美的|掃地機器人創世紀：美的豹變，和「客廳里的新能源車」( 四 ) 掃地機器人|新能源|駕駛

美的對AI的重視程度在業界也是數一數二。 AI創新中心的首席AI官—唐劍博士，是中國電子學會會士， ACM杰出科學家，美國雪城大學計算機科學系終身教授。
（前MIT大牛&美的掃地機首席技術官—孫濤）

其實在科研領域，研發成果和研發人員之間的關系是「反常識」的。一種觀點認為科研可以依靠人多力量大，實際上這個領域是極度智力寡頭壟斷。
華為朋友跟我分享過一個事情：華為內部有個團隊一直在處理服務器性能優化問題，整個團隊清一色的985牛人，花了4個月只優化了0.2% ，完全不達標。之后協調了一個大神來解決，花了一個星期重寫代碼，性能優化4% ，是之前的20倍！
這也是華為這些年一直堅持開百萬年薪招募天才少年的原因，頂級大腦和優秀大腦在科研領域里并非倍數關系，是1和0的關系，很多問題需要的就是一個超級大腦。
又如芯片領域永遠的神——Jim Keller ，在蘋果開發出A系列芯片，永遠領先業界2年。從移動芯片轉到桌面級芯片，又在AMD開發出Zen系列，打破Intel的數十年霸權。被馬斯克挖到特斯拉，沒幾年干出FSD自動駕駛芯片。業界有句話叫「天不生我凱勒，芯片之路萬古如長夜」。
中國的科技公司轉型，永遠都得跨過這一步，放棄過去依賴人力的「路徑依賴」，別把互聯網企業干成了人販子公司，要從勞動密集破繭成信息高科技。
（芯片界超級大腦Jim Keller）

【美的|掃地機器人創世紀：美的豹變，和「客廳里的新能源車」】來自MIT的領軍天才，在美的掃地機掀起了一場技術革命。
例如在核心的導航和避障上，一個核心難點在于：掃地機和汽車的芯片算力完全不一樣，車規級芯片已經向著1000+的算力邊界瘋狂拓展，而掃地機的算力則在10T以下，雷達和攝像頭感知到的巨大信息量，如果沒有算法處理，就是一堆廢棄圖像。
美的MIT工程師研究出「神經探針」表征算法，猶如人腦神經將雙眼所見轉化為腦海里的圖像一樣無聲無息，高維物體降到單維向量極大壓縮了數據傳輸。
相比目前業界最先進的三維表征方案，「神經探針」模型將計算量壓縮了一個數量級，運算速度提升了兩個數量級。有業內專家對此評價：從技術上作為鑰匙讓元宇宙大門開了一條縫。
自動駕駛的里程碑是「最后一英里」，那么掃地機則對應著「最后一平米」：那些愿意為技術、研發付出，在產品性能頂部1%上不吝投入的企業，最終會得到意想不到的回報。

美的總裁方洪波提過一個觀點：人才在哪里，我們就把實驗室設到哪里去。這個觀點的一個直接論證是：誕生特斯拉的，冥冥中注定會在硅谷，而不是百年汽車底蘊的底特律。

美的在硅谷，上海，深圳，蘇州均有創新實驗室，其中蘇州的Robo Meta實驗室是TUV南德意志、SGS、DEKRA、eurofins、萊茵技術、UL、Intertek認證合作實驗室。

光圍繞W11這一款旗艦產品，美的就聚合全球研發之力，布局了53項專利和技術。
放眼《全球掃地機器人行業技術全景圖譜》，美的2021年申請387項掃地機相關專利，行業Top1 。在鈦媒體公布的中國品牌研發投入榜里，美的連續多年霸榜家電類目No.1（120億），是家電第二名海爾的1.33倍，甚至比注重智能化投入的新能源三子蔚小理總和要高。
通過超額研發，讓產品和對手間形成代差，這是消費電子產品形成感知差異化的先決條件，蘋果華為就是其中佼佼者。