“他们”何时跑进千家万户

近日引发海量关注的人形机器人半马大赛背后，是全球科技、产业竞争的核心竞逐。

与此同时，大众正饱含期待并不断追问的是：“他们”，到底何时能真正跑进千家万户，以拟人外形、自主智能、灵巧双手适应人类居家环境、使用日常工具、完成家务劳动、陪伴照护老人和孩子？

本报记者彭德倩

从马拉松稳健奔跑、春晚舞台灵动演武，到球场空心入篮、实验室精细抓取，人形机器人正以超出预期的速度，从科幻概念走向现实应用。

人口老龄化持续加重、家庭结构小型化、劳动力成本不断上升的当下，公众期待空前强烈：真正能包揽家务、能照护老人、能陪伴家人的通用型人形服务机器人，究竟还要多久才能进入寻常百姓家？

技术瓶颈、经济成本、政策体系、伦理安全……专家逐一分析研发与应用中的难题，最终给出“乐观”的答案。

技术瓶颈：大脑与灵巧手

目前轮式、履带式、多足式等专用形态机器人层出不穷，但家庭环境是为人的尺寸、人的形态设计的，人形机器人可以天然适配楼梯、门把手、家具、工具，不需要改造家庭环境，而非人形机器人存在天然环境适配短板。业内认为，未来行业会像手机一样，从百家争鸣走向头部集中，最终留下少数主流人形形态，成为家庭服务的终极方案。

大众对家用机器人的期待，早已超越扫地机、洗碗机等单一功能设备，迫切希望拥有一台“像人一样”的全能助手。

在专业视角下，“走进千家万户”的人形机器人有着清晰的标准与边界，并非功能堆砌就能实现普及。

“通用型家庭服务机器人的核心是具身智能，它区别于传统专用机器人，也区别于只靠大模型驱动的‘离身智能’。”中国自动化学会机器人专委会理事、上海大学机电工程与自动化学院教授田应仲从技术本质给出定义。

所谓具身智能，是机器人能够像人一样，完成感知、决策、执行、调整、反馈的完整闭环：既能“思考”，又能“行动”，还能在动态变化的环境中自主调整。它必须具备三大核心能力：第一，类人认知与决策能力，在安全与伦理规则约束下，实现小样本学习、任务泛化，能应对家庭里从未预设过的新场景、新问题；第二，稳定安全的运动能力，适应复杂家居环境、平稳移动、动态避障，不磕碰、不摔倒、不伤人；第三，全身协同的灵巧操作能力，不只是手指仿生，而是手、臂、躯干协同配合，完成倒水、开门、叠衣、取物、护理等人类习以为常的精细动作。

“大众期待的通用机器人，是‘一个本体、胜任多项任务’，这才是真正的颠覆性产品。当前很多机器人只能在实验室、展厅里完成预设动作，一进入真实家庭就‘失灵’，根源就在于不具备真正的具身智能。”田应仲直言。

事实上，当前人形机器人在运动控制上突飞猛进，足式行走、动态平衡、复杂动作展示频频刷屏，可一进入非结构化的家庭环境，往往“束手无策”。杂乱的客厅、变化的光线、个性化的物品摆放、突发的交互需求，都是对现有技术的极端考验。家庭场景的复杂性、随机性、非标准化，决定了技术落地远比舞台展示艰难得多。

针对家庭场景是机器人技术的“终极考场”，目前产业研发端面临两大核心技术瓶颈。

第一，“大脑”不够类人，依赖大模型但不具备人类思维。当前具身智能普遍依靠大数据、大算力、遍历式学习，和人类“少量学习即可泛化”的逻辑完全不同。人类可以快速聚焦目标、灵活判断、依靠常识推理，能耗极低；而机器人模型一旦脱离云端高算力，端侧轻量化部署就能力骤降。“人靠大脑，吃一碗米饭就能支撑一天工作，机器人却要消耗巨大能源做计算，这是本质差距。”田应仲认为，真正的突破不是堆参数、堆算力，而是回归人类思考机制，研发低功耗、小样本、可泛化的轻量化算法，让机器人在安全规则内自主学习、自主应对新任务。只有摆脱对海量数据与超大算力的依赖，机器人才能真正走进家庭。

第二，“灵巧手”研发仍处于爬坡期，缺乏全身协同控制。看似简单的叠衣服、拿水杯、拧瓶盖和搀扶老人等动作，都需要手、臂、躯干、重心的整体配合，而目前灵巧手研发与机器人本体的研发往往割裂，系统驱动方式以电机、绳索为主，和人体肌肉驱动机制差异巨大，负载能力、柔性反馈、精细操控都远达不到家用要求。“开门不只是手用力，身体会倾斜、重心会调整，机器人的这种协同能力现在还有所欠缺。”他判断，灵巧手研发仍处于长期摸索阶段，必须尽快从“单手操作”转向“全身协同控制”，才能真正满足家庭需求。

技术之外的三道门槛

“全民级准入门槛”，是家用人形机器人在技术以外的关卡。在复旦大学管理学院应用经济学系副教授张洁看来，机器人要像汽车、手机一样融入更多家庭，绝非技术达标即可，而是要形成一整套成熟的社会支撑体系，须跨过三道门槛。

首先是经济门槛，成本与使用费用降到普通家庭可承受的水平，具备长期使用性价比，而不是少数人的高端玩具。因此，必须解决非标准化需求与规模化低成本之间的根本矛盾，这是决定普及速度与范围的核心变量。

养老、陪护、家务、育儿的需求千人千面，老人习惯、家庭布局、功能偏好各不相同，要做到高覆盖、高满意度，程序定制化与硬件复杂度会急剧推高成本。普通家庭难以承担数万元甚至更高的购置费用，更难接受后续维护、升级、维修的持续支出。

机器人迭代速度快、维护专业性强、软硬件持续升级，“一户买一台”的模式在经济上不可持续。用户买得起、用不起、修不起、升级不起，会直接阻断普及路径。

其次是标准门槛，家庭是开放、近距离、高风险场景，机器人可能与老人、儿童、病患24小时共处，安全、伦理、友好性须放在首位，再智能的产品，不安全、不合规、不贴近家庭需求，就不可能被社会接受。因此，必须建立类似汽车行业的安全标准、质量规范、产品召回、售后维修体系，确保大规模使用可靠可控。“汽车用了上百年才建立起今天的安全、法规、保险、售后体系，家用人形机器人不可能跳过这个过程。”张洁说。

再次，从社会层面，安全测试到隐私保护、事故责任认定、伦理规范，均须进一步健全。可能发生的人机冲突、伤害事故、功能故障后的责任划分，给社会管理与法规制定出了新题。

同时，机器人进入家庭，无疑会获取大量音视频、行为习惯、健康状况等敏感信息，数据一旦被滥用，风险远超传统家电。站在更高层面看，养老、健康、家庭生活数据属于国家关键敏感信息，涉及国民基础隐私，绝不能交由市场机构无序采集、使用、传输。未来应参照网约车、物流大数据监管模式，由国家统一管控、统一标准、明确权限，把机器人数据治理纳入新质生产力安全体系，从制度上消除公众最大顾虑。

张洁提出，人形机器人走进家庭，可以推进的路径是：养老切入、试点先行、政策托底。

从商业考量，养老可以作为第一突破口。包括我国在内的不少国家老龄化严重，护理人力短缺，人工成本持续上涨，急需机器人替代部分基础护理，社会价值与经济价值最突出。先让大众体验到机器人的实用价值，再逐步拓展功能、进入普通家庭。这既是社会刚需，也是产业最容易落地的切口。

不妨从机构场景起步，不直接进入家庭。优先在高端养老院、护理院、康复中心等封闭可控环境试点，让机器人承担洗澡、助行、健康监测、服药提醒等标准化服务，验证可靠性、降低公众恐惧感。在可控环境中打磨产品、优化成本、建立规范后再逐步向普通家庭渗透，从标准化服务入手，逐步尝试定制化服务。

未来还可将其同步纳入医保与养老政策，实现普惠化。当前我国养老护理已纳入医保、长护险与民政补贴体系，未来机器人护理服务一旦被认可、由公共支付体系承担部分费用，就会从高端奢侈品变成普惠公共服务，这将是家用机器人普及的真正拐点。若凭借政策打开通道，市场需求将被彻底激活，产业可以借此进入规模化降本的正向循环。

在商业模式上，张洁认为可以与航空业做类比——波音、空客制造飞机，但大量飞机由租赁公司持有，再租给航空公司运营。未来家用人形机器人产业也可以形成类似分工：机器人企业负责研发、制造；第三方专业运营公司负责采购、部署、维护、升级、迭代；面向家庭提供租赁、订阅、按次/按时长服务，即RaaS（Robot-as-a-Service，一种按需租赁机器人服务）模式。这种模式的优势极为明显：一是大幅降低入门门槛，家庭不用一次性投入巨资；二是专业人做专业事，维护、调试、升级更有保障；三是产品迭代更快，用户始终能用最新技术；四是便于监管，数据安全、安全合规更容易统一管理。

关于技术落地普及的先后，田应仲从技术可靠性出发排出不同的顺序：智能家居中控，简单家务操作，养老陪护，最后才可以是育儿陪伴。因为机器人与人交互越深入、需求越不确定，对其技术要求越高。育儿陪伴场景最复杂、不可预测性最强，必须等到技术高度成熟后才能落地；而中控、家务等环境相对简单、任务相对标准，适合作为起步场景。

“不是市场需求最急就先落地，而是技术能稳住、用户敢信任，才能真正走进家庭。”他说。

AI助力，迭代速度指数级提升

尽管挑战严峻，田应仲对通用型家用人形机器人尽快普及依然持长期乐观态度。

“AI大模型出现后，机器人迭代速度已呈指数级提升。”他给出这样的技术演进判断。2017年传统控制方法驱动的人形机器人用了8年的时间实现后空翻，而2024年在AI加持下的人形机器人仅用4个月就完成了这个动作。技术迭代速度远超行业早年预期。他认为，10年左右，家用机器人将进入实用化、普及化阶段。

这位多年深耕智能机器人控制技术的专家描绘自己畅想的未来生活场景：家用人形机器人会走向系列化、专业化、分工化，有的擅长料理家务、做饭整理，有的擅长健康监测、养老陪护，有的擅长互动交流、情感陪伴。一个家庭会配备2—3台不同专长的人形机器人，“他们”与人共同生活，把人从重复、繁重、危险的劳动中彻底解放出来，重构家庭分工、养老模式与生活方式。机器人不再是冰冷的机器，而是家庭里可靠的“新成员”。

如今，人形机器人已成为全球科技竞争与未来产业的制高点，被视为继手机、新能源汽车之后的下一个颠覆性终端，关乎国家科技竞争力、产业主导权与经济新增长极。全球主要经济体纷纷布局，竞赛已经全面展开。

美国在基础算法、原创理论、算力硬件上具备领先优势，底层创新能力突出，高校与科技企业协同紧密；欧洲、日本受限于算力、能源、生态规模，整体处于跟随位置，侧重细分场景与精密制造；而中国的核心优势在于场景最丰富、产业链最完整、制造成本控制能力强、政策支持力度大、落地速度快。在人形机器人核心零部件、整机制造、应用开发等环节，中国已形成集群效应，成本优势明显。

“未来的胜负，不在单一芯片、单一零部件，而在生态整合能力。”田应仲说，谁能把算力、硬件、算法、应用场景、政策体系、开发者生态打造成闭环，谁就能主导通用智能机器人时代。中国正在推进的开源生态、低功耗算法、端侧智能部署，正形成差异化竞争力。