证券杠杆人形机器人的家庭场景拐点就这样到了？

当"加速落地成为行业高频词证券杠杆，更需警惕公关叙事的"口号式繁荣"遮蔽技术演进的真实 "信号"。家庭场景的真正拐点，从来不是厂商演示台上的"一次性成功"，而是技术成熟度、成本可控性与场景适配性的系统性突破。

2025 年，人形机器人赛道的预期图景已发生剧烈扭转。上半年，行业共识仍将家庭场景视作 "终局战场"，5 至 10 年内实现落地已属"技术大爆炸"级突破，更有从业者直言 20 年内亦恐遥遥无期。未及年末，头部厂商已密集释放动作，集中展示家务机器人的技术可行性，一度被贴上"遥远"标签的家庭场景，似乎正从迷雾中显形。

家用机器人的落地进程，真的迎来了历史性拐点？

在刚刚落幕的 2025 中国移动全球合作伙伴大会上，王兴兴的表述颇具代表性"去年到今年，我们更多在运动层面下功夫，但核心目标始终是推动机器人真正融入生活"。他所指的 "生活场景"，涵盖家庭、服务及工业等多元领域，透露出技术重心向实用化迁移的明确信号。

大洋彼岸的技术推进节奏更为迅猛：备受瞩目的 Figure 03 被直接定义为"专为家庭场景而生"，其功能定位直指家务刚需；AI 领域权威李飞飞则发起 " 2025 BEHAVIOR Challenge "，以复杂家务任务为核心构建技术竞技场，直指家庭服务的核心能力瓶颈。

图片来源：Figure

国内赛道的技术验证与场景布局几乎同步推进：千诀科技与加速进化完成深度联合验证，其机器人 Booster T1 已实现家庭场景下的长时程自主决策与多复杂任务执行；更早前，傅利叶推出 GR-3 陪伴机器人，优必选则与居然之家达成长期深度战略合作，聚焦家居场景的智能化升级。一系列动作背后，曾被视作"终局"的家庭服务机器人场景，正从纯粹的技术构想加速向商业化前夜靠拢。

拆解行业逻辑，家庭场景本质是机器人技术的"终极 ToC 试炼"，其需求的个性化、场景的非结构化，直接映射着机器人向"通用智能"进化的核心能力。这也解释了为何 2025 年上半年，多数企业对家庭场景落地时间表始终讳莫如深。但家庭场景蕴含的万亿级市场空间，足以驱动行业持续加码。

热潮之下，理性的行业声音并未缺席。家庭场景的高门槛早已是公开的行业共识，技术、成本与合规的三重考验仍未根本破解：

乐聚的判断直指核心门槛："当人形机器人达到博士级别的智能水平，且价格与家电相当亲民时 ... "，一句话点出智能水平与成本控制的双重瓶颈；

优必选则给出更具体的时间线预判："至 2028 年，机器人有望获得足够的任务操作和场景泛化能力，逐步进入部分家庭场景，预计将从家庭陪伴等需求切入，最终拓展至全面的家庭服务 ... "，揭示出场景渗透的渐进性；

宇树则强调场景的综合性挑战："家庭场景对机器人综合要求很高，无论是技术层面、伦理道德层面，还是安全层面，门槛都远超想象"，凸显了落地问题的复杂性。

当"加速落地成为行业高频词，更需警惕公关叙事"口号式繁荣"遮蔽技术演进的真实 "信号"。家庭场景的真正拐点，从来不是厂商演示台上的"一次性成功"，而是技术成熟度、成本可控性与场景适配性的系统性突破。唯有穿透表层动作，回归产业本质多维度剖析，方能规避误判，看清人形机器人走进家庭的真实路径。

成为机器人管家需要什么？

人形机器人的场景演进之路，普遍是工厂 - 服务 - 家庭这一思路，这是机器人在交互对象上逐渐由物向人，作业场景上逐渐由结构化向非结构化深入的过程，随之而来对机器人的要求逐步由"工具"向"伙伴"转变。这意味这机器人要在与人类接触中保证安全与可接近性同时要能够自主完成开放场景中更复杂的操作。

在这样的演化过程中，机器人进入家庭场景绕不开的第一个词是"安全"。如果一款机器人是陪伴儿童、照顾老人，仅仅是人身安全这一项来说，对它的容错率再怎么要求都不为过。几乎所有的疑虑和恐惧都来自于它会不会伤害到人，我们看到不少"机器人跌倒""机器人踩到小女孩"的视频，一个铁疙瘩哪怕只是擦到小朋友都是难以承受的后果。所以我们能看到绝大多数针对家庭场景的机器人，第一步的设计就是改头换面。挪威人形机器人公司 1X 的 NEO、美国的 Figure 03，包括国内的傅利叶推出的 GR-3，无一不是织物或泡沫棉等柔软材料。

图片来源：1X

但这些静态的、被动接触过程中的保护是第一步。日常中，机器人做家务，涉及操作过程中的成功率问题还需要提升。如果机器人抓起一副碗碟却滑落或一块易损的电子产品、奢侈品腕表被不当操作，都会造成不同程度的财产与人身伤害。然而现实是，一边要求机器人必须拥有高成功率，一边是 badcase 频现。这些 badcase 本质上也是阶段性"技术不成熟"所致，当前技术瓶颈正是数据获用与模型架构问题。

当业内都在为 Figure 03 的家用潜能震撼时，拆解其最近的动作不难发现，Figure 不久前完成的 C 轮融资中深度绑定了一家资方 Brookfield。这是一家手握 10 万套住宅的资产管理公司，后续 Figure 宣布与其达成合作，Brookfield 能够为 Figure 提供各种家庭环境中海量级真实世界中类人导航和操作的数据。这些数据恰是其机器人未来能够在家庭场景中完成收放自如的移动与操作的关键。李飞飞最近的"家务挑战赛"逻辑类似，它被称为具身智能领域的" ImageNet 时刻"，究其原因也是它试图解决类似计算机视觉领域的训练数据匮乏问题。

但数据之外，还有模型如何释放数据潜力的问题。如 Physical Intelligence 联合创始人兼 CEO Karol Hausman 所说"最大的一个瓶颈就是这些模型的成功率尚未达到必要的水平，这不仅仅是收集数据的问题，似乎还需要在算法上进行一些改进。我认为，即使我们拥有无限量的数据，也无法仅凭现有的算法，在复杂、长程且需要高度灵巧的任务中实现 100% 的成功率"。

现在让我们暂时搁置这些技术上的分歧，机器人进入家庭第三点要做的是产品细节改善，这涉及到真正落地交付时的产品完成度。我们看到机器人进入家庭，其体积普遍有所缩减，不管是四足还是人形都是如此。据称 Figure 03 重量减轻 9%，体积显著减小，方便在家庭空间中移动，而其同步的无线充电确保了续航。1X 的 NEO 据称在设计之初就确保了动作柔和与安静。这些都是进入家庭所需的改良。当然我们还可以设想，机器人的热管理技术与体表温度能否有机结合？这可以让机器人变得"有温度"。再者像机器人能否提供生活记录并牢牢记住，类似移动的摄像装置，深度参与生活，而非旁观者？这些品质也是机器人适应家庭场景所需硬核技能之外的温情之处。

进入家庭还在早早期

能够进入家庭的机器人，还在培训之中。当前机器人最大的问题是用户的接受门槛太高。从技术上来说，机器人执行任务的成功率要无限逼近 100%。但目前业内的看法是，无论数据还是模型架构都存在不足，以至于短期内还达不到。银河通用创始人兼 CTO 王鹤，曾在 WRC 期间的小型媒体会上表示当前 VLA 等多模态模型比语言模型稍弱的阶段核心原因是，文 - 图数据以及包含动作数据很少，基于视觉的动作操作能力尚有不足。

除了传统的数据外，穹彻智能联创卢策吾也表示，VLA 像清汤火锅，现在只能清汤寡水服务一部分人，想服务更多人，我们需要不停地在里面加东西，也就是额外的信息。这些信息可能是力反馈的数据，可能是其他的感知数据。总之，数据成为机器人能否进入家庭的重要瓶颈。

当然，也有观点认为数据只是一方面，像王兴兴所说的"模型本身架构也不够好"，"即便有很多比较好的数据训练，但是也无法使用"。

除了技术本身尚未达到家用门槛，安全仍无法得到保证。这里的保证不仅是上文所说的机器人能否保证不出差错，更是出错后用户权益如何保障的社会问题。它设计到机器人安全事故中的责任归属，目前相关法律尚未出台。但这部分可以参考自动驾驶的分级标准与权责划分。

此外，还有两个无法言说的用户接受障碍，需要额外强调。一是普通用户的使用技能，二是恐怖谷效应。

一方面，机器人的复杂程度，在马斯克看来比汽车有过之而无不及，对机器人的使用更是一个需要培训的过程。就好比无人机都可以购买或者说"接入"，但普通飞手的水平与受训持证或极客们在技能上存在显著差别。目前看，同一型号的机器人在不同人群之间已经显现出当初发生在电脑、智能手机上的"使用沟"。如果将这样的产品铺展到家庭场景，需要弥合这一鸿沟。另外，如果把机器人比作车，当前的情况就类似出售一台车容易，但使用这辆车还需要培训，用户可能需要考取"机器人驾照"。目前这一领域仍是空白，结合机器人安全使用来说，这远不应该是用户自身的课题，企业能否研发更易上手的机器人、法规针对机器人的使用是否需要考级与规范？另一方面，恐怖谷效应绕不开，且这个微妙的"度"难以把握。在机器人走进家庭的过程中，势必以一种更易亲近的方式介入。如果机器人始终保留与人类的区别，做到克制，那就始终存在"区隔"；而类似波兰仿生人公司 Clone Robotics 这种追求极限仿生，神似《西部世界》的产品，最终又令人们陷"过度类人"的恐慌，这一悖论始终存在。

总之，我们现在所看到类似 Figure 03 这类家庭场景中的机器人，更像是"学有小成"但"尚未出师"的学生，在学习融入人类生活，从事家务劳动方面，模型与数据、安全与规范、使用能力与心理建设，包括文中尚未提及的成本与替代问题等诸多方面，都未迈过用户接受的门槛。技术幻象遮住了场景现实。或许，当前的"拐点声浪" 更像是产业加速的信号，而非企业扑线的终点。家庭机器人要真正走进寻常百姓家，不仅需要突破数据、算法、安全的技术关，更需要跨越 "机器思维" 到 "人文思维" 的鸿沟。

此刻的赛道证券杠杆，热情有余，沉淀不足。这次人形机器人将进入的场景，毕竟是终局。

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