从泳池机器人到智能工厂：元鼎智能的AI制造方法论

泳池清洁机器人听起来像个“小众生意”，但元鼎智能把它做成了全球化硬件品牌：累计销量超过200万台，并进入7000家欧美线下零售门店。更扎眼的是线上表现——在亚马逊数据中，2025年1-6月其Aiper Scuba S1在500-700美元无线品类市占率达51%；2025年6月在1000-1500美元无线品类市占率达41%。

我更关注的不是“卖得好”本身，而是它背后的制造逻辑：用AI与仿真把研发做成可计算、可复用的工程系统；用一线用户洞察把产品路线钉在真实需求上；再用渠道能力把优势固化为壁垒。这套方法论，放到“人工智能在制造业与智能工厂”的语境里，几乎就是一份可落地的样板。

小赛道也能做出大壁垒：关键是把体验拉出代际差

泳池机器人赛道并不缺玩家，缺的是能“撕开口子”的代差体验。元鼎智能最核心的一步是率先完成无线化，把用户从线缆束缚、收纳麻烦、使用门槛中解放出来。硬件出海里，很多团队把增长归因于“性价比”，但真正让用户掏钱并愿意推荐的，往往是这种体验级别的结构性变化。

从用户反馈也能读出重点：在亚马逊评论中，用户集中认可其

• 强劲吸力与全域清洁（碎屑、墙壁、水线）
• 电池续航与充电效率
• 路径规划效率
• 以及“好看”的工业设计（并获得多项国际设计奖）

这些评价指向同一个结论：壁垒不是“功能清单”，而是能被用户感知、被复述的优势。对制造业企业来说，这就是智能产品设计的第一原则——让技术价值“可感知”。

AI驱动的研发不是口号：把仿真变成“第二生产线”

元鼎智能的一个典型启发是：AI并不只体现在终端“更聪明”，更体现在研发流程“更可算”。它自研水下流体仿真平台，用于在研发早期模拟复杂泳池环境，对动力单元与结构进行极限调校。

为什么仿真平台对智能工厂同样重要？

答案很直接：仿真=把试错从物理世界搬到数字世界。在智能工厂里，这对应的是数字孪生、工艺仿真、虚拟调试（Virtual Commissioning）。价值主要体现在三点：

1. 减少昂贵的实体试制与返工：把“失败”提前到虚拟环境发生。
2. 把经验变成数据资产：每一次迭代都沉淀为模型参数、场景库与规则库。
3. 形成可复用的平台能力：下一代产品不是从零开始，而是从平台“继承”。

元鼎智能还把仿真用于可靠性：针对真实世界难复现、数据稀缺的高风险故障场景，让机器人在虚拟环境中持续“试错—迭代”，提升鲁棒性。对制造企业来说，这和用合成数据训练视觉质检模型、用仿真构造极端工况测试，是同一类思路。

这类企业的竞争力，往往不在某一个“功能点”，而在一整套“把研发变成系统工程”的能力。

水下通信难题的启示：传感器受限时，系统工程决定上限

泳池机器人面临的挑战非常“制造业”：水下可用传感器少、2.4G通信不稳、光学方案受漫反射影响，信息捕获困难。元鼎智能的做法不是等“完美传感器”出现，而是走系统工程路线：长期在不同水域采集数据、标定、优化信号处理与光折射适配，最终在Scuba X系列实现水下通信与远程操控。

这对工业机器人、移动机器人（AMR）与人机协作系统同样适用：很多场景不是“算法不够强”，而是传感与环境约束导致数据质量不足。可行路径通常是：

• 用多源信息融合补足单一传感短板（视觉/惯导/力控/声学等）
• 用场景数据闭环替代“想当然的参数”
• 用结构设计与算法共同优化（例如电机空间、散热、密封、材料选择直接影响算法可发挥的上限）

换句话说，AI在制造业落地，常见的分水岭是：你把AI当“外挂”，还是把AI当“系统的一部分”。

可靠性不是测试出来的，是“设计+仿真+加速验证”一起做出来的

很多硬件团队到了出海阶段才发现：欧美用户对耐用性、可维护性、售后体验的容忍度更低，尤其是1000-2000美元价位的设备。元鼎智能在可靠性上投入了重资产测试体系：专属测试中心、多个模拟池与加速寿命测试池，上市前日常执行大量严苛测试。

对智能工厂与制造企业而言，这里有一个非常可迁移的框架：

“三段式可靠性闭环”更容易规模化

1. 设计阶段（DFX/DFMEA）：在结构、材料、电机选型、密封、防腐蚀等环节，把失效模式提前锁定。
2. 仿真阶段（数字孪生/虚拟故障注入）：用仿真覆盖极端工况与稀缺故障，形成可复用的场景库。
3. 验证阶段（HALT/HASS/加速寿命）：用高于真实使用的应力条件，把早期失效快速暴露。

当这三段形成闭环，你得到的不是“某一代产品更结实”，而是持续产出可靠产品的能力——这才是智能制造的长期价值。

真正更深的护城河：用户洞察与渠道能力，决定你能走多远

技术会被追上，这是硬件行业的常态。元鼎智能能把优势守住，靠的是两件“看起来不性感、但极难复制”的能力：

用户洞察：别把调研外包给PPT

它的做法很笨，也很有效：团队长期在海外跑门店、见用户、甚至亲自下水刷泳池。创始人明确反对只依赖第三方调研，因为信息会被筛选、被加工、被“平均化”。

对制造业企业来说，我建议把“用户洞察”制度化成三条：

• 每季度固定的海外/一线共创：研发、质量、售后一起去，而不是只派市场。
• 把用户语言写进需求文档：用用户原话定义“验收标准”。
• 用数据验证直觉：评论、退货原因、维修工单、门店反馈都要结构化。

渠道能力：高客单价产品，线下不是可选项

泳池机器人属于高客单价耐用品，欧美市场60%-70%仍在线下售卖的逻辑很现实：用户要看实物、要咨询、要安装与售后预期。元鼎智能从亚马逊起家后，把线下占比做到超过40%，并进入主流商超与专业渠道。

这对“智能工厂/工业机器人”企业同样关键：技术参数能打动工程师，但要规模化，必须打通集成商生态、行业渠道、交付与服务网络。渠道不是“销售技巧”，而是交付能力与信任体系。

给制造业与智能工厂团队的5条可执行建议

把元鼎智能的经验抽象成智能制造动作，我会这样落地：

1. 先做代差体验，再做功能叠加：找一个能被用户立刻感知的突破点（无线化、维护效率、噪音、耗材成本）。
2. 建立仿真/数字孪生平台的“资产观”：平台要有场景库、参数库、故障库，能持续复用。
3. 把可靠性变成流程，而不是项目：设计—仿真—加速验证三段闭环固化到研发流程里。
4. 用售后数据反向驱动研发：维修工单、退货原因、差评聚类，直接进入下一代需求评审。
5. 渠道与服务前置设计：从第一代产品就考虑线下展示、安装维护、备件体系与培训资料。

写在最后：AI在机器人产业的“下一场竞争”，在研发与组织

在“人工智能在机器人产业”这条主线里，泳池机器人只是一个切片，但它把趋势讲得很清楚：未来的领先者不只会做算法，也会做平台化研发、可靠性体系、全球渠道与用户洞察的组织能力。

元鼎智能的故事更像是在提醒制造业同行：别盯着“某个爆款功能”，要盯着“持续产出爆款的系统”。如果你的工厂、研发与数据团队能把仿真、测试、用户反馈与供应链协同成闭环，那么无论是在服务机器人、工业机器人，还是智能工厂方案上，增长都会更稳。

你所在的团队，最缺的是“更强的模型”，还是“把模型变成产品与交付能力的体系”？