行业报告预判，2026年有望成为人形机器人“量产元年”，中国具身智能机器人市场规模将突破110亿美元，占全球超三分之一的市场份额。但聚光灯下藏着尴尬：大量人形机器人一旦走进真实家庭场景，不免频频露怯。具身智能机器人进家门，究竟还要闯几道难关？

　　第一关 “理解”很难

　　家庭环境是一个相对开放、不断变化的物理环境。同样一张桌子，今天放着水杯，明天可能放着水果、玩具或者药品；老人、小孩、宠物都会不断改变环境状态。这意味着机器人在家庭中，面对的是一个时时变化的开放世界。

　　中国科学院自动化研究所研究员陈盈盈举了一个简单的例子：“桌子边缘放着一个半满的玻璃杯，机器人不仅要识别‘这是杯子’，还应推断出它是易碎的、里面有液体、轻微碰撞就可能掉落。”

　　佳视界合伙人、研发副总裁叶云也用“那杯水”解释道，对机器人说“把桌上那杯水递给我”，它在语言层面完全能理解。但真要动手，它得知道什么是桌子和杯子，以及杯子在三维空间中的确切位置，该用多大的力握持杯子，水满时移动要平稳，递到人手里时要等对方握住才能松手。

　　“但这些都不是写在指令里，而是刻在物理世界的规律里。机器人能‘听懂’指令，但距离‘做到’，还需要它对三维空间、物理因果、动力学规律有深刻的‘理解’”。

　　第二关 “融通”很难

　　5月31日起，极佳视界研发的第一代家庭通用人形机器人“拾光S1”正式进入武汉光谷之寓社区，开始进行真实家庭场景测试。它已经能在真实家庭里分拣叠放衣物、取放餐具、整理厨房、桌面归位、跨房间取送物品，还能做一些陪伴交互的长程任务。

　　但从一个社区“跑通”几项任务，到适配千家万户，中间的路还很长。也就是说，具身智能机器人进入家庭面对“千变万化”的情况时，能否真正完成细致而微的任务？大语言模型有海量互联网文本“喂”着，但具身智能需要的真实家庭数据“极其稀缺、采集成本极高”。

　　清华大学副研究员、浙江清华柔性电子技术研究院工业具身智能实训中心主任陈毅豪表示：“按传统采集速度，攒够训练通用家庭机器人的数据量可能需要上百年。”

　　陈毅豪的团队换了一条路——推出“无本体数据采集”模式：无需机器人到场，由人员穿戴轻量化柔性传感设备完成家务，同步记录动作与触觉数据，再经算法映射为机器人可学习样本。

　　第三关 “靠谱”很难

　　“一台体重八九十斤的机器人一旦在家庭中倾倒，即使感知和决策系统再安全，也可能危及家庭成员。”天津大学讲席教授、博士生导师孙涛提醒。

　　他对记者解释了背后原因：现在多数人形机器人的机械臂采用高刚度位置控制模式，电机被强制驱动到预设坐标。在家庭杂乱光线中一旦视觉感知出现厘米级误差，机械臂就会以几十公斤的刚性冲击力撞向目标以外的东西。孙涛的团队正在尝试模仿人体的肌肉和筋腱，用更轻巧的驱动方式替代笨重的电机直驱。

　　“把机器人安全地交到普通家庭手里，需要在真实场景中长期验证打磨，是一件需要心怀敬畏的事。”叶云说。