.0 基于智能烘干算法，我们进行了软件系统的全栈自研，并对核心算法和代码进行了重构。这一改进不仅优化了洗涤和烘干性能，显著提升了洗烘一体机的洗净能力，还在烘干判停方面进行了深度优化，实现了更为精准的“衣干即停”。同时，我们增强了系统的调试信息、报警信息和故障处理功能，并对核心算法进行了迭代，相较于上一代系统，其控制精度和性能均得到了大幅提升。此外，我们还对特殊程序进行了优化，多款在售产品的羊毛护理功能已获得国际权威机构国际羊毛洗涤绿标认证、国际羊毛烘蓝标认证。 国家科学技术奖项获奖情况 □适用 √不适用 国家级专精特新“小巨人”企业、制造业“单项冠军”认定情况 □适用 √不适用 2. 报告期内获得的研发成果
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