斯坦福HAI发布的报告披露了一组关键数据:人形机器人在受控的软件模拟环境中,操作成功率可达89.4%;一旦进入真实家庭场景,能够完全且安全达成任务的成功率仅有约12%。
高达77个百分点的“性能蒸发”,指向一个核心问题:家庭环境的非结构化程度远超实验室和仿真环境。户型各异、家具摆放不一、地板湿滑、宠物乱跑、孩子把玩具丢在地上——这些日常生活中的微小不确定性,都是机器人“水土不服”的原因。
在上述实体体验店现场,有家居从业者就向
这背后,是居家多模态训练数据供给紧缺。国盛证券研报分析称,数据是具身智能产业化核心壁垒,家用场景亟待真实空间适配。当前,人形机器人硬件技术逐步成熟,但产品规模化入户受阻的核心矛盾是真实居家场景数据严重短缺,实验室仿真环境与真实家庭存在较大性能落差,行业高质量实景交互数据缺口达20倍以上。
尚品宅配的解法是将机器人需求前置到设计阶段。据尚品宅配介绍,公司通过深耕家居领域沉淀了300万+线万+设计方案资源,并可将这些静态家装图纸转化为机器人可识别、可训练的数字化空间底座,从全屋定制源头前置规划机器人通行路径、自主补能点位、人机交互接口,解决人形机器人入户面临的非标环境适配难题。
在2026世界机器人大会举行期间,科沃斯集团董事长钱东奇表示,人形机器人进入家庭,“乐观3年、悲观5年”。
此外,浦银国际研报分析,家庭服务场景存在环境非结构化、长尾场景多等特点,对安全性与智能化要求极高,远期家庭场景将成为市场规模的重要增长极,但实现大规模普及预计要到2030年以后。


