在2026WRC，预演一遍机器人进家

人形机器人什么时候能真正进家？2026世界机器人大会（WRC）上，没有具身智能公司会给出一个准确的节点。

不过，自变量、银河通用、原力灵机、千寻智能等几家公司，不约而同把“家”搬上了展台。叠衣服、收拾桌面、把饮料放进冰箱、准备一顿简单的早餐，拼在一起看，这构成了今年WRC上一场颇为完整的家庭场景预演。

家庭场景极其复杂和不可控，相比过去展会上常见的单次抓取和固定动作，这一次企业更愿意展示机器人面对物品位置变化、柔性物体和长流程任务时的自主判断与纠错能力。

但这仍然只是一次“进家”预演，一位参展商告诉新京报贝壳财经记者：“人们想要的是到家就能好好干活的机器人，不是买回家还要伺候的机器。”

眼下，企业仍在工业、商业服务和家庭之间寻找合适的落地顺序。要让机器人真正进入普通家庭，比“会做几件家务”更重要的，是拥有一个更聪明、更通用的大脑，正逐渐成为共识。

机器人做家务，到底有多难？

在WRC的自变量展台，餐桌、沙发、冰箱等家庭常用物件被整体搬进的客厅，多台机器人在其中穿梭工作，根据指令整理柔软衣物、拿饮料、收拾桌面。

WRC自变量展台上，机器人在家庭场景完成任务。图源/自变量机器人

千寻智能展台，Moz1机器人接到“整理客厅”的指令后，需要先识别现场的可乐、碗、垃圾和玩具，再把一个模糊的指令拆解成若干具体任务：饮料放进冰箱，碗放进洗碗机，垃圾投入垃圾桶，玩具归位。接下来再决定先做什么、后做什么，以及如何在不同位置之间移动。

另一个展厅的银河通用展台，Galbot G1正在完成一项长程的早餐制作任务，从面包机夹出烤面包以后，再拿起旁边的咖啡壶倒出咖啡。

原力灵机搭载模型具身基础模型DM0.5的桌面机器人和轮式机器人，分别完成了黄瓜的连续去皮与切片，展现多指协同、高频动作和精准柔性力控和长时原生记忆能力。

每一项任务都是人们日常居家的小事，但对机器人来说，这些流程涉及多物品操作、多步骤规划，是对机器人长程任务执行能力的极限施压。

“长”是第一个考验，但更难的在于不确定性。杯子不会永远摆在桌上的固定位置，衣服的材质、每天的形态都不一样，椅子可能被移动，冰箱门也可能没有完全关上，一个新的物品也随时可能突然出现。

银河通用相关负责人介绍，叠衣、洗衣展现的是机器人或者说具身大模型面对复杂物体的柔性操作能力，早餐制作所验证的则是机器人需要在连续扰动下始终保持任务闭环，并在路径中断的时候进行实时规划。

从Demo到真正进家，机器人还需要更通用和智慧的大脑

单看WRC机器人的家庭展区，除了动作慢一点，机器人基本已经能完成很多常见的家庭任务，“机器人保姆”似乎已经近在眼前。

但展台上的流畅演示，与未来家庭里一天甚至数年的持续运行，中间仍然隔着一条很长的工程化链条。这一点从企业自己的路径选择也能看出来，比如千寻智能提出的是“先工业、再商服、后家庭”的落地路径。

但为了实现让机器人进家的终极目标，各家都在从不同的方向尝试。

自变量在WRC现场同步招募机器人家长，让机器人进入真实的家庭打工。这一计划自今年5月份开始，让机器人在用户家中常驻最长一个月，在连续、真实的生活环境中提供服务；更早一些，自变量和58到家推出机器人上门家政服务，让机器人与保洁员协同完成清洁、收纳等家务。

一些共识也在达成，比如通过提升“大脑”能力让机器人具备跨本体、跨任务、跨场景的执行能力。

自变量创始人兼CEO王潜在《构建物理世界基础模型》主题演讲中提到，“服务家庭用户、在C端场景上肯定是需要通用模型来做的。”

落到自变量当下的实践中，这一通用模型指的是其自研的端到端的世界统一模型WALL-B，从零开始预训练，将视觉、语言、触觉、动作和物理预测等能力融合进同一个神经网络，让同一个模型具备空间推理能力，也能理解重力、惯性和摩擦力等物理规律，推演不同动作可能带来的状态演化，并具备记忆能力，以及在与环境的交互中持续学习。

银河通用也给出类似的答案，其具身大模型银河星脑匹配双足、轮式、重载等不同的机器人形态，并指挥机器人在家庭、零售、工业等场景中自主完成各自任务。让不同形态的机器人共享同一套通用智能，在不同物理环境中自主理解、决策并完成不同任务。

银河通用Galbot G1在WRC现场展示叠被子；图源/银河通用

无论是自变量的WALL-B还是银河通用的银河星脑，都在此次WRC上驱动了家庭、工业等不同场景下不同形态的机器人进行工作，也成为其模型泛化能力的展示。

“理想状态是让机器人到家里不用训练就能干活，但现在还有一些距离，所以我们希望让基础模型能力足够强，再进行一些特定的后训练。”银河通用产品合伙人傅强表示，这就像是让机器人先接受足够的通识教育，这样在面对新任务时能够更快上手。

新京报贝壳财经记者 张晓慧 编辑 陈莉 校对 卢茜