面对家庭服务前景，未来已来！

引言

随着人工智能、传感器技术、机械工程和物联网的飞速发展，服务机器人正加速进入家庭场景。家庭服务机器人旨在协助人类完成日常家务、提供陪伴、提升生活品质甚至保障安全。本报告旨在对当前家庭服务机器人市场进行综合评估，并对其未来发展前景进行展望。

服务范围：

日常清洁：能承担扫地、拖地、擦窗、清洁家具表面灰尘等任务，部分机器人还可实现自动洗拖布、自动倾倒垃圾等功能，保持家庭环境整洁。

安全监控：配备摄像头、传感器等设备，实时监控家庭环境，监测异常声音、烟雾、水浸等情况，及时向家庭成员发送警报信息，还能进行人脸识别，区分家人和陌生人，提高家居安全性1。

陪伴与娱乐：可与家庭成员互动，陪儿童玩耍、讲故事、玩游戏，为老年人解闷、提供陪伴，有些机器人能播放音乐、视频，提供娱乐消遣，还可作为智能语音助手，回答问题、提供信息1。

生活协助：帮助老年人或行动不便者完成如取物、递水、协助行走等简单日常活动，提醒家人按时服药、参加活动等，部分机器人还可在一定程度上协助烹饪，如准备食材、按照预设程序烹饪简单菜品。

物品管理：帮助整理衣物、整理书架、归位玩具等，还能对家庭物品进行分类和标记，方便家庭成员快速找到所需物品。

前景

市场需求增长1：

人口老龄化：老年人口增多，对能提供生活照料、陪伴护理服务的家庭服务机器人需求上升，可减轻子女照顾负担，提高老年人生活质量。

家庭结构变化：双职工家庭、小型化家庭增加，人们无暇做家务和照顾家人，家庭服务机器人可满足日常家务和照料需求。

技术发展推动1：

人工智能进步：深度学习、计算机视觉、语音识别等技术发展，使机器人更智能，能准确识别环境、理解指令、自主决策，提供更个性化服务。

传感器技术提升：高精度传感器让机器人更好地感知周围环境，实现精准导航、避障，与物体和人安全交互。

物联网融合：与智能家居设备连接，实现互联互通，成为智能家居控制中枢，根据指令控制家电、调节环境参数等。

行业发展趋势：

功能多样化集成：不再局限于单一功能，而是集成多种功能于一体，成为综合性家庭服务助手。

产品个性化定制：根据不同家庭需求和用户偏好，提供定制化服务和功能配置，如针对有儿童的家庭强化教育陪伴功能，针对老年人家庭侧重健康监测和护理功能。

市场竞争加剧：众多企业进入家庭服务机器人市场，推动技术创新、产品质量提升和价格降低，提高产品性价比，加速市场普及。

面向类家庭服务垂直场景（酒店、餐厅等），比如：合肥零次方机器人有限公司（以下简称：零次方）推出了一款轮式人形机器人Zerith-H1，取意Home1。其搭载的垂直场景操作基础模型Zerith-V0，为类家庭服务场景提供智能解决方案，可以参考：zerith.ai。

为什么要做类家庭服务垂直场景落地？

家庭是通用机器人的终极服务场景，而在奔向家庭这个最复杂泛化、交互性最强的场景途中，零次方采取 "垂直场景切入 - 家庭场景延伸" 的梯度推进策略：优先选择与家庭场景高度相似的典型服务业垂直场景（如酒店卧室 / 卫生间、餐厅后厨）作为突破口。这些场景具备三大核心优势：

1.任务聚焦性：操作流程明确（如酒店清洁、餐食备制、桌面整理），降低对于数据与模型泛化处理复杂度；

2.交互轻量化：初期仅需基础人机协作能力，显著低于家庭场景的多模态交互需求；

3.商业闭环快：通过细分领域规模化落地，快速验证技术可行性并积累真实场景数据。

以自动驾驶为借鉴，验证专项模型可行性

从场景上看，具身智能涵盖任务泛化、对象泛化、背景泛化三大维度。自动驾驶本质上是具身智能的一个子集，已验证 "锁定场景 - 明确任务 - 泛化背景 - 泛化物体" 的垂直落地模式。这提供了可复用的经验 —— 在具身智能领域，同样可通过定义清晰任务边界（如酒店布草整理、餐厅餐桌处理），针对性突破一定范围的物体泛化（各类家具 / 厨具）与背景适应（不同光照、空间布局）的技术瓶颈，打造细分场景专业执行者。

相较自动驾驶的 "零失败容忍" 特性，具身操作允许真实场景中一定程度上的试错操作，所积累的失败数据集可以让算法学会纠正错误操作，形成 "数据采集 - 模型迭代 - 场景验证" 的闭环加速效应。这种特性使机器人能够更早进入真实环境，在动态交互中持续进化决策逻辑。

以类家庭服务垂直场景为切入点，机器人得以逐步攻克复杂度递增的场景，转动从场景数据到多样性数据的往复性飞轮，在真实环境中逐步增强模型能力；也能更早跑入商业小闭环。

V0：面向垂直场景的具身操作基础模型

目前主流机器人操作VLA模型采用"感知 - 动作"直连架构，依赖堆砌海量数据训练提升适应能力，缺少对操作原理的基础认知。而零次方提出的V0——创新采用"认知-行为"双系统架构，以被操作物体为中心构建空间表征，实现原理驱动式的智能操作。

人类的操作智能本质上是分层递进的：首先通过任务目标激发认知系统回滚知识，搜寻任务相关对象的物理结构组成和功能属性。对象先验和拓扑关系用于指导行为系