清晨的街道，传统环卫工人正弯腰清扫落叶与垃圾；而另一条街区，智能环卫机器人正平稳行进，自主识别、清扫、避障，高效完成作业后自动返回充电。环卫领域正经历一场深刻的技术变革，而作业效率作为衡量机器人价值的关键指标，已成为行业发展的核心焦点。
一、效率现状：优势初显，瓶颈犹存
环卫机器人的效率优势已得到初步验证：
持续作业能力： 远超人工极限，理论上可实现24小时不间断作业（充电间隙除外），大幅延长有效清扫时间。
高强度稳定性： 不受疲劳、情绪影响，在重复性清扫任务中表现稳定，尤其适用于大面积、标准化区域（如广场、园区道路）。
数据驱动优化： 内置传感器实时采集作业面积、时长、能耗等数据，为效率分析与路径优化提供量化依据。
然而，现实应用中效率瓶颈依然突出：
复杂环境适应性不足： 面对突发障碍（如随意停放的共享单车）、密集人流、狭窄街巷或恶劣天气（大雨、积雪），机器人往往被迫减速、绕行甚至暂停，效率骤降。
感知与决策局限： 现有传感器（如激光雷达、摄像头）在识别细小垃圾（烟头、纸屑）、透明物体（塑料袋）或判断黏着物（口香糖）时存在困难，导致漏扫或重复清扫，降低有效作业率。
能源与维护制约： 电池续航力限制了单次作业时长和覆盖范围；频繁的垃圾倾倒、滤网清洁、刷具更换等维护需求也挤占了有效作业时间。
二、效率提升：多维度协同发力
突破效率瓶颈，需在关键技术、系统设计及运营管理上综合施策：
1. 智能化升级：感知与决策进化
多传感器深度融合： 结合激光雷达、高清视觉、毫米波雷达甚至嗅觉传感器，构建更精准、冗余的环境感知模型，提升垃圾识别率和复杂场景适应性。
AI驱动的决策优化： 利用深度学习强化路径规划、动态避障与任务优先级判断能力。例如，通过历史数据学习高峰人流规律，提前规划作业时段；识别垃圾聚集热点区域，智能分配清洁资源。
边缘计算赋能： 在机器人端部署算力，实现关键决策（如紧急避障）的实时响应，减少云端通信延迟对效率的影响。
2. 本体优化：更强健、更持久、更自主
动力与续航革新：
