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“主人，欢迎回家。”
试想一下，在未来的某一天，当你回到家打开门的瞬间，门口早已站着一位可爱的智能机器人等你回家；进到家门口后，你只需在沙发上“葛优躺”，机器人管家便根据你的吩咐，做起简单又丰富的晚餐……
这样看似只存在于小说或电影里的虚幻情节，日前已被斯坦福大学AI实验室还原到生活中。
AgeTech老龄智能
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让人惊讶的是，仅需50次示教模仿学习，Mobile ALOHA机器人便可直接上手日常家务，如浇花逗猫、炒菜做饭、擦地洗碗、折叠衣服。
视频里，斯坦福Mobile ALOHA机器人进得了厨房，扭得动螺丝，还能自己搭坐电梯。
撕开包装、白灼生菜、切蒜、倒入蚝油、翻炒酱汁、摆盘上桌，不到几分钟，Mobile ALOHA就做好了一道蚝油生菜。看完Mobile ALOHA一系列操作后，不少网友抛出“以后养老，就靠斯坦福AI机器人！”的大胆设想。
事实上，在2023年4月19日中国消费者协会发布的《2022年养老消费调查项目研究报告》中便指出，家政清洁等日常料理服务（24.6%）、餐饮服务和老年饭桌（23.4%）、社会交往（23.4%）是居家养老的重点刚需服务内容。
同年11月，工业和信息化部印发《人形机器人创新发展指导意见》（下文简称《指导意见》）。《指导意见》指出，到2025年，人形机器人创新体系初步建立，“大脑、小脑、肢体”等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给。拓展人形机器人在医疗、家政等民生领域服务应用，满足生命健康、陪伴护理等高品质生活需求。
那么，一台通用机器人应如何满足我们的养老生活？AgeTech将结合业内专家访谈和海外案例分析，试图从产品技术、应用落地等不同方面，探讨老龄化趋势下，机器人走进家庭的机遇与挑战。
PART 01
「场景初探」
斯坦福大学研究，机器人能做超800项家务
斯坦福Mobile ALOHA并不是第一个会做家务的通用机器人。
2006年，谷歌创始人之一的斯科特·哈桑（Scott Hassan）怀着“研发一款全能机器人”的理想，成立了一家机器人初创公司Willow Garage。而彼时的机器人研发还处于早期阶段，由于缺乏统一的机器人操作系统，大家通常都要重复造轮子，即每个项目都要重新编码。
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（图源：Georgia InsTItute of Technology官网）
2010年，Willow Garage公司向世人推出了一款真正便捷好用的开源机器人操作系统ROS（robot operating system），并将ROS系统应用到PR2机器人中。通过ROS开源操作系统，这个高1.5米重225公斤的PR2机器人迅速掌握多种本领，不仅会端茶倒水开啤酒，饿了还能整一套煎饼果子；想玩游戏时，PR2甚至能来几局台球比赛（保证一杆进洞）。PR2机器人甚至还会自主找插座充电。
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（图源：Georgia InsTItute of Technology官网）
尽管在功能上已经做到相当智能了，但由于一台40万美元的高昂造价，PR2机器人始终未能走出实验室。Willow Garage公司的机器人之路也因商业化问题于2014年画上休止符。
十三年后的今天，斯坦福Mobile ALOHA机器人放弃了PR2直接购买现有机械臂的方式，而是采用低成本的开源硬件系统ALOHA，搭配一整套硬件装置（1个移动底盘松灵机器人差速底盘Tracer，2只手臂ViperX 300，2个腕部摄像头，1个顶部摄像头，1个移动电源和1台计算机），并结合ACT（Action Chunking with Transformers）算法强化学习，让机器人同样可以快速完成高精度的复杂任务。
简单来说，就是通过全身远程遥控系统，实现手把手教学，让通用机器人快速学会各种家务活。而斯坦福Mobile ALOHA机器人全套设备折合下来，仅需3.2万美元（约22万元人民币），比40万美元一台的PR2机器人足足节约了92%的成本。
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（图源：Mobile ALOHA团队）
但斯坦福Mobile ALOHA机器人的意义绝不局限于低成本的解决方案，更重要的是让我们智能通用机器人落地家庭消费场景的可能性。
从模拟数据来看，把机械臂固定在桌面上，机器人可完成825个任务，诸如保鲜袋密封、握取叉子、零食包装、抽纸巾、开酒瓶、打乒乓球、冲咖啡、扭螺丝等日常操作。
从实际生活场景的反馈数据来看，Mobile ALOHA机器人在进行20—50次人工示范教学后，可完成烹饪、清洁浴室和衣物洗涤等多种任务，并保持数个小时的稳定运行。而类似开启双门壁柜存放烹饪器具、呼叫电梯、推动椅子及清理洒落的葡萄酒等需要连贯且精准完成的复杂任务，在多次训练下，机器人完成率超80%。
在业内人士看来，要处理家庭中的各种家务活，机器人的精度、稳定性和视觉反馈都会是挑战。但毫无疑问的是，相比于过往下达命令－执行任务的单一任务场景，斯坦福Mobile ALOHA机器人通过模仿学习，给机器人不断设定规则强化学习，让我们看到通用机器人的能力边界实则非常广，更多实际应用还有待人们挖掘。
PART 02
「技术进阶」
大模型+机器人，迈向真正的智能化
曾在2019年，华为发布过一项“面向2025”的十大趋势。其中关于家庭场景的机器人应用，华为指出，到2025年，智能技术将渗透到每个人、每个家庭、每个组织，全球58%的人口将享用5G网络，14%的家庭拥有“机器人管家”，97%的大企业采用AI。
如今，站在2024年的开端，回顾这一趋势预测，5G和AI应用早已渗透到我们的生活中，但机器人管家却仍不见踪影。
如果说斯坦福Mobile ALOHA机器人的实验已经证明了技术的可行性，那么，大家千呼万唤的家庭机器人，到底卡在哪？
“我们现在看到的实验数据，大多是在确定的环境以及确定的指令下完成。相比于模拟环境，现实场景更具不确定因素。例如，人们在熟悉的居家环境下往往会发出模糊或语意不明确的指令，而在这种情况下，机器人往往会无法理解或执行错误。”业内人士指出。
因此，要机器人走进千家万户，必须提高其泛化能力和通用性。换言之，机器人单是学会执行任务还不够，还得拥有一颗智能“大脑”，既听得懂人话，还能在感知世界的基础上智能决策。
目前，业内已经开始往“大模型+机器人”方向探索。
2023年2月
微软宣布将尝试把ChatGPT嵌入到机器人中，增强其现实推理能力，帮助机器人完成任务。
2023年4月
阿里云将千问大模型接入工业机器人，通过钉钉对话远程指挥机器人工作。
2023年5月
普林斯顿、斯坦福、Nueva、哥伦比亚大学和Google的研究团队共同开发出一款接入大语言模型的智能家务机器人TidyBot，可根据用户个人喜好收拾整理房间物品。
2023年7月
谷歌DeepMind推出了机器人模型Robotics Transformer 2（RT-2），让机器人能像人类一样高效推理、实时输入和输出动作，学习更多内容。
2023年7月
斯坦福大学 AI 科学家李飞飞将大语言模型和视觉语言模型嵌入到机械臂中，实验结果显示，机械臂无需额外的数据和训练，便能直接执行人们的指令。
2023年10月
百度发布全球首款大模型家庭智能机器人“小度添添”，具备陪伴、贴心管家、生活助理、百变搭档、看护帮手、娱乐助手多项能力。
“加入大模型后，机器人可以把指令或者问题层层分解，结合机器视觉或传感器，针对现实环境进行快速的预测、推理，最终给出一套可行的解决方案。”
就好比一位行动不便的老人，让机器人递来一杯水时，嵌入了大模型的机器人在收到指令后，便会把问题迅速拆分成“水在哪－杯子在哪－怎么过去倒水－把水递给老人的路径规划”四个步骤。
“首先如何找到水杯，这一步就需要建立一个模型，模型中包括各式各样的水杯，机器人将会自主识别到塑料、玻璃、不锈钢等不同杯子，以及不同饮料的形态，例如水是透明的，橙汁是橙色等，这是涉及茶杯和水的数据。”
“当机器人把杯子端起来后，通过视觉或激光雷达可以实时感知自身位置以及老人的位置，那么机器人就可通过事先构建的房间地图迅速计算出一条安全可达的路径。事实上，机器人可以说是每分每秒都在计算手的位置，一旦目标移动位置，机器人也会随之更换其规划路径。”
业内人士告诉AgeTech，相比于过往不灵活、死板的程序执行，大模型让机器人更加灵活且智能化。无论是拿一杯水，还是炒一道菜，嵌入大模型后，机器人将直接按照一整套流程完成，甚至还可能比人更细节控，如“炒菜热锅前，油瓶需要倾斜多少度，才可以倒出来两毫升油”。
“大模型+机器人”的优势是显而易见的，但其缺点也是存在的。
一是算力成本高。大模型由于参数量庞大，多是十亿/百亿/千亿级别参数量，对硬件要求也会随之提高。内人士曾大致估算过，想要用数据训练一个中等规模的大模型，单是显卡方面的投入，就至少需要150万元。
二是大模型与机器人的结合，还需进一步训练。目前大模型在AI数字语音交互上的应用已经非常广泛，我们看到的AI数字人不仅可以回答用户问题，还可以吟诗作对。但大模型要与机器人的动作相结合，则需要在垂直领域进行训练。
三是用户私有化部署难。如果对私密性要求高的用户想要部署一个私有化模型，不仅训练难度大，还要面临高企的部署成本。
“事实上，目前我们所看到ChatGPT与机器人的结合应用，大多是通过大模型的接口，把推理工作放到云端部署，从而降低成本。目前在全球范围内，能做大模型的企业不多，类似海外的OpenAI，其每天的运营成本就超过300万元人民币。”
都说2023年大模型席卷一切，各大车企宣布上车大模型，阿里、百度、腾讯、科大讯飞、字节跳动纷纷入局大模型赛道，智普、百川智能等黑马企业加速拓展大模型的应用场景。透过“大模型+机器人”应用，我们不难发现机器人养老、机器人管家不再是天方夜谭，而且这样的数智生活已在日渐靠近。
但要让机器人走进千家万户，破解老龄化难题，刨除产品技术，背后还需要结合用户、市场，乃至行业政策、行业标准共同推动。
PART 03
「商业落地」
用户教育、成本问题、行业规范如何解？
要让用户花费数十上百万买一台机器人管家，并非易事。
在市场开发初期，如何让用户“平滑过渡”？一家美国机器人初创企业针对居家养老场景，推出了新的解决方案，用一款可移动的机械臂Stretch，替代高成本研发周期长的服务机器人，满足银发老人日常料理乃至家庭娱乐需求。
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（图源：Hello Robot官网）
Stretch是由美国谷歌前机器人高管Aaron Edsinger所创立的机器人公司Hello Robot于2020年推出的创新产品。
从产品形态来看，Stretch可看作一款轻便简单的复合机器人，视觉采用的是英特尔实感 D435i RGB-D 镜头，机械手臂以装有扭矩感应功能的伸缩杆+夹具的方式组合而成，底部采用的是智能移动底盘。
据了解，Stretch机器人主打低价、简单和实用，整套机器售价为19950美元（折合人民币约为14.36万元）。
Stretch机器人把移动地盘面积压缩至仅有一台14寸电脑大小，以方便自由穿梭家里各个角落。此外，Stretch机器人整机仅重51磅，即23kg，还可进行折叠存放。一旦用户要搬迁或外出，简单折叠就可以装进汽车后备箱。通过软件编程，用户还可以让Stretch机器人参与到家庭互动游戏中。
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（图源：Hello Robot官网）
亨利·埃文斯 (Henry Evans）是Stretch的忠实粉丝。曾在硅谷担任财务总监的他，中风瘫痪的噩梦曾让他一度失去生活的希望，长期卧床、生活不能自理，全身只有眼睛、头部、颈部以及左手拇指能轻微转动。
而智能机器人的到来，让他看到了生活的希望和曙光。如今日常的洗衣服、刮胡子、梳头、穿衣、洗杯洗碗等都可以让Strech来完成，偶尔还能和家人打纸牌，与孙女一起在庭院里玩抛球游戏。
在Hello Robot公司看来，美国家庭健康助理的平均费用超5000美元，而一台不到两万美元的Strech机器人不到十天就可以收回成本。
根据美国劳工统计局统计，美国注册护士薪资中位数为每小时37.31美元，年薪中位数为77600美元，薪酬范围在 59450-120250 美元不等。暂不论机器人完全替代护理工的投资回报，单是按机器人缩短护理工工作时长更高效完成老人护理工作来看，家务机器人/护理机器人的存在无论是对于护理工抑或是大众家庭来说，都是一件双赢的事情。
产品推出后，Strech机器人一直致力于商业化，先后上架可更换的机械臂夹具、提供机器保修翻新等服务。目前Hello Robot公司已和博世、Meta、微软以及一众高校达成合作。
在业内看来，得益于中国强大的供应链，机器人价格还有较大的下降空间。而类似Strech机器人的设备在国内其实也早已成熟应用于工业智慧仓储场景。例如深圳海柔创新科技有限公司推出的料箱机器人现已落地30个国家和地区，拥有上千个落地案例。但尽管功能类似且方案成熟，但要把机器人推向消费场景，还需考虑到市场接受度和安全规范等问题。
其中，最重要的就是如何把这类家庭服务机器人价格打下来。
以Strech机器人为例，尽管Hello Robot公司称其为一款低价实用的家务机器人。但据AgeTech初步推算，其硬件成本约为7000元人民币，对照其14.36万元（19950美元）的售价，硬件成本占售价不到5%。也就是说在Strech机器人成本核算中，研发设计几乎占据了90%以上成本。
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一位深耕机器人行业八年的L先生告诉AgeTech，工业机器人走向消费场景将会是大势所趋，典型的工业协作机械臂已经做到自动感知力控，并开始推向大健康场景。在国内，不乏机器人企业把复合机器人价格控制在10万元以内。随着产业链上下游的打通和零部件价格的下降，打造一款极致性价比的家庭服务机器人，只是时间早晚的问题。
一个产业要行稳致远，离不开行业规范和行业标准的设定。此前，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会便针对家电适老化，发布了GB/T40439-2021《用于老年人生活辅助的智能家电系统架构模型》和GB/T40443-2021《适用于老年人的家用电器通用技术要求》两项适老家电国家标准。
同样，家用服务机器人要走进千家万户，服务中老年人，也需要进一步规范行业标准管理，例如人与机器的安全，以及机器人与环境的安全。
纵观全球，布局家庭机器人的集团比比皆是，前有三星、LG、丰田试水，推出家务机器人，现有谷歌前技术高管下海创业，戴森豪砸50亿设立大型机器人中心研制家务机器人。未来还会有多少企业跨界布局“机器人管家”，打造智慧养老AI机器人，我们不妨且走且看，静待花开。
