真正做家務的機器人來了 自變數王潛：未來3至5年家用機器人將成生活標配
2026年，機器人行業變得愈發熱鬧。
從春晚舞台的武術表演，到引發全球關注的後空翻，機器人行業在技術突破、資本熱度和輿論方面都在持續升溫。但對於普通家庭而言，最關心的問題依然是：能真正走進家庭，實實在在幫人做家務的機器人，究竟何時才能到來？
這個問題看似簡單，實則極難回答。因為在所有可落地場景中，家庭幾乎是業界公認最複雜、最難標準化、最難規模化複製的場景。
與工廠、倉儲、物流等標準化場景相比，家庭的難點在於它幾乎不存在真正意義上的標準答案。不同戶型、不同收納習慣、不同生活節奏，讓機器人面對的是一個充滿隨機性和複雜問題的開放環境。它不僅要識別物體、理解指令，還要判斷那些能碰、那些不能碰，什麼時候該動、什麼時候該停，並在老人、小孩、甚至寵物共存的環境裡保證安全。
也正因為家庭場景過於複雜，儘管全球機器人公司都在競逐通用智能和人形機器人，但真正把“進入家庭，承擔家務勞動”作為主戰場的企業並不多。
從海外來看，特斯拉 Optimus 當前更明確的推進路徑仍是工廠內部驗證，家庭應用更多是遠期願景；Figure的商業化重心仍偏製造業與企業場景；即使明確瞄準家庭場景的1X，其NEO系列雖然強調家庭環境、安全性與居家輔助，也計畫進入家庭進行早期測試，但整體仍處於試點驗證和原型迭代階段，距離真正意義上的穩定服務還有不小距離。
國內也同樣如此，無論是偏家庭陪伴方向的智元靈犀 X2，還是樂聚與海爾聯動智慧家庭生態的探索，整體都還處在展示、訓練、聯調、量產準備或小範圍試點階段。
換句話說，目前大眾看到的疊衣服、擦桌子的機器人，還只是存在演示視訊裡，而真正能走進家庭、在真實服務流程中穩定承擔家務的機器人，仍然是空白。
正因為如此，儘管機器人行業熱度空前，但此前，在全球範圍內，幾乎還沒有企業走進真實家庭並參與實際家務勞動。
而現在，這個空白第一次被填補。
今年3月，國內首款、也是全球首款真正進入家庭的“機器人保潔員”在深圳正式上崗。使用者通過58同城APP預約，即可體驗到由保潔阿姨與具身智慧型手機器人上門協同完成家庭清潔服務。
這意味著，具身智慧型手機器人做家務這件事，開始從視訊演示和概念驗證，走向真實家庭，真實服務。
“這次推出的機器人保潔員，是全世界第一個真正走進家庭，實實在在幫人類做家務的機器人。”自變數機器人創始人王潛向騰訊財經表示。在他看來，“這在人類歷史上也是第一次。具身智能技術首次走出實驗室，真正進入民生服務場景。”
01
機器人保潔員
正式走進家庭服務
從公開視訊來看，這款“機器人保潔員”不僅覆蓋地面清潔，還能參與雜物整理、餐桌清潔、沙發和床鋪整理，並能完成打包垃圾帶走等一系列家庭清潔收納整理的相關工作，甚至還能輔助照看寵物。它不是單點的清潔裝置，也不是固定動作的自動化工具，而是被放進了一個完整的家庭保潔流程中，開始承擔部分真正的家務任務。
目前，該服務採用“保潔阿姨+機器人”的協同模式，而非機器人單獨完成。在王潛看來，這並不是妥協，而是現階段更現實的落地方式。“我們思考的核心，不是人會不會被替代，而是人手根本不夠。”他表示，相比讓機器人獨立上崗，人機協同模式更容易被市場接受，也更符合家政服務的現實節奏。更重要的是，這種模式能讓機器人盡快進入真實家庭，在一次次服務中收集長尾問題、積累高品質資料、持續迭代。
“這確實是開天闢地頭一遭，我們此前根本無法預判機器人進入真實家庭後會遇到那些狀況。”王潛坦言，"現階段的家用服務機器人還遠不成熟，正因為不成熟，才需要讓它走進真實家庭打磨、歷練，在實踐中收集問題、積累資料，一步步走向成熟。"
對於機器人產業而言，最危險的不是能力不完美，而是長期停留在實驗室裡，無法進入真實世界。
02
為什麼是自變數
當全球機器人巨頭都在工業場景推進時，一家成立僅兩年多的中國創業公司為何能率先攻克家庭場景？首先在於它從一開始作出的戰略選擇。
這家成立於2023年12月的公司，是國內較早採用完全端到端路徑研發通用具身智能大模型的企業之一，專注於物理世界通用大模型與家用服務機器人研發。成立至今，公司累計融資已超20億元，近期完成10億元A++輪融資，背後彙集了字節跳動、紅杉中國、深創投等頭部機構。
更為關鍵的是，自變數從一開始押注的就是家庭場景，押注的也是機器人的“大腦”，而非單純會動的硬體。
“如果我們能把家庭場景做好，理論上就能適配所有場景。”王潛用大語言模型的邏輯類比：它不是一點點變聰明，而是先爆發式具備通用能力，再逐步落地到各個場景。“當機器人學會處理大量不同任務時，它會學到這些任務背後共通的東西——邏輯、思考方式、物理定律。而家庭場景，恰恰包含了最多樣、最複雜的任務。讓機器人在最複雜的環境裡學習，他自然能學到最核心的能力，也會變得更聰明。”
這背後的邏輯是，如果機器人能在家庭這種問題最多、任務最複雜、人與環境最不可控的場景裡穩定工作，那麼它所形成的能力，理論上也最有可能遷移到養老、物業、餐飲等其他民生服務場景。
而決定這件事能否成立的，關鍵並不在機器人“身體”，而在機器人“大腦”。
王潛認為，當前具身智能行業的核心痛點非常清晰：硬體日趨成熟，但機器人的智能大腦水平，仍遠遠跟不上市場需求和大眾期待。表面上看，機器人抓杯子、擦桌子、整理雜物，似乎只是機械臂和靈巧手的問題，但實際上，這背後涉及的是視覺感知、語言理解、任務拆解、動作生成、環境反饋和即時調整等多個環節的高度統一。
也因此，自變數將核心技術路線錨定在具身智能原生多模態基礎模型上。
一般的VLA模型，往往將動作作為唯一的輸出模態。而自變數打造的是一個真正的 Omni 架構，即“原生多模態”。它的核心突破在於，從底層設計開始就將多模態融合在一起，實現了真正的“多模態進，多模態出”。
所謂“多模態進”，是指模型能夠直接且同時接收視覺、語言指令、本體感知等多種維度的輸入；而最關鍵的“多模態出”，絕不僅僅是像一般VLA那樣只輸出物理動作指令，而是同時輸出動作、語言、視覺等多種模態的預測。
對家庭機器人來說，難點從來不是機械臂能不能抬起來，而是它能不能看懂一個雜亂的客廳、聽懂一句模糊的指令，並在動手之前先對物理世界的可能結果進行推演。基於原生的 Omni 模型，機器人不僅能對當前畫面做反應式執行，更具備了類似人類的“想像力”與“預判”能力——在動手之前，它的大腦就已經預測出了下一步的視覺畫面（如果抬手去拿這個物體，旁邊的東西會不會碰倒）、同步生成了互動語言，並輸出了精準的物理動作。
從行業進展來看，端到端學習已成為行業共識，Figure AI、1X、自變數都選擇了這一方向，但自變數的差異化在於，將VLA與World Model深度融合，並率先把這套能力放進真實家庭服務場景中驗證，而不是停留在實驗室演示。
03
家庭之外
養老是最具潛力的場景
目前，機器人保潔員僅在深圳開啟限量體驗，團隊現階段核心目標是打磨產品，收集真實家庭場景的反饋資料，訓練機器人“大腦”模型，迭代最佳化機器人性能。王潛透露，後續將盡快推進全國範圍推廣，雖然距離全民普及仍需打磨，但他堅信，未來3-5年，家用機器人有望實現規模化普及，成為大眾生活的標配。
談及未來，除了家庭保潔，王潛更看好具身智能在養老領域的落地價值。“養老是極具價值且缺口巨大的核心場景。”無論是居家養老還是機構養老，儘管已有專人提供服務，但大眾對服務質量的滿意度依舊不高。王潛判斷，“機器人將成為支撐養老行業長期可持續發展的關鍵技術之一，也是未來的大勢所趨。”
此外，餐飲、物業等存在服務非標準化痛點的生活服務場景，也都將是機器人潛在的重要應用場景。
回望創業歷程，王潛坦言，最艱難的時刻並非技術突破本身，而是早期外界對“家用通用機器人”賽道的不認同。但他始終篤定“通用智能先行”的技術路線，也正是因為這份堅守，自變數才得以走到今天。
對於這款機器人保潔員與整個行業，王潛滿懷期許：“今天就是一個新時代的開端。隨著技術的持續迭代，具身智能終將徹底改變生活服務格局，讓智能科技真正惠及每一個家庭。”
對整個行業而言，這款機器人保潔員的意義，或許也不在於它今天是否足夠完美，而在於它第一次讓機器人真正以服務者的身份，進入普通人的家庭，開始承擔一部分真實勞動。
過去幾年，機器人行業最不缺的是表演，最缺的是進入生活。
而現在，這件事開始發生了。 (騰訊財經)