在拉斯维加斯举办的CES 2026展会上，Segway Navimow正式发布了全新的产品线，包含四个系列共九款新型号。这一举措标志着该品牌在割草机器人领域的重大扩张，其目标用户从拥有小型或中型庭院的家庭用户，延伸至需要维护超大面积场地的专业场景。Navimow此次的核心卖点在于全面推广“无边界”技术，即彻底摒弃传统割草机器人必须埋设的边界线，转而依靠RTK（实时动态定位）、视觉识别及LiDAR（激光雷达）等多元传感技术的组合来实现精准导航。
在割草机器人日益普及的市场背景下，取消边界线已成为行业关键趋势。这一设计不仅大幅缩短了安装时间，还让花园的改造（如新增花坛、边界调整）变得更加灵活。然而，无边界方案也面临着复杂环境的挑战，例如茂密的树林、狭窄通道或阴暗区域可能干扰信号。Navimow通过多传感器融合策略，针对不同地形复杂度提供差异化解决方案，以应对这些导航难题。
新机型主打“即放即割”的快速部署体验，无需安装天线或边界线圈。其导航系统采用多模态技术，核心是RTK高精度定位，部分高端型号还搭载了半导体LiDAR。这种组合旨在实时绘制花园地图，并根据实际地形动态调整机器人路径，确保信号始终在线。虽然RTK在开阔地带表现优异，但在树荫遮挡下信号可能减弱，因此Navimow特别强化了视觉与LiDAR的辅助作用，以在低光照或复杂环境中维持稳定感知。
针对地形适应性，Navimow重点升级了全地形性能，宣称在急转弯和陡坡上的运行更加平顺。其 proprietary 的Turf-Safe Xero-turn AWD技术，允许机器人在原地进行零半径转向，有效防止对草坪造成拉扯或损伤。这一技术特别适用于多岩石、潮湿、湿滑或草质脆弱的庭院。此外，系统还配备了牵引力控制系统（TCS），能根据地面情况自动调节扭矩，确保持续抓地力。
在传感器合作方面，Navimow宣布与知名激光雷达厂商RoboSense建立合作，在部分型号中集成半导体LiDAR。这一技术原本多用于汽车和工业级机器人，随着成本降低和体积缩小，正加速进入消费级市场。LiDAR的加入显著提升了机器人在复杂环境（如树荫下、狭窄角落）的障碍物检测与建模能力，为无边界导航提供了更坚实的硬件基础。
面向大型庄园的X4系列包含X430（覆盖4000平方米）和X450（覆盖6000平方米）两款。该系列凭借Xero-turn AWD技术，可攀爬高达84%（40度）的陡坡。其切割系统采用MowMomentum技术，配备双电机驱动的大尺寸刀盘，总功率达360瓦，并搭载EdgeSense边缘切割算法。官方数据显示，其割草效率是竞品的三倍，仅需11小时即可完成4000平方米的作业。导航方面，X4系列集成了三频RTK、360度VSLAM及VIO视觉惯性系统，定位精度达厘米级，且内置终身免费的RTK网络，无需外部天线。
面向中大型住宅的i2系列提供AWD和LiDAR两种版本，覆盖面积最高达1500平方米。其中i2 AWD版本首次将Xero-turn技术应用于小型草坪，采用三轮驱动设计，可应对45%（24度）的坡度，并宣称续航能力提升30%。而i215 LiDAR版本则针对复杂地形，每秒扫描20万点生成3D地图，结合AI视觉识别，能检测1厘米以上的障碍物并识别200多种类型（包括移动动物）。该系列还引入了Geo-sketch™技术，支持逼真的3D地图绘制与自动配置。
H2系列专为高难度花园设计，采用LiDAR+RTK+视觉的“三重融合”导航系统（EFLS LiDAR+）。该系统能在1毫秒内切换定位模式，确保在树荫、窄道或夜间持续作业。H2系列同样具备1厘米障碍物检测能力，并配备电子稳定控制系统（ESC），可应对45%的陡坡。该系列包含H210（1000平方米）和H220（2000平方米）两款，均支持自动地图构建。
此外，Navimow还推出了面向商业用户的Terranox系列，包括CM120M1（12000平方米）和CM240M1（24000平方米）两款机型。该系列主打全轮驱动，宣称单日可完成一个足球场面积的割草作业。配套推出的Fleet Management软件支持远程管理多台机器人，实时监控状态与作业统计，并承诺提供专属专业支持服务。
Navimow首席执行官George Ren强调，创新的核心在于让技术更隐形、更实用，旨在通过自动化减轻家庭与专业用户的负担。新系列将于CES 2026（北馆展位9615A）展出，i2 AWD与X4系列已于1月16日开启预售，首购用户享有特别优惠。尽管具体定价与全球上市时间尚未公布，但此次发布无疑展示了无线割草机器人向高精度、高智能化迈进的坚定步伐。
对于中国行业从业者而言，Navimow此次全面拥抱“无边界”与多传感器融合的策略，预示着未来庭院机器人将不再依赖物理边界，而是转向更智能的环境感知。随着LiDAR等核心传感器成本的进一步下降，中国企业在布局高端家用及商用割草机器人时，应重点关注多模态导航算法的优化与复杂场景下的稳定性验证，这将是抢占未来市场的关键。
