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。

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。

进展是真实的，但进度条要细看

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，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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