在家庭清潔的復雜戰場上，避障能力一直是衡量掃地機器人智能與效率的“硬指標”。但隨著智能化需求的升級，“指標”也在提高，不僅要避得“絲滑”，還要掃得“聰明”，即精準化、策略化避障與清潔。JS Game為此推出三目AI避障-臟污檢測模組，以“全能副手”的定位，賦能全新清潔方式。
在“激光雷達+避障傳感器” 這一公式化的組合中，避障模塊的選擇一般有ToF、線激光與視覺三大類型，三者雖各具優劣，但“激光雷達 + 視覺”組合基本為高端機型的標配。
原因不僅是由于視覺方案具備成本與體積優勢，其核心價值在于實現了“從看見到看懂”的跨越，能夠通過圖像識別精確區分障礙物類型（如拖鞋、線纜、寵物糞便等），這是ToF、線激光等方案無法實現的。
而隨著掃地機器人朝著智能化、精準化方向加速發展，機器人不僅需精準識別障礙物類型并智能避障（自適應避障策略），更需洞察地面臟污程度實現“按需清潔”（自適應清潔策略），“避障+識別+策略作業”的復合能力愈發重要。因此，傳統的單一視覺避障模塊已難滿足這些進階需求。
為應對行業需求，JS Game創新推出三目AI避障-臟污檢測模組。
它不僅是避障模塊，更是一個融合了立體視覺避障、AI物體識別、高精度臟污檢測及彩色視頻傳輸的智能感知中樞。其內置專用SDK，可快速適配市面上各類技術方案的掃地機器人，高效替代現有視覺、ToF、線激光等避障模塊，實現方案的無縫升級與功能躍遷。
立體視覺避障：靈敏·智能·穩健
基于JS Game自研算法與高精度深度解算，精準感知障礙物位置與類別，實現包括語義避障、沿線避障等多種避障策略。
? 避障精度：1%@1m，2%@1-1.5m
? 避障距離：1.5m
物體識別：40+類物體“全看懂”
基于深度學習技術，支持超過40類常見物體識別，支持客廳、臥室等場景語義識別，同時支持根據客戶需求定制識別模型。
? 物體識別精度：識別率：≥90%、召回率：≥90%
? 識別幀率：6FPS
彩色視頻傳輸：高清畫面實時同步
支持多分辨率彩色視頻實時錄制與傳輸，幀率＞24幀，為遠程查看、場景回溯提供清晰畫面支持，適配廠商對“可視化清潔”的功能拓展。
精準識污：家庭中“清潔哨兵”
區別于市面上的臟污檢測方案，JS Game臟污檢測技術是行業少有的成熟方案。不僅識別類型和支持環境豐富，臟污檢出率也達95%以上。基于檢出結果，廠商可開發各種清潔策略，包含清潔遍數、清潔力度（毛刷壓力和速度、出水量等）、清潔時長等等。
? 檢測類別：固體臟污、液體臟污、固液混合臟污、粉末臟污
? 檢測精度：檢出率：≥95%，召回率：≥95%
? 檢測范圍：前向10-30cm，寬度40cm
? 檢測幀率：6FPS
? 檢測環境：各類純色、花色地板/地磚等硬質平整地面
低算力高適配，輕松融入現有方案
模組對硬件算力要求極低。以四核1.6GHz A55處理器為參考，臟污檢測、深度解算、物體識別及SDK總占用僅為CPU 99%/400%、內存 170M、NPU 0.3Tops。同時，模組體積小巧，空間占用極低，配合JS Game研發的專用SDK，能夠兼容主流技術架構，可直接替代現有視覺、ToF、線激光等模塊，實現原有方案的“無縫升級”。
JS Game三目AI避障-臟污檢測模組，以創新的三目視覺融合AI能力，突破了傳統避障模塊的局限，為掃地機器人裝上感知環境的“智慧之眼”和識別臟污的“敏銳嗅覺”，在當下智能化、精準化的清潔革新過程中提供關鍵賦能。
