你每天早晨醒來，迎接你的不是瑣碎的家務清單，而是一個貼心且全能的家庭機器人，它不僅能跑酷般靈活地穿梭在家中執行任務，還能依據每個家庭的獨特布局和需求，熟練地疊衣、烹飪美食，甚至體貼地幫你把滿載生活用品的購物籃輕輕松松卸下。這一切並非科幻電影中的場景，而是真實發生在當今機器人技術研發前沿的故事。
盡管早期的機器人更像是昂貴的藝術品，比如PR2這類龐然大物，造價高達數十萬美元，只能在極少數實驗室裏展現身手。然而，隨著技術進步和成本降低，家庭機器人正逐漸擺脫「天價標簽」，走進尋常百姓家。像是新一代的Stretch 3機器人，不僅價格更加親民，輕巧的設計也使其更適合家庭環境，它那靈動的機械臂搭配智能網絡攝影機，如同擁有了眼睛和雙手，能夠在廚房裏揮灑自如，甚至只需少量指導就能學會制作美味菜肴，如史丹福大學研發的低成本機器人所展示的那樣，它們已經能夠透過少量數據學習如何烹飪蝦類菜品。
真正賦予新一代機器人生命力的是AI技術的飛躍，特別是深度學習和神經網絡的套用。這些「通用機器人大腦」不再依賴繁復的預編程，而是能透過即時感知環境、學習使用者習慣並不斷自我最佳化，從而實作更加人性化和智能化的操作。以谷歌公司的RT-2模型為例，它能從網絡文本和影像中汲取知識，並將這些抽象的資訊轉化為具體的機器人動作。此外，透過模仿學習和生成式AI技術，科研團隊已經成功教會機器人掌握多種新技能，顯著加快了它們的學習曲線。
然而，與GPT-4等基於海量互聯網數據訓練的AI模型不同，家庭機器人需要實實在在的物理世界互動數據來支撐其智能發展。針對這一挑戰，谷歌深度思維公司發起了「開源X-Embodiment協作」專案，攜手眾多研究機構共同收集機器人操作的各種技能數據。得益於此，RT-X等機器人模型得以在更大規模的數據基礎上訓練和發展，具備了超越傳統系統的「視覺常識」，在學習各種家務技能時成功率提升了50%以上。
展望未來，家庭機器人的發展方向將以更低的成本、更高的智能和更強的適應能力為主導，逐步成為我們日常生活中的得力助手。它們將在一次次實物演示和互動學習中日趨成熟，最終能夠無縫融入我們的家庭生活，解決那些看似簡單但對於機器人卻曾是巨大挑戰的日常任務，真正實作人們的那個古老夢想——擁有一位全能的家務小能手。
