浙江
两阶段训练法：像教小孩一样教机器人不只是叠衣服，整个行业在加速隐私问题怎么处理？
家人们，机器人进你家叠衣服这件事，终于不再是科幻片了。
美国一家叫 Sunday Robotics 的初创公司，最近发布了新一代机器人 AI 模型 ACT-2，装上它的轮式机器人 Memo，在完全陌生的家庭环境里叠衣服，成功率干到了 99% 以上。
注意，不是实验室里摆拍的那种——是真人家里，没训练过的衣服，直接上手就叠。
说实话，这比很多人想象中要难得多。
你可能觉得，叠衣服嘛，不就是折几下的事？但对机器人来说，这简直是地狱级难度。
举个例子：一个机器人在实验室里学会了折牛仔裤，你把它放到另一个家庭，沙发上扔着一条围巾——它大概率就懵了。因为围巾的材质、形状、软硬度跟牛仔裤完全不一样，它之前学的那些"套路"全都不管用了。
这其实就是家庭机器人行业长期以来的痛点：在实验室里什么都能干，进了别人家就成废物。
每个家庭的布局、光线、物品摆放都不同，如果每次进新家都要重新训练一遍，那成本谁也扛不住。
Sunday Robotics 的创始人 Tony Zhao 说，ACT-2 最大的突破就是——它能把在一个环境里学会的能力，直接迁移到新环境，不需要针对性重新训练。
那 ACT-2 是怎么做到的？说白了，就两步。
第一步，人类示范。 团队自己做了一副带传感器的数据采集手套，成本只要 200 美元。志愿者戴上手套干家务，机器人就在旁边看着学。关键是这手套的结构跟 Memo 的机械手几乎一模一样，所以学到的动作能原封不动地"翻译"给机器人。
第二步，自己练。 学完基础动作后，机器人自己在测试平台上反复练习，错了就改，几分钟之内就能把新任务跑通。有点像你教小孩系鞋带——你示范一遍，然后让他自己反复扣，扣错了重来，慢慢的就熟了。
叠衣服只是第一步。ACT-2 还在学吸尘、整理玩具、拉拉链、做咖啡——当然这些功能目前还没达到能放出去的水平。
但 Tony Zhao 很自信，他觉得 2026 年会是家庭机器人行业的重要转折点。
这还真不是他一个人在吹。看看赛道上的其他玩家：
- • Y Combinator 投资的 Weave Robotics，今年秋天要在加州交付售价 7999 美元的轮式机器人 Isaac 1，主打功能之一就是叠衣服
- • 另一家机器人公司 1X 计划同期推售价约 2 万美元的人形机器人 NEO
- • 特斯拉也在推进 Optimus 进家庭市场
说白了，做家庭机器人这件事，已经从"能不能"变成了"谁先到"。
值得一提的是，Sunday Robotics 今年早些时候刚融了 1.65 亿美元，估值冲到 11.5 亿。团队虽然只有 100 多人，但创始人 Tony Zhao 是斯坦福计算机博士退学创业，联合创始人 Cheng Chi 也是科研背景出身——典型的硅谷极客故事。
他们还提了一套新标准叫 Solve，要求同行们公开说明：机器人到底能干什么、在什么环境下测的、换新环境后还需要多少人工协助。这波操作挺有意思——相当于自己先立规矩，把行业卷起来。
这里必须夸一下 Sunday Robotics 的一个做法。Memo 在用户家里主要靠自主运行，只有当用户需要帮助时，远程工作人员才会介入——有点像 Waymo 自动驾驶的远程支持。
但重点是，他们明确表示不会利用远程协助来收集用户家中的数据训练模型。
Tony Zhao 原话是："真正完全自主运行，才是建立用户信任的最好方式。我们不是想借着远程操作员进你家里，偷偷收集数据。"
老实说，在 AI 公司疯狂薅数据的今天，能有这种表态，挺难得的。
所以问题来了：如果有一台能帮你叠衣服、做家务的机器人，售价大概在 1-2 万美元之间，你会考虑入手吗？评论区聊聊你的想法
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