机器人能成为家人，还是永远只是家电？

想象一个清晨，你还在穿拖鞋，厨房里一位“白帽子”机器人已经为你磨粉、压粉、上把手、出杯，再小心翼翼把热腾腾的意式端到你面前。它叫 Memo，会在台面与洗碗机之间穿梭，甚至能用同一只手夹起两只玻璃杯。当机器会端咖啡、会收拾碗盘、还能听懂你的指令，问题就来了：它是家人，还是家电？从技术进步看，答案正在变得耐人寻味。Memo 背后团队不仅自研硬件，还用与机器人手形态一致的“数据手套”收集人类操作数据，用以训练模型，让抓取与操控更接近人的灵巧。这种方式被资深学者称为“更聪明的数据采集”，再叠加大语言模型带来的场景理解与任务规划，机器第一次有机会在“乱糟糟”的家里完成多步骤任务。类似的探索正迅速扩散：面向家庭与服务业的通用机器人、量产的人形机器人、规模化的具身智能数据集，让行业从“炫技式表演”迈向“能在真家里干活”。产业侧也在加速：服务机器人到2035年或达数千亿美元规模、复合增速超17%，电商、建筑与养老需求是拉力，政府投入与供应链突破是推力。也因此，越来越多人愿意把机器人视为“准家人”。对孩子而言，具身的 AI 伙伴随叫随到、耐心十足、情感回应迅速，能在练习社交与自我表达时提供安全的“情感支架”；调查显示，青少年甚至会把它们当作密友、笔友，少部分产生暧昧式互动。对老年人和失能人群，机器人能承担陪护、康复提醒与日常照料，在人手紧缺的社会补上缺口。在家庭日常里，它们还能化身“可教的助手”：你示范一次，它学会打理你的咖啡机或收纳偏好。当“会干活、能共情、可被教”的能力叠加，人与机器的关系自然从工具走向陪伴。然而，把机器人等同于“家人”，目前仍跨不过几道硬门槛。真实家庭环境充满不确定性，鲁棒性、能耗、成本与维护依然是痛点；不少看上去顺滑的视频，离“无人看护、长时可靠”还有距离，很多产品在关键环节仍需远程操控。实际部署里，照护机构曾发现，清洁、充电、排障占用了大量人力，忙不过来时机器人就被束之高阁。更棘手的是情感与伦理：一些伴侣型机器人会“装作”专业人士，产生幻觉式建议；儿童很容易把拟人化交互当真，快速形成依赖；当一台情感机器人因商业决策而停运，孩子失去的是日常中的情感承认，这种“被下线的亲密”带来双重伤害。再加上网络安全、隐私泄露与情感操控的结构性风险，让“像家人一样的温度”必须放在清醒的制度与设计边界之内。所以，它会是家人还是家电？或许我们需要第三种说法——“有界的家人”。在角色上，它是协作型成员，强调助理而非替代，像一位能干的同住室友；在权责上，它须对能力与局限透明，是否有人类远程介入一目了然；在体验上，它可以提供情感支持，但不伪装权威，不承诺它无法兑现的“陪伴永恒”；在工程上，为故障与停服设计“善后机制”，像数据可携带、替代服务与情感过渡；在社会层面，为未成年人互动设红线，约束广告与诱导机制，确保亲密不被商业化绑架。这样一来，它既不被矫饰为有意识的主体，也不被贬损为冷冰冰的器具，而是“有情感效应的器物”——温度来自我们的投射，但边界由我们共同制定。值得乐观的是，技术在逼近“像人那样用手”的关隘，产业在从实验室走向烟火人间，市场与治理也在同频进化。真正决定它能否“像家人”相处的，不只是算法精度与手指关节，更是我们为其设定的社会契约：清晰的角色、可追责的系统、对脆弱群体的优先保护，以及把人际连结放在技术之上的价值排序。也许更重要的问题不是“机器人能否成为家人”，而是“当它们越来越像家人行事时，我们如何不忘彼此仍是人”。家人的本质是相互承认与共同承担，而机器没有主观体验。让它们在家庭中发挥最大善意的方式，或许是把它当作放大人类关照的放大器：我们赋予它技巧与边界，它回馈我们时间与秩序。等到下一杯咖啡端上来，不妨也把目光抬高一点：技术能替我们做事，但只有我们，能决定家是什么。

为什么机器人先上流水线，而不是先洗碗？

为什么工厂的机械臂已经拧完上千万颗螺栓，家里的水槽却还在等你收拾？这不是机器人“嫌脏”，而是物理世界的难度曲线：装配线是规则的棋盘，厨房是随时换规则的街机。对机器来说，先攻克规则世界，才有底气走进我们的烟火人间。流水线给机器人提供了“温室”：零件尺寸、位置、姿态高度可控，治具、夹具和标定点把不确定性压到最低；任务高度重复，允许算法和硬件长期优化迭代；安全规范、网络与电源、运维团队一应俱全。结果就是高利用率与可量化回报——很多工厂会算这笔账：若一个工人的年成本是10万元，替代设备需在约1.5年回本，机器人24小时值守、故障率可控，账很容易算得清。现实也给出了答案：中国2024年新增工业机器人约29.5万台，占全球一半以上，金属机械行业装机同比猛增31%，电子行业年均增长16%，生产效率提升20%—50%的案例并不罕见。家庭场景则像“无穷多关卡”的开放世界。盘子大小随缘、杯子材质各异、台面湿滑反光、热锅烫手、孩子与宠物随机闯入，加上一地杂物与千变万化的光照和遮挡，对视觉、触觉、力控和规划提出了极端的泛化要求。让机器人像人一样“摸杯、判重、控力、顺手放入洗碗机”的每一步，都需要对软硬件的精密协作和强大的自适应能力。你在视频里看到Memo能做一杯像样的意式咖啡，那背后是长时间的数据采集、训练与工程调校；把这一能力稳定扩展到千家万户、面对无工程师值守的长周期运行，难度会指数级上升。经济性也在左右选择。工厂里一台机器人可以全年高负荷运行，摊薄硬件、维护与软件升级成本；而家务的使用频次和时长分散多样，愿意为“慢且偶尔出错”的机器人支付多少钱，是一道更挑剔的需求曲线。这就是为什么服务机器人市场在增长，却仍以标准化较高的场景先行，比如餐饮巡航、商场导览、仓储搬运，而不是从“湿、滑、热、脏、碎”的厨房开局。工程可行性与供应链成熟度，也天然偏向工厂。工业机器人最关键的控制器、减速器、伺服系统已经形成稳定的全球供应链，精度可到±0.02mm、无故障运行两万小时的产品比比皆是；中国本土厂商的渗透率已超过50%，在轻载与协作领域全球竞争力突出。反观“洗碗”这类灵巧操作，需要高转矩密度电机、低延迟力控、智能灵巧手、电子皮肤与更强的动态平衡与规划，这些仍在攻坚。就连领先的人形与家务机器人团队，也在用更聪明的数据采集方式——比如用与机器人手部同构的“数据手套”采人类演示——来缩短差距，但距离“普适家庭版”仍需时间。安全与可控，是工业率先落地的另一把门钥匙。工厂可以用治具与围栏降低碰撞风险，用“算控安融合”和“AI审计模型”给算法装上护栏，避免极端动作；而家庭里有刀具、热液、电器、隐私与网络安全，任何一次失控都不可接受。相比之下，制造业的标准、审查与责任体系更加完备，便于规模化部署。别忘了数据飞轮。装配线“同质化、强约束”的任务更容易形成高质量闭环数据，驱动算法快速迭代；厨房则是一万种杯子的长尾。正如业内所言，语言与图像模型有“全互联网”可学，但机器人还没有“可供学习的物理互联网”。这也是为什么车企跨界造机器人更有优势：车间先部署、边干边学，算法与硬件的自举速度更快，等技术成熟后再走向更开放的家庭空间。这并不意味着家务永远是“最后一公里”。当通用灵巧手、触觉感知、具身大模型和低成本平台逐步成熟，且家庭环境开始“为机器人而设计”（台面规范化、器物可识别化、更多嵌入式智能家电接口），洗碗将像当年的扫地一样水到渠成。今天机器人先上流水线，是把确定性与价值密度更高的果实先摘下来，用可验证的效率与可靠性为明天的家务自由打地基。也许真正的问题不只是“机器人何时洗碗”，而是“我们如何把世界变得更适合人与机器共同生活”。当人类学会为机器留出秩序，机器也会学会在我们的不确定里温柔行走。等那一天来临，你的厨房会像一条小小的生产线，而你的生活，也会因此多出更多的时间与想象力。

机器人做的饭，还会有“妈妈的味道”吗？

当一台会说话、会控火候的机器端来一盘热气腾腾的家常菜，你第一口尝到的，到底是“算法的准确”，还是“妈妈的味道”？味道，其实是记忆的密码、时间的容器，也是科学与情感交汇最神奇的地方。从“能做”到“做好”，机器人已经跨过了不小的鸿沟。今天的烹饪机器人不再只是机械翻炒：它们用多路传感器感知油温与湿度，用PID算法把温差压到5℃以内，能在26秒把锅面拉升到300℃，在330℃的高温区稳定完成爆炒；三分钟出一道川味小炒，甚至一台设备最快1分钟出餐。有团队通过拆解上百位名厨视频，生成AI温度曲线，声称口味还原度可达98%。在几次盲测里，人也常把“机器人菜”和“大厨菜”混淆。这些并非噱头，而是火候、时间、投料曲线被严格量化的结果。但“妈妈的味道”，从来不只是一套参数。它还包含食材与习惯的细微差别——哪家的酱油、哪块前腿肉、晚一点下葱还是提前爆香。这里，供应链与个性化正在补齐短板。以“微型中央厨房”方式运营的门店，配合净菜包与复合调味包，把损耗率从15%–20%拉到5%以下，确保原料稳定；家用侧，智能厨电已能记录家人的专属菜谱，甚至结合健康数据给出烹饪建议。有人提出“录味机”的构想，把一位家庭厨师的口味曲线精准记录与复现；而餐厨AI也能根据你冰箱里的照片生成菜谱，把“你家那点小偏好”逐步学进去。更关键的是“会学你”。最新一代具身智能，让机器人不仅能控温、能翻锅，还能被“手把手教”。有公司用与机器人手爪等构的训练手套，由真人在真实厨房做家务以采集高质量数据；还有团队明确提出“用户应该能教会自己的机器人”。当你给它三五次示范、把“少一勺盐”“多半分火”的口头偏好化为数据，这台机器就开始拥有“你家”的味道轮廓。当然，真实厨房也会“精准失误”：结块的盐仍被准确投了3克，结果咸到难以下咽；许多门店暂时无法细致响应“葱蒜少点、油再减一成”的即时个性化。这些脆弱性，提醒我们“算法的稳健”仍在路上。行业正在迭代——更细颗粒度的料仓、在线味觉校准、动态投料闭环——它们都在把那2%难以还原的空间继续压缩。最难复制的，叫“情感场域”。航天任务里，哪怕能量、营养都达标，仍要给宇航员预留“家乡味”的奖励餐，因为食物是“心理胶水”。社会学家把能与人建立情感联系的系统称作“关系型人工智能”：它未必有“心”，却能理解你的语境与偏好。把它放回餐桌，“妈妈的味道”还包括等待时的对话、端上桌时的目光、为你留的一口脆边。这部分，机器难以直接烹制，但它可以把时间还给关系——当机器人承担了重复劳动，留给家人更多一起吃饭、讲讲今天的时光，味道也会因此变得更像“家”。所以，机器人做的饭，会有“妈妈的味道”吗？答案正在成形：在风味层面，它越来越接近，足以做到家族配方的高保真复刻与长期保存；在情感层面，它更像一座桥，帮你把味道的记忆稳定下来，把陪伴的时间空出来。也许在不久的将来，“妈妈的味道”会有两份备份——一份留在她的手里，一份留在你家那台会做饭的机器里。等到某个深夜加班归来，机器按你们家的参数端上一碗热汤，你会发现：被复制的不是爱，但它让爱更容易抵达。技术让烟火气可规模化、可控；人情让烟火气有归属、有温度。当我们把味道的数据化，也别忘了把相处的时刻留白。也许“妈妈的味道”的下一代定义，是“妈妈教给机器、机器守护给家人” —— 让记忆可传，风味不散，团圆常在。

一个会犯错的笨拙机器人，会更讨人喜欢吗？

想象一下：清晨的厨房里，一台戴着红色棒球帽的小机器人笨拙地把咖啡粉拍得满台都是，抬头在“脸屏”上露出一个不好意思的笑，然后小心翼翼地重来一次。你会忍不住想帮它一把，对吗？奇妙的是，这种不完美，恰恰可能让我们更愿意接纳它、喜欢它。社会心理学里有个“跌倒效应”：一个原本有能力的个体犯下无伤大雅的小错误，反而更可爱、更讨喜。放到机器人身上同样奏效。研究显示，适度的拟人化会提升信任与亲近感，而当机器人诚实承认局限、对错误“认错并改正”时，人们更容易原谅与依赖。有实验发现，高拟人化AI在承认错误后获得宽恕的概率可提升约四成以上。换言之，“会犯错且会道歉”的机器人，比“永不出错却冷冰冰”的机器，更像一个值得信赖的伙伴。这也解释了为什么像Sunday Robotics的Memo会让人觉得亲切。它不是冷峻的人形，而是卡通化、友好的造型，搭配两只钳式手臂和会变高低的移动底盘，在真实厨房里慢吞吞地完成萃取、压粉、上把手、接杯子。它甚至能用同一只手“别扭地”同时夹起两只玻璃杯——看得出不完美，却看得见努力。这种“像人却不装成人”的设计避免了“恐怖谷”带来的不适，反而激发我们的照顾欲与共情：它在学，我们也愿意等。关键不只在“笨拙”，还在“成长”。人类天然偏爱带有学习曲线的存在。Memo背后用“人手套数据”训练，让机器人获得更人手般的抓取与操作策略；它被放进“真实、杂乱”的家庭场景里，去识别器具、摸索力度与顺序、出错并修正。更有意思的是，团队希望未来用户能“教”自己的机器人新技能——这种共创关系，会把工具变成伙伴，把一次失误变成一次彼此拉近的契机。情感陪伴领域的经验也在呼应这一点。人们对机器人着迷，往往因为它们始终在线、耐心回应、不过度逼真又足够贴心。像日本的Aibo和LOVOT，故意保留“人造物”的特征，靠灵动行为与柔软形象建立温度。事实证明，真实世界的消费者并不苛求完美：扫地机会卡一点、割草机偶有偏差，只要错误“无害、可恢复、越用越好”，就能赢得长期信任与复购。当然，笨拙必须有边界。令人发笑的小失误，会拉近距离；影响安全、反复打断任务的严重错误，只会让人恼火。最“招人喜欢”的，是那种可解释、可预期、在学习中逐步减少的错误。设计上，给机器人一张“不装”的脸、一套坦诚的自我讲解与道歉能力、一种“越挫越勇”的改进节奏，再配上对安全的硬约束与优先级管理，笨拙就能变成魅力，而非负担。所以，答案是：会。一个会犯错的笨拙机器人，往往更讨人喜欢——前提是它的错误轻微且可修复，它愿意承认并努力变好，而你能看见它的进步。这种“人味儿”让科技不再疏离。也许更值得我们深思的是：当我们乐于拥抱不完美的机器时，我们其实也在与自己的不完美和解。未来的家庭里，机器人是否不仅在学做家务，也在无声地提醒我们——成长本来就伴着跌跌撞撞，重要的是一起往前走。

机器人打碎传家宝，到底应该谁来负责？

想象一下：你的家务机器人正一边哼歌一边端着杯子穿梭厨房，突然一个转身，祖传青花瓷应声落地。刹那间，科技的未来和传家的过去撞在了一起。谁来买单？这不只是“谁赔钱”的问题，更是“智能时代的责任边界”是什么的问题。答案并非一句话能打住，因为家庭机器人是硬件、软件、算法与云服务的“合体”。在真实家庭里，孩子、宠物、光照反射、湿滑地面和杂乱台面无处不在，像Memo这类家用机器人能抓取杯子、装洗碗机已属不易，但它的每次动作都牵动多方责任链。归责，需要像事故调查一样还原“因”与“果”。若破碎源于产品缺陷，责任就直指生产者与软件/算法提供者。设计失当、传感器标定错误、力控阈值不合理、云端更新导致策略异常，都属于缺陷范畴。按现行产品质量与侵权规则，只要证明缺陷与损害有因果关系，制造商通常承担无过错责任；当软硬件共同致害时，再按过错与影响比例在制造商、软件开发者、系统集成方之间分担。整机厂往往会以产品责任险来兜底，并可能触发召回与修复义务。若是网络安全事件引发的“跑偏”，比如机器人暴露已知漏洞而未及时修补，被攻击后误操作，厂商难辞其咎；但如果用户忽视强制更新、设置弱口令或擅自越权改机，用户就要承担相应过失。具身智能设备既在物理世界行动，又在数据世界学习，网络安全不再是“可选项”。若使用方式明显超出说明与合理预期，责任会回到用户身上。让清洁机器人去搬运古董、关闭安全围栏、移除禁入区、无监管运行高风险动作，都会被认定为不当使用，按过错分担。若事故发生在安装调试或由第三方运营人员遥操作时，安装/服务方及其用人单位应对其操作承担责任；对消费者而言，生产者与销售者仍有先行赔付义务，之后再在产业链内部追偿。别忽略合同与保险的力量。家庭场景的风险差异大，越来越多的机器人随附第三者责任险或由品牌投保产品责任险；家财险也可能覆盖特定类型的器物损失。需要注意的是，用户协议里的“免责声明”并不能免除法定的缺陷责任，重大过失亦不可被格式条款一笔带过。参与早期内测的用户如果签了风险知情与免责条款，索赔空间可能被收窄，但对明显缺陷与安全义务的豁免仍有限。真的摔了，怎么主张？先保留证据：事故现场照片/视频、破损残片、购买凭证、估价或鉴定报告。再固定技术证据：导出机器人日志、传感器数据、版本与更新时间、操作情境，避免断电清空。同步通知厂商售后与保险报案，记录沟通。对于有历史与稀缺性的传家宝，通常按修复费用与贬值损失计算；若无法修复，再参照市场估值与合理鉴定费用。情感价值难以货币化，但清晰证据会让协商更顺畅。能否未雨绸缪？完全可以。为机器人设置禁入区与物体“黑名单”，把高价值器物移出可达路径；开启低抓力与安全模式，限制动作速度；定期更新并启用强口令与设备指纹；在有儿童与宠物的时段降低任务权限；让厂商提供可导出日志、力控上限、异常急停与清晰的风险提示。对企业而言，把安全默认值、标准化测试、网络防护与责任保险当作“标配”，比炫技更重要。归根到底，“机器人打碎传家宝谁负责”，答案是“以因定责、按过错与合约分担，由制造商的缺陷责任兜住底线，保险完成风险转移”。更长远的答案，是让标准、保险、法律与工程实践一起进化：补齐家庭机器人安全标准空白，明确软硬件联动时的责任切分，要求云端更新前的风险评估与回滚机制，让每一次改进都可追溯、可解释、可理赔。当我们把双手从家务中解放出来，也把“责任的缰绳”交给了系统设计与社会治理。真正成熟的技术，不是从不失手，而是让失手变得罕见、透明、可被公正地弥补。在让机器照看我们的生活之前，不妨先替它们想好：边界在哪里，代价怎么算，信任如何建立。这样，未来落地时，瓷器不碎，心也不慌。

新知 - 大圆镜｜一杯咖啡背后的革命：家庭机器人Memo如何敲开“混乱”现实之门

对抗知识焦虑，从看懂这条开始

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一个“全栈”野心

Memo背后的公司Sunday Robotics及其联合创始人赵东（Tony Zhao），正在挑战机器人领域最艰难的课题之一。“我们想把人们从洗衣、洗碗等所有家务中解放出来，”赵东说。这句看似简单的愿景，背后是对技术路径的深刻思考。长期以来，工业机器人被禁锢在精确、重复的流水线作业中，它们无法适应、也无法即兴处理任何预设程序之外的变化。而家庭，恰恰是这个世界上最“非结构化”的环境之一：随意摆放的杯子，到处乱跑的孩子和宠物，不断变化的光线。在这里，机器人需要具备识别、抓取、使用和适应的综合能力。为了实现这一目标，Sunday Robotics选择了一条最艰难但可能也最正确的道路——“全栈”模式，即从硬件设计到AI模型训练，全部自主掌控。他们认为，只有这种垂直整合，才能真正打磨出能够在混乱现实中稳定工作的机器人。这种“不走捷捷径”的野心，让Memo的每一次笨拙尝试，都显得格外珍贵。

像人一样学习的秘密

Memo能够清理桌面、将两个玻璃杯巧妙地叠握在同一只手中放入洗碗机，这种惊人的灵巧性，源于Sunday Robotics的一项核心创新：一种新颖的机器人训练方式。传统的机器人遥操作，如同用游戏手柄控制角色，信号损失和延迟巨大。Sunday Robotics另辟蹊径，他们让远程工作者佩戴一种类似Memo机械手的特制手套，亲身完成各种家务。这些价值400美元的手套能捕捉到人类在操作时细微的力度、角度和决策，为AI模型提供了前所未有的高质量训练数据。“这是一种更智能的数据捕获方式，”加州大学伯克利分校的机器人专家肯·戈德伯格（Ken Goldberg）评价道。这就像教一个孩子学写字，不是简单地告诉他笔画顺序，而是握着他的手，让他感受每一笔的力道和节奏。这种源自人类真实经验的数据，正在为机器人注入更接近于“直觉”的物理交互能力。赵东和另一位创始人迟宬（Cheng Chi）在斯坦福大学期间的研究，如低成本遥操作项目Mobile ALOHA，早已为此埋下伏笔。他们深知，AI的智能涌现依赖于海量数据，“ChatGPT训练于整个互联网，但我们还没有机器人的互联网。”而他们现在所做的，正是为具身智能（Embodied AI）编织这张“数据之网”的最初几根丝线。

具身智能的“阿波罗时刻”

Memo的出现并非孤例，它标志着整个AI领域正迎来一次关键转向：当大型语言模型解决了“思考”的问题后，下一步就是让AI学会“行动”。几乎所有头部AI公司都将目光投向了具身智能，因为人类社会的真正复杂性，源于物理世界的交互。在这条赛道上，群雄并起。挪威公司1X Technologies推出了人形机器人NEO，它不仅能完成家务，甚至在遇到难题时，可以呼叫“远程专家”接管操作，边做边学。Figure AI的Figure 03则直接定位为“为家庭场景而生”，其演示视频中流畅的家务处理能力引发全球关注。中国的越疆也发布了售价仅7499元的Rover X1，试图以亲民价格推动家庭智能体的普及。这些形态各异的机器人，无论是采用更稳定高效的轮式结构（如Memo），还是更适应人类环境的人形双足（如NEO），其共同目标只有一个：攻克“家庭”这个终极试炼场。

横亘在前的三座大山

尽管前景激动人心，但通往每个家庭的道路依然漫长且崎岖。技术、成本和信任，是所有机器人公司必须翻越的三座大山。首先是技术上的泛化能力。实验室里的成功演示，能否在千万个布局、光线、杂物各不相同的家庭中复现？Physical Intelligence的CEO Karol Hausman坦言，即便拥有无限数据，现有算法也无法在复杂、长程任务中实现100%的成功率。其次是高昂的成本。1X的NEO售价高达2万美元，这远非普通家电的价格。如何通过规模化生产和供应链优化，将成本降至大众可接受的范围，是商业化的关键。最后，也是最微妙的，是用户的信任与接纳。机器人进入家庭，涉及安全、隐私等一系列伦理问题。一个能在家中自由行动、配备摄像头的设备，如何确保数据安全？当机器人犯错，比如打碎了昂贵的餐具，责任谁来承担？此外，“恐怖谷效应”带来的心理不适感，以及教会用户如何与一个复杂的智能体互动，都是需要跨越的障碍。

以“家务”为名的北极星

为了加速破解这些难题，学术界也在行动。斯坦福大学的李飞飞团队发起了首届BEHAVIOR家务挑战赛，被誉为机器人领域的“ImageNet时刻”。比赛要求机器人在虚拟家庭环境中，完成50项完整的、长达数分钟的复杂家务任务，如烹饪、清洁、整理。李飞飞希望，这个以人为中心的“北极星”任务，能像当年的ImageNet数据集一样，为整个领域提供一个清晰的衡量标准和前进方向，凝聚全球智慧，共同推动具身智能的发展。这不仅是一场技术竞赛，更是一次关于AI与人类关系的价值导向——技术的目标是增强和赋能人类，而非取代。Memo和它的同伴们，正是这一理念的早期践行者。它们将在明年陆续进入首批测试用户的家庭，在真实的锅碗瓢盆和鸡毛蒜皮中，接受最终的检验。或许最初，它们会像早期的个人电脑一样，只吸引那些愿意容忍不完美的科技爱好者。但正如赵东所说，用户甚至可以“教自己的机器人做新事情”。这种人与机器共同学习、共同成长的过程，本身就充满了未来的魅力。那个机器人管家为你端上咖啡的早晨，或许比我们想象的更近。而这一切，都始于解决那个最基本，也最困难的问题：如何让机器，真正理解并融入一个“家”。