随着2026年消费电子展（CES）闭幕，在拉斯维加斯展会现场的参观者，看到了诸多令人眼花缭乱的机器人演示。有人预测，今年首款平价家用机器人或将引发一场技术竞赛。
确实，人工智能的爆发式发展，已经将人形家用机器人的炒作推向高潮。扫地机器人、智能恒温器及智能门铃等人工智能安防系统已融入日常生活。而且，随着汽车自动化技术日益成熟，家用机器人似乎迎来最佳发展时机。毕竟，如果实现自动驾驶所需的人工智能、传感器、计算硬件及其他关键组件已足够可靠，为什么不能应用于家庭场景？
看上去，一场由人工智能驱动的家庭革命已在酝酿之中。
但在家用机器人成为真正的家庭助手之前，仍然有诸多关键问题亟待解决，例如数据可用性、隐私保护以及社会接受度等。这些未来的家用助手不仅能帮我们叠衣服、照顾孩子和年迈的父母，更重要的是它们值得信任。
我自幼接触计算机，最早拥有的是一台Commodore 64。如今，作为一名人工智能与机器人领域的教授，同时也是一家人工智能初创公司的创始人，我正在持续探索计算机系统如何与现实世界互动。尽管技术已经取得了长足进展，但要真正实现完全自主的人形机器人，整个行业仍需攻克大量技术难关。
自主化迷思
尽管人工智能编程领域进步显著，但超过46%的企业难以将炫酷的概念验证转化为实用产品，部分原因在于系统缺乏训练数据与实战经验。在家用机器人领域，早期用户（而且都是付费用户）实际上要承担大量训练任务，这更凸显了隐私与安全风险。
与自动驾驶汽车一样，家用机器人必须在99.999%的时间内安全运行，因为一次失误就可能造成灾难性后果，例如炉灶未关、漏服药物，或在浴室滑倒。除了要基于摄像头、传感器以及现实世界实验采集的海量数据进行训练外，家用机器人还必须具备在突发情况下进行感知、推理和行动的能力。
适应现实与意外场景的能力，一直是自动驾驶汽车的痛点（人们或许还记得，自动驾驶汽车原本被认为会在2020年实现普及）。尽管合成数据、模拟仿真和经验积累在一定程度上弥补了这些短板，但仍然需要人类介入决策回路，类似于Waymo的“车队响应”团队，在人工智能遇到困惑或无法判断的场景时，协助其迅速作出决策并采取行动。
家用机器人进入私人空间后，将面临更多不可预测场景：从房屋独特布局到家庭成员的“生活模式”。无论进行多少离线训练，落地部署都意味着向云端上传大量隐私数据，包括用餐习惯甚至家庭矛盾的处理方式。
当前，门铃摄像头引发的隐私争议尚未平息，社交媒体巨头因为利用用户数据训练自有模型而饱受批评。在这样的背景下，家用机器人可能成为被动记录与主动观察的“双刃剑”，使个人数据暴露在不法分子面前。
借鉴汽车产业：分步破解难题
解决隐私问题是当下整个行业面临的重要挑战之一。但渴望推出实用机器人的开发者与早期用户，不妨参考汽车行业的成功路径。
十年前，汽车仅配备基础的定速巡航功能；如今，这类早期的人工智能辅助系统已经演进为自适应巡航、车道保持等多种功能。事实上，自动驾驶汽车并非单一系统，而是多个人工智能系统协同运作的产物。
汽车产业一直在循序渐进，逐一解决问题和应用场景，然而，家庭场景却未延续这种渐进式创新。二十多年前，Roombas扫地机器人就已问世，但我们的大多数智能设备，无论是Alexa助手、Ring门铃，还是人工智能聊天机器人，至今仍然无法在物理世界中与环境互动或自由移动。
智能冰箱或许可以提醒用户补充食品并生成购物清单，但至今仍然没有机器人能够帮我们整理采购物品，更不用说熨衣服或挂衣服这类任务了。这些早在20世纪60年代英国广播公司（BBC）的一段预测视频中，就已经被描绘为触手可及的未来。
社会接受度：技术落地的关键
尽管许多人期待将家务甚至育儿交给一台值得信赖的机器人，但整个行业除确保产品安全可靠外，还需赢得公众信任。
如今，乘坐电梯早已被视为理所当然，但作为最早出现的“自动化交通工具”，电梯在19世纪问世时却堪称革命性创新。人们突然可以走进一个箱体，或许还能听到齿轮摩擦的声响，走出箱体便来到了另一个楼层。即便安全装置不断改进，这种体验在当时仍然令人恐惧。正因如此，尽管这项非凡技术已经简化到“按下一个按钮”即可自动运行，电梯内仍然保留了人类操作员。
如今，电梯操作员更多被视为一种身份与格调的象征；但在技术发展的早期阶段，他们的存在对于建立信任和提高社会接受度进而改变社会规范，至关重要。
同理，自ChatGPT横空出世以来，对人工智能的质疑声便不绝于耳，但事实上，这项技术早已在信用卡欺诈识别等服务中悄然发挥作用，为我们提供帮助。信用卡公司在部署防护算法时并未过度宣传，并在可疑交易中重新引入人工审核，有效避免了用户的抵触情绪。
家庭场景中，引入“人类监督”并非答案，这又回到核心挑战。尽管家用机器人产业可以通过解决低数据需求的小问题取得进展，但创新者必须直面如何安全获取、利用训练数据这一终极命题，让它们成为可靠的“家庭助手”。
我们或许无需再等50年，就能追上科幻片中描绘的未来，但这条路远比消费电子展上的家用机器人演示更加漫长和复杂。穿行于展馆之间时，不妨多留意那些不那么炫酷却实用的窗户清洁机器人、调酒机器人或扫雪机器人。纵然前路充满严峻挑战，展会上那些行走的机器人所承载的愿景，依然值得我们为之鼓舞。
编者语：
·训练可靠的机器人所需海量数据涉及隐私和安全问题，以及不同市场的监管要求，对于跨国公司和中国出海企业，如何在本土化场景中合规地解决数据安全难题，是必须面对的挑战，也是可能形成优势的关键。
·新能源汽车产业的发展，为中国机器人创业公司提供了一条值得借鉴的创新路径：从“单点突破”到“系统集成”。
·对于注重家庭观念与隐私的中国消费者而言，人机之间能否建立可靠的信赖关系尤为重要，提示机器人企业除了技术研发，更需在产品安全、伦理和用户体验上投入同等精力。（财富中文网）
本文作者杰森·科索博士（Jason Corso）是Voxel51的联合创始人及首席科学官，同时担任密歇根大学丰田人工智能与电气工程及计算机科学教授。作为计算机视觉领域的资深专家，科索博士二十余年来一直致力于视频理解、机器人与数据科学的学术研究。
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