本文来自微信公众号： 科技 C 位 ，作者：东木褚
今年 3 月，深圳有户居民通过 58 同城叫到一次特殊的保洁服务。上门的是一位保洁阿姨，和一台机器人。
这台由自变量机器人推出的 " 机器人保洁员 "，能收拾桌面、整理沙发床铺、打包垃圾，3 小时收费 149 元。
在刚刚结束的世界机器人大会上，自变量、银河通用、千寻智能、原力灵机干脆把"家"搬进了展馆：
沙发、冰箱、餐桌原样复刻，机器人在里面叠衣服、做早餐、收拾客厅。
千寻的 Moz1 接到一句模糊的"整理客厅"，要先认出可乐、碗、垃圾和玩具，自己把指令拆成四件事，再决定先干哪件。
展会之外，数字也在动。
未来不远的家用机器人进入了 500 多个付费家庭；武汉的极佳视界签下 100 台家庭机器人订单，三季度免费开放给居民试用；美国 1X 公司的 NEO 定价 2 万美元，计划今年开始向美国消费者交付。
看起来，机器人进家庭这件事已经发生了。但"发生了"和"普及了"之间隔着多远，行业内部的答案分裂得厉害。
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三年、五年，还是十年
先把各方的时间表摆在一起看。
宇树科技王兴兴的判断是，快则两到三年，慢则五到十年。科沃斯董事长钱东奇给的区间更窄：乐观三年，悲观五年。
自变量王潜更激进，他认为三到五年内家用机器人会成为生活标配；银河通用王鹤不谈年份，谈的是条件：
到 2028 年把训练数据从 100 万小时扩到 1000 万小时，冲刺具身智能的 "GPT 时刻 "。
海外 Physical Intelligence 创始人 Marcin K. 画了条三阶段曲线，2025 年高端家庭先用，2027 年到中产，2030 年入门级机型进千家万户，结论是十年内每家一台。
同一个问题，答案从三年跨到十年。
这种分歧本身说明了一件事：机器人进家庭不存在一个明确的 " 发令枪 "，它更像一个渗透过程，而各方对 " 进 " 的定义并不一样。
一个扫地机器人前辈的经验
钱东奇有资格谈这个话题，因为科沃斯完整走过一遍。
扫地机器人 2000 年开始研发，2009 年才真正进入家庭，中间隔了九年。
擦窗机器人 2011 年发布，直到这两年才爆发，2025 年单品销量突破 100 万台。
钱东奇把这段从先锋用户到大众接受之间的漫长地带叫作 " 隧道期 "，他的判断是，人形机器人进家庭同样需要熬过这段隧道，没有捷径。
隧道里最难的不是技术演示，是成本。钱东奇常举的例子是，扫地机器人早期一个激光马达组件里的 CMOS 芯片要 300 元，如今整个 LDS 模组降到三十几元，产品才谈得上规模化。
今天的人形机器人卡在同样的位置：
一台整机成本约 10 万元，光算力方案就要占去两三万，关节电机、减速器、力传感器价格都还没被量摊薄。
科沃斯上半年研发支出 5.54 亿元，累计授权专利 3105 项，其中具身智能方向的专利申请已有 75 项，供应链的降本仗才刚刚开打。
穿越隧道还需要一样东西：对安全底线的执念。
家庭是近距离场景，钱东奇列了三条硬要求，静音、交互流畅、不能让老人和小孩有压迫感。
科沃斯内部的原则是，宁可让机器人不工作，也不能伤人。
服务过 6000 万家庭的经验告诉他，消费市场的信任碎一次，就很难粘回去。
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今年展台上的变化确实值得记录。
过去展会比的是翻跟头和跳舞，今年 WRC 的家庭展区，企业更愿意展示机器人面对物品移位、柔性衣服和长流程任务时的自主纠错。
银河通用的 Galbot G1 在世界人形机器人运动会的家庭场景赛上，用 26 分钟全自主完成了收玩具、拿快递、叠衣服的多区域连续作业，拿了冠军。
形态之争也有了初步答案。国内主流方案收敛到 " 轮式底盘加双臂 "，稳、便宜、安全。
分歧集中在 " 手 " 上：自变量的量子 2 号用 20 自由度的五指灵巧手，能感知 0.1N 的触觉差异，捏得起草莓；未来不远的 Futuring 2 和优理奇的 Wanda 2.0 选了夹爪，理由是五指结构复杂、易损耗，端茶倒水陪孩子的活，夹爪够用。
王鹤则站在更远的尺度看这件事：家里的家具柜体全部按人体尺度设计，等模型能驾驭双足本体，全人形会成为通用任务的最大公约数，一台机器覆盖送餐、收桌、打扫；出货量到了千万级，成本反而比专用机器人更低。
价格正在被一层层试探。
Futuring 2 定价 3.6 万元，也支持每月三四千元租赁；Wanda 2.0 卖 8.8 万元；陪伴类的 BabyAlpha 机器狗价格在 8000 到 2 万之间，累计卖出 2.5 万台，九成买家是家庭用户。自变量干脆不卖机器，把机器人塞进家政套餐里按次收费。
不过另一组数据提醒人们别急着乐观。
Counterpoint 统计，2026 年上半年全球人形机器人出货量里，文娱表演占 33.6%，数据生产和科研占 27%，两项加起来超过六成，真正进智能制造和仓储物流的分别只有 12.8% 和 4.9%。
热闹是展演和 B 端的，家庭的渗透率还低得可怜。
不是干不了，是干不起
银河通用王鹤对痛点有个很准的概括。
运动会上机器人能熟练叠牛仔裤和 Polo 衫，是因为赛前专门采了适配数据；换成没采过的连衣裙，成功率立刻掉下来。
能力是有的，但每适配一个新场景都要重新采数据、训模型，这份投入有时比任务本身创造的价值还高。
概括成一句话：今天的机器人并非不能干，而是干不起。
解法押在基座模型上。王鹤预计，现在一个新任务要采两天数据，半年后可能只要 5 小时，两年后看一眼就会，落地成本降到现在的千分之一。
" 干不起 " 的背后，首先是大脑还不够聪明。联想集团副总裁毛世杰的说法是，今天机器人的惊艳表现大多在 " 小脑 " 层面，跑酷跳舞是运动控制的胜利，认知理解还差得远。
合十思维创始人赵普举过两个例子，都很扎心。小孩坐过三把凳子，就知道凳子是用来坐的；机器人只认识训练过的那把，理解不了 " 可坐 " 这个功能属性。
只训练过用裁纸刀拆快递，它就想不到钥匙和指甲刀也能划开胶带，因为它不懂 " 划开胶带需要坚硬物体 " 这条底层常识。
手上功夫同样欠账，因时机器人房海南称之为 " 不可能三角 "：在人手大小的空间里塞进电机、减速器、传感器，还要兼顾成本、性能和可靠性，马斯克都承认灵巧手和前臂占了整机约一半的工程难度。
成本账也不好看。除了整机约 10 万元的售价门槛，部署维护同样惊人，毛世杰透露，在变电站部署一台巡检机器人要两位工程师花一个多月，家庭的个性化程度只会更高。
一位投资人算了另一笔账：工业客户一般要求 18 到 24 个月回本，家庭机器人能替代的家务劳动价值有限，这个回收预期很难满足。
成本之外还有三道关。
数据上，家庭场景被业内叫作 " 数据荒漠 "，训练适应家庭的物理 AI 模型需要万亿级数据，按现在的采集速度要一百年，而且家庭是私密空间，采起来束手束脚。
安全上，几十公斤的金属机身和老人孩子共处一室，物理防碰撞、摄像头麦克风带来的隐私风险，每一项都是一票否决。
价值上，则有一句灵魂拷问在流传：花 10 万块买台人形机器人，扫地有扫地机器人，擦窗有擦窗机器人，它到底能干什么是专用机器干不了的？
自变量自己已经尝到真实世界的滋味。
保洁服务上线后，用户反馈集中在两点：速度慢，噪音大。
合伙人甘如饴承认这两样都存在，她的回应是，真实用户不会按照脚本生活，而这正是必须进家庭的理由。
一个可能被问错的问题
到这里，可以修正一下前面的提问方式。
" 机器人进家庭还有几年 " 这个问题，隐含了一个假设：机器人要先学会所有家务，才有资格进家门。
这个假设可能本身就错了。
家庭对机器人的需求至少能拆成四层：先看见家里发生了什么，再理解这些变化意味着什么，然后能提醒、能协同、能把信息交给家属或护工，最后才是动手做家务。
前三层不需要灵巧手全部成熟，也不需要双足。
一个能发现老人今天没按时起床、主动确认并把消息推给子女的机器人，哪怕不会做饭，也已经值回票价。
它石智航丁文超预判，2027 年左右家庭场景会先出现早期机会，方向恰恰是情绪陪伴和教育服务，而不是全能家政。
养老是最先被验证的方向之一，中国软件评测中心预测，2026 年中国养老服务机器人市场规模将突破百亿元。
这也解释了为什么家电企业和机器人公司正在合流。
海尔在 AWE 上发布了三款家庭服务机器人，中国家用电器协会新成立的家用服务机器人专委会首批就有 50 家成员，美的、魔法原子都在列。
传统企业懂家庭，机器人公司懂技术，丁文超的判断是两条路径最终会汇合。
所以更诚实的回答是：机器人进家庭不是某一年的新闻事件。
看护老人、陪孩子、遛弯驮物的机器人，今年已经进门了；能把轻家务做稳的，乐观估计三五年；至于那个会做饭、能照护、样样在行的全能形态，给它十年不算悲观。
擦窗机器人从发布到年销百万台炒股风险，走了十四年，家庭的门槛，从来都是一层一层迈过去的。
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