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家电

家电机器人化 OR 机器人家电化?

李新新:未来机器人与家电如何演变?机器人何时可以走进千家万户?

随着人工智能在春晚舞台上的集中亮相,来自家电企业、人工智能公司、汽车厂商等不同领域的智能产品,近年来也纷纷在市场和各大展会上加速落地。特别是在今年春晚上,追觅科技携多款智能家电一同登场,更凸显出2026年人工智能将迎来爆发式增长的趋势。与此同时,人们也开始更加具体地思考和想象:机器人何时才能真正走入家庭?家电与机器人又将如何协同共存?

家电机器人化还是机器人家电化?

首份《家用服务机器人产业发展白皮书》(“白皮书”)调查发现,消费者对未来家用服务机器人的认知预期被舆论显著拉高,但目前市场仍以功能单一的初级产品为主,除扫地机器人外,消费级家用服务机器人产业刚起步,目前缺乏可参考的销售数据模板,市场格局尚未形成,仍处于探索阶段。白皮书由新成立的中国家用电器协会家用服务机器人专委会于3月12日在AWE(中国家电及消费电子博览会)的家用服务机器人产业发展论坛暨家用服务机器人专委会成立大会(“论坛”)上发布。

同一时间,新国际博览中心和东方枢纽国际商务合作区170,000平方米的展区内,各大展馆正被拥有“十八般武艺”的智能机器人和智能家居占领。其中,E1展馆内,科沃斯展区的“八界“机器人正在不断调整角度以捡起地上的运动鞋,这一人类可以几秒完成的过程放到机器人身上却是一件极其复杂的事情,吸引了不少参展观众驻足围观。八界目前正处于研发展示阶段,其底座基于科沃斯扫地机产品,机械臂搭载OpenClaw智能体,通过仿⽣夹⽖实现⽴体空间整理功能,未来第⼀批产品将主要⾯向科研机构及技术先锋⼈群。

展会上像八界这样备受关注的扫地机器人、陪伴机器人、机器狗正是目前与消费者想象最接近的主流产品。那么,这种基于家电又拥有“智慧”的产品,到底是家电还是机器人?

白皮书发布的两大趋势似乎从一定角度上解答了这个问题:当前在致力于让机器人进入家庭的漫长探索路径上,有两大趋势正在加速推进,一是机器人家电化,即机器人不会取代家电,而是学会操控家电,成为家庭中的一个新“品类“;另一个是家电机器人化,家电自身也在向具身化发展。

浙江大学机器人研究院研究员宋伟也指出,家电机器人化和机器人家电化这两种趋势应该相向而行,并以“给人用的冰箱和给机器人用的冰箱“为例,说明操作形式的不同必然促进机器人和家电的“双向奔赴”。

机器人走入千家万户,仍任重而道远

白皮书调查发现,很多消费者期待,未来三年内就能够有机器人进入家庭解决问题。但与会嘉宾表示,要想实现机器人真正走入千家万户,实现规模化普及,仍面临技术研发、数据采集与应用、规模化瓶颈、标准与路线缺失、隐私安全等多方面的问题。整体而言,实现机器人广泛走入家庭,仍任重而道远。

论坛与会嘉宾指出,2026年将是机器人进入家庭的元年,目前具身智能+AI的技术能力,已具备进入个人和家庭条件,满足极客创作、情感陪伴、学习陪伴、看护陪伴、潮玩娱乐、庭院巡值等各类场景,并逐步成为智能家居场景的中枢。但家务场景的能力尚需时日,家庭是复杂场景和复杂任务的集合,又涉及个人数据隐私安全,还需要业界共同攻关。

放眼当前市场,机器人变现模式主要以表演与租赁、本体售卖等形式为主,面临回报周期漫长、持续研发投入等核心挑战。在通用具身机器人技术实现之前,行业的主要战略是进行大规模的家庭场景数据采集和实景训练,通过积累真实世界的场景数据,不断训练和优化算法,为未来技术的成熟和落地奠定基础。而家用服务机器人产业的四大阵营——具身智能公司、家电系企业、单一场景公司、车企,每个阵营的企业都有独特优势,但也存在明显短板。产业要实现真正进步,必须打破壁垒,通过跨界合作实现优势互补,让技术与场景深度融合,共同推动产业生态的繁荣发展。

虽前路漫漫,但很多企业已经对未来机器人进入家庭的场景落地有了具体的设想。

海信星海科技(杭州)有限公司研发总监张名举提出了无家务之家的概念,称未来家庭场景会由一台通用的管家机器人、若干专用机器人、一系列机器人友好的家电组成,管家机器人将承担管理家电的功能,专用机器人将解决一些非通用型家务,而人类将摆脱家务的负担,有更多空闲时间去做自己想做的事情。

如果想实现上述场景,他呼吁尽快形成机器人友好型家电的认证标准,这样无论任何企业的家电产品,只要具备相关认证,管家机器人都可以对其进行管理。

张名举还对短期内家用服务机器人的规模化普及提出了一些思路,“消费者购买(产品)前可能会考虑机器人的价格以及它能解决多少问题,也就是性价比”。从这一层面考虑,如果保持应用场景不变,降低成本,比如具身智能去掉“操作“的功能,陪伴机器人就是一个可行的路径;另一个思路,保持功能不变,降低场景难度,可以先将机器人应用到酒店等类家庭场景中。

论坛最后,主持人请与会嘉宾对5年后的场景做一个预测,行业专家和企业负责人普遍表达出了较为中性或悲观的预测,他们认为具身智能通用模型达到当前大语言模型水平需要5年以上来突破,但随着通用AI能力的持续跃升,也可能加速进程。

(本文仅代表作者观点。责任编辑邮箱:catherine.li@ftchinese.com)

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