隨著2026年消費電子展（CES）閉幕，在拉斯維加斯展會現場的參觀者，看到了諸多令人眼花繚亂的機器人演示。有人預測，今年首款平價家用機器人或將引發一場技術競賽。

確實，人工智能的爆發式發展，已經將人形家用機器人的炒作推向高潮。掃地機器人、智能恒溫器及智能門鈴等人工智能安防系統已融入日常生活。而且，隨著汽車自動化技術日益成熟，家用機器人似乎迎來最佳發展時機。畢竟，如果實現自動駕駛所需的人工智能、傳感器、計算硬件及其他關鍵組件已足夠可靠，為什么不能應用于家庭場景？

看上去，一場由人工智能驅動的家庭革命已在醞釀之中。

但在家用機器人成為真正的家庭助手之前，仍然有諸多關鍵問題亟待解決，例如數據可用性、隱私保護以及社會接受度等。這些未來的家用助手不僅能幫我們疊衣服、照顧孩子和年邁的父母，更重要的是它們值得信任。

我自幼接觸計算機，最早擁有的是一臺Commodore 64。如今，作為一名人工智能與機器人領域的教授，同時也是一家人工智能初創公司的創始人，我正在持續探索計算機系統如何與現實世界互動。盡管技術已經取得了長足進展，但要真正實現完全自主的人形機器人，整個行業仍需攻克大量技術難關。

自主化迷思

盡管人工智能編程領域進步顯著，但超過46%的企業難以將炫酷的概念驗證轉化為實用產品，部分原因在于系統缺乏訓練數據與實戰經驗。在家用機器人領域，早期用戶（而且都是付費用戶）實際上要承擔大量訓練任務，這更凸顯了隱私與安全風險。

與自動駕駛汽車一樣，家用機器人必須在99.999%的時間內安全運行，因為一次失誤就可能造成災難性后果，例如爐灶未關、漏服藥物，或在浴室滑倒。除了要基于攝像頭、傳感器以及現實世界實驗采集的海量數據進行訓練外，家用機器人還必須具備在突發情況下進行感知、推理和行動的能力。

適應現實與意外場景的能力，一直是自動駕駛汽車的痛點（人們或許還記得，自動駕駛汽車原本被認為會在2020年實現普及）。盡管合成數據、模擬仿真和經驗積累在一定程度上彌補了這些短板，但仍然需要人類介入決策回路，類似于Waymo的“車隊響應”團隊，在人工智能遇到困惑或無法判斷的場景時，協助其迅速作出決策并采取行動。

家用機器人進入私人空間后，將面臨更多不可預測場景：從房屋獨特布局到家庭成員的“生活模式”。無論進行多少離線訓練，落地部署都意味著向云端上傳大量隱私數據，包括用餐習慣甚至家庭矛盾的處理方式。

當前，門鈴攝像頭引發的隱私爭議尚未平息，社交媒體巨頭因為利用用戶數據訓練自有模型而飽受批評。在這樣的背景下，家用機器人可能成為被動記錄與主動觀察的“雙刃劍”，使個人數據暴露在不法分子面前。

借鑒汽車產業：分步破解難題

解決隱私問題是當下整個行業面臨的重要挑戰之一。但渴望推出實用機器人的開發者與早期用戶，不妨參考汽車行業的成功路徑。

十年前，汽車僅配備基礎的定速巡航功能；如今，這類早期的人工智能輔助系統已經演進為自適應巡航、車道保持等多種功能。事實上，自動駕駛汽車并非單一系統，而是多個人工智能系統協同運作的產物。

汽車產業一直在循序漸進，逐一解決問題和應用場景，然而，家庭場景卻未延續這種漸進式創新。二十多年前，Roombas掃地機器人就已問世，但我們的大多數智能設備，無論是Alexa助手、Ring門鈴，還是人工智能聊天機器人，至今仍然無法在物理世界中與環境互動或自由移動。

智能冰箱或許可以提醒用戶補充食品并生成購物清單，但至今仍然沒有機器人能夠幫我們整理采購物品，更不用說熨衣服或掛衣服這類任務了。這些早在20世紀60年代英國廣播公司（BBC）的一段預測視頻中，就已經被描繪為觸手可及的未來。

社會接受度：技術落地的關鍵

盡管許多人期待將家務甚至育兒交給一臺值得信賴的機器人，但整個行業除確保產品安全可靠外，還需贏得公眾信任。

如今，乘坐電梯早已被視為理所當然，但作為最早出現的“自動化交通工具”，電梯在19世紀問世時卻堪稱革命性創新。人們突然可以走進一個箱體，或許還能聽到齒輪摩擦的聲響，走出箱體便來到了另一個樓層。即便安全裝置不斷改進，這種體驗在當時仍然令人恐懼。正因如此，盡管這項非凡技術已經簡化到“按下一個按鈕”即可自動運行，電梯內仍然保留了人類操作員。

如今，電梯操作員更多被視為一種身份與格調的象征；但在技術發展的早期階段，他們的存在對于建立信任和提高社會接受度進而改變社會規范，至關重要。

同理，自ChatGPT橫空出世以來，對人工智能的質疑聲便不絕于耳，但事實上，這項技術早已在信用卡欺詐識別等服務中悄然發揮作用，為我們提供幫助。信用卡公司在部署防護算法時并未過度宣傳，并在可疑交易中重新引入人工審核，有效避免了用戶的抵觸情緒。

家庭場景中，引入“人類監督”并非答案，這又回到核心挑戰。盡管家用機器人產業可以通過解決低數據需求的小問題取得進展，但創新者必須直面如何安全獲取、利用訓練數據這一終極命題，讓它們成為可靠的“家庭助手”。

我們或許無需再等50年，就能追上科幻片中描繪的未來，但這條路遠比消費電子展上的家用機器人演示更加漫長和復雜。穿行于展館之間時，不妨多留意那些不那么炫酷卻實用的窗戶清潔機器人、調酒機器人或掃雪機器人。縱然前路充滿嚴峻挑戰，展會上那些行走的機器人所承載的愿景，依然值得我們為之鼓舞。

編者語：

·訓練可靠的機器人所需海量數據涉及隱私和安全問題，以及不同市場的監管要求，對于跨國公司和中國出海企業，如何在本土化場景中合規地解決數據安全難題，是必須面對的挑戰，也是可能形成優勢的關鍵。

·新能源汽車產業的發展，為中國機器人創業公司提供了一條值得借鑒的創新路徑：從“單點突破”到“系統集成”。

·對于注重家庭觀念與隱私的中國消費者而言，人機之間能否建立可靠的信賴關系尤為重要，提示機器人企業除了技術研發，更需在產品安全、倫理和用戶體驗上投入同等精力。（財富中文網）

本文作者杰森·科索博士（Jason Corso）是Voxel51的聯合創始人及首席科學官，同時擔任密歇根大學豐田人工智能與電氣工程及計算機科學教授。作為計算機視覺領域的資深專家，科索博士二十余年來一直致力于視頻理解、機器人與數據科學的學術研究。

Fortune.com上發表的評論文章中表達的觀點，僅代表作者本人的觀點，不代表《財富》雜志的觀點和立場。

財富中文網對原文有刪減和調整

譯者：劉進龍

編輯：魏雨彤