技术性能的差异最终指向场景适配的分化。激光导航与视觉导航在不同户型结构、光照条件、家居环境与用户需求场景下，展现出不同的适配性。不存在绝对“最优”的导航方案，只有“最适配”的使用场景。结合前文对二者技术原理与性能表现的分析，进一步明确其适用场景与限制条件，能为用户理解导航方案的应用价值提供更直观的参考，也为行业技术迭代提供方向。
激光导航的核心适配场景集中在对稳定性与精准度要求较高的复杂环境与多样化需求场景。首先是大户型与复杂户型场景，对于100㎡以上的大户型、多房间带隔断的户型，或是复式、别墅等多层结构住宅，激光导航的高精度建图与稳定定位能力优势凸显。其快速建图能力能缩短前期准备时间，精准的路径规划能确保大面积区域的清洁覆盖率，避免漏扫；同时，激光导航的多层地图记忆功能（部分高端机型支持）能精准区分不同楼层的空间结构，切换楼层清洁时无需重新建图。其次是暗光或无光照清洁场景，对于习惯夜晚关灯清洁、卧室长期拉窗帘保持暗光，或是有地下储藏室等无光照区域清洁需求的用户，激光导航不受光线影响的稳定性是核心优势，能确保在各种光照条件下都能完成正常清洁工作。
此外，激光导航还适配有宠物、有小孩的家庭场景。宠物活动会导致移动物体（宠物本身、宠物玩具、宠物粪便）增多，小孩的玩具、书籍等也会造成环境杂乱，激光导航能精准捕捉移动物体的轮廓，实时调整路径，避免碰撞或缠绕；同时，其稳定的定位能力能在杂乱环境中保持清洁路径的完整性，减少重复清扫。在地面障碍物较多的场景（如客厅摆放落地灯、花盆、矮柜，卧室有床底、沙发底等低矮空间）中，激光导航的点云地图能精准捕捉障碍物的位置与高度，规划合理的绕行路径，同时判断低矮空间的可进入性，提升清洁覆盖率。
视觉导航的适配场景则集中在光线充足、环境简单且对智能化清洁有需求的场景。首先是中小户型与光照充足场景，对于60-100㎡的中小户型，且房屋采光条件好（多窗户、光线均匀）、无明显暗光区域的住宅，视觉导航能充分发挥其图像采集优势，通过丰富的特征点实现基本的建图与定位，满足日常清洁需求。其次是对智能化避障与语义清洁有需求的场景，例如有宠物且需要精准规避宠物粪便的家庭、有小孩且需要避开细小玩具零件的家庭，或是希望根据地面污渍类型调整清洁策略的用户，视觉导航的语义识别能力能实现针对性的避障与清洁，提升使用体验。
视觉导航还适配轻薄机身需求场景，由于视觉导航无需在机身顶部安装激光雷达凸起模块，机身高度可控制在8cm以下，甚至更低，能轻松进入激光导航机型无法触及的低矮空间（如沙发底、床底、柜子底），提升这些清洁盲区的覆盖率。此外，在简单地面材质多样化的场景中，视觉导航能通过图像识别地面材质差异，自动调整清洁参数（如在地毯上提升吸力、在实木地板上降低吸力避免损伤），适配差异化清洁需求。
同时，二者都存在明确的限制场景。激光导航的主要限制场景集中在对机身高度有极致要求的低矮空间清洁场景，其顶部激光雷达的凸起设计导致机身高度通常在8-10cm之间，无法进入部分超矮的沙发底或床底；此外，在需要精准识别障碍物属性的场景中，激光导航的语义识别能力不足，无法实现差异化避障与清洁。视觉导航的限制场景则更为广泛，首先是暗光、无光照场景，纯视觉导航在这类场景中无法正常工作；其次是大户型与复杂户型场景，其建图速度慢、定位稳定性差的问题会被放大，导致清洁效率低下、覆盖率不足；最后是低纹理环境场景（如纯白墙面、光滑无纹理的地面、大面积透明玻璃隔断），视觉导航无法提取足够的特征点，会出现定位失准、建图中断的情况。
值得注意的是，部分场景下二者的适配性存在交叉，此时通常需要通过技术融合实现互补。例如，在大户型且对智能化避障有需求的场景中，“激光+视觉”融合导航方案能兼顾激光导航的稳定定位与视觉导航的语义识别优势，实现更全面的场景适配。这种融合趋势也印证了场景适配的核心逻辑：单一导航方案的限制的可通过多技术协同突破，最终实现全场景的稳定适配。
