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机器人进家门？价格不能超过冰箱

2026年秋季，机器人产业同时迎来了最热烈的期待和最现实的落差。

热度体现在数字上：据工信部数据，截至今年7月，中国人形机器人年产量预计从2025年的约2万台跃升至10万台，仅上半年就超过4万台；1X公司的家用机器人NEO在去年10月五天内收到1万个订单，原定今年交付，如今排期已推迟至2027年第一季度；在宝马位于斯帕坦堡的工厂，Figure上一代机器人完成了11个月的试点，装载超过9万个零件，而Figure 03于今年6月刚进入同一工厂。

冷静的一面则藏在细节里：马斯克年初承认，没有一台Optimus在从事实际有用的工作；NEO的产品页面对其“专家模式”描述模糊，有传言称，当遇到未学习过的家务时，一名1X员工会远程接管这台机器人，同时也能看到你的客厅。

从演示阶段到进入家庭，差距并非时间，而是一套完全不同的计算逻辑。

工厂已步入常态化，家庭仍停留在展台

判断机器人是否真正落地的标准已经改变。

不再看演示视频有多惊艳，而是看连续运行时长、可核算的经济账和可复制的周期。按此标准，工厂端已有人交卷。在西门子南京的SMT生产线上，银河通用的机器人按120秒的节拍搬运23公斤料箱，成功率稳定在94%以上；Figure 03在宝马工厂单台每天运行约16小时。但这些数字背后有一个大前提：环境经过驯化且标准化。工厂里，料箱尺寸、节拍、工位都是确定的，机器人只需应对重复和精确。

家庭则恰恰相反。

（图片来源：Figure 03）

自变量机器人创始人王潜这样描述一个普通早晨：拖鞋不知踢到哪里，厨房的碗没洗，孩子的书包扔在地上，猫打翻了一杯水。这意味着，没有任何两个家庭或任何一天的生活场景是完全重复的。今年8月的世界人形机器人运动会首次设立家庭场景赛，但表现却不尽如人意。有机器人划破了衣柜和洗衣机的外壳，有的拽掉了门把手。

在演示视频中，它们做得比这精细得多。

家庭是最接近“通用”的场景，也是离“通用”最远的考场。正因如此，谁先让机器人在真实家庭中常态化运行，谁就掌握了通用机器人的数据入口。

理想汽车联合创始人沈亚楠新创办的恩戈罗，计划2027年将首批2000台机器人部署进真实家庭；1X将每一台NEO都变成分布式数据采集节点，都寄希望于家用场景落地。

四道难关，没有一道能靠演示视频跨过

拆开来看，挡在门口的是四道难关。

第一道是“偏科”的智能

尽管机器人已能在半程马拉松中跑赢人类，但联想集团副总裁毛世杰评价，这些惊艳表现大多在“小脑”层面，“大脑”上仍存在很多问题。合十思维创始人赵普举了两个例子：一个人类小孩坐过三把凳子，就知道凳子是用来坐的，而机器人只认识它训练过的那把；如果只训练过用裁纸刀拆快递，它绝不会想到钥匙和指甲刀也能划开胶带，机器人不理解“划开胶带需要坚硬物体”这个常识。手是另一处硬伤，要在与人手差不多大的空间里塞进电机、减速器、传感器，同时兼顾成本、性能和可靠性，因时机器人的房海南称之为“不可能三角”；马斯克也承认，灵巧手和前臂占了整台人形机器人约一半的工程难度。

第二道是数据的荒漠

松应科技CEO聂凯旋测算，训练能适应家庭场景的物理AI模型需要万亿级数据，按现在的采集速度要100年以上。矛盾有三重：首先家庭极其私密，数据难以采集；各行业将数据视为核心资产，互不流通；仿真数据在柔性物体、力控交互上与真实数据存在差距。数据的质量同样值得注意，恩戈罗负责模型训练的李翔说，今天的ego数据、仿真数据、遥操数据都有一个共同缺陷，“只有成功，没有失败”，而强化学习恰恰需要失败。回头看NEO的专家模式，本质是用远程人工换取真实数据：每一次被接管，都是一条训练样本。

用户付了钱，顺便帮厂商完成了数据采集。

第三道是一本经济账

国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊透露，现在一台人形机器人的成本在10万元左右，仅算力方案就要占两三万；NEO的售价是2万美元。咨询公司Altman Solon对一千多名美国消费者的调查显示，69%的人不愿为家用机器人支付超过5000美元，25%的人任何价格都不买。需求侧的价值锚点更苛刻：54%的人期望机器人每周最多节省6个小时，61%的人愿意为节省的每小时最多支付14美元。一年算下来，恰好约5000美元。

也就是说，价值账勉强打平的地方，售价还高出四倍。

第四道是安全与信任

几十公斤的金属体与老人、孩子朝夕相处，物理防碰撞只是底线；机器人还带着摄像头和麦克风，24小时收集家庭数据。调查显示，约一半受访者对家中出现人形机器人感到不安，主要顾虑是物理危险和被窥视，而非抽象的伦理问题。日本千叶大学一项4890人的调查更能说明信任的分层：80%的人愿意将健康数据交给医疗机构，只有40%到50%愿意交给机器人公司。

（图片来源：M1）

换句话说，人们不是拒绝机器人，而是拒绝一个还没证明可信的机器人。

2027年有人用上，不等于人人用得起

至于何时攻克，业内的回答正在趋于一致。

《瞭望》采访的专家普遍将路径分为三段：先在工业、商业场景规模化，再进入少数有购买力的家庭完成简单家务，最后随通用智能的突破和成本下降进入千家万户。

贝恩全球合伙人成鑫用投入产出比、竞争程度、需求迫切性、社会接受度四个维度衡量，结论是家庭场景目前每一项都不占优。恩戈罗的沈亚楠给出的期限是，技术成熟还需三五年。

按预测，2027年将是第一个密集兑现的节点。恩戈罗的首批2000台、NEO的规模交付、特斯拉家用版的计划，都指向这一年前后。但“有人用上”和“人人用得起”之间，隔着一条成本曲线和数据飞轮。

宽口径看五年，窄口径看十年。

与电动车的普及路径类似，差别在于，汽车只需学会开车，机器人需要学会生活。

（图片来源：Figure）

大众想要机器人，但只愿付一台冰箱的钱

大众的接受度比行业叙事更诚实。

同一项调查中，65%的人对拥有家用机器人感兴趣，85%的人自认对机器人只有中等以下的了解，即兴趣很大程度上建立在想象之上。舒适感恰好对半分；人们更偏爱柔和、低矮的形态，Optimus式的高大硬朗设计评价两极；有孩子的家庭并没有更焦虑。代际差异是真实的：日本的调查中，65岁以下人群最开放；欧美的调查中，年轻人也最愿意为数据透明支付溢价。

接受度不是一堵墙，而是一条随价格和能力移动的需求曲线。

它的拐点不取决于发布会多惊艳，而取决于机器人能否让一个家庭真的少操一份心。当用户有高频需求，产品表现又能超出一些预期，价格在可触碰的边缘。

从1921年“机器人”这个词诞生算起，它走向家庭的这条路已走了一百年，门始终很窄。

中国多数家庭里，衣柜和床之间的最小通过距离是60厘米。

或许最难的那道题并不在技术路线图上。窄门的另一侧，需要的不是一个更会表演的机器人，而是一个被几千个日夜验证过、值得把家门钥匙交出去的机器人。

最热门的机器人，在家用这道最窄的门前，我们拭目以待。

本文来自微信公众号“师天浩观察”（ID：shitianhao01），作者：辰聪，36氪经授权发布。