IT之家7月19日消息，在家庭机器人竞赛中，最大的难题之一始终是让机器人进入陌生家庭后，依然能够完成各种家务，而无需针对每个家庭重新训练。如今，美国初创公司Sunday Robotics宣称，他们已经攻克了这一难关。

　　当地时间周四，总部位于美国旧金山湾区的Sunday Robotics发布了新一代机器人AI模型ACT-2，该模型将应用于旗下轮式家庭机器人Memo。

　　公司表示，在陌生家庭环境中进行测试时，即便面对此前从未专门训练过的衣物，Memo的叠衣服成功率仍超过99%。

　　 Sunday Robotics联合创始人兼CEO Tony Zhao在接受Business Insider采访时表示：“我认为，这项突破将大幅缩短家庭自主机器人的落地时间，2026年有望成为这一行业的重要转折点。”

　　长期以来，家庭机器人企业一直难以兼顾可靠性和适应能力。机器人或许能在实验室里完成一项任务，但一旦换到另一个家庭，或者遇到此前没有接触过的物品，就可能无法正常工作。例如，机器人如果只学会折牛仔裤，面对围巾时就可能束手无策。

　　 Sunday Robotics表示，ACT-2最大的优势就在于，它能够将在一个环境中学到的能力迁移到新的环境，从而避免为每一个家庭重新训练机器人大幅增加成本。

　　今年早些时候，Sunday Robotics完成了1.65亿美元融资，公司估值达到11.5亿美元(IT之家注：现汇率约合78.02亿元人民币)。

　　与此同时，公司还提出了一套新的机器人行业评估标准，命名为Solve。

　　 Tony Zhao表示，目前机器人行业大量展示的视频演示都存在一个共同问题：外界往往不知道机器人尝试了多少次才成功，也不知道测试是在什么条件下完成的，因此不同公司的演示很难进行公平比较。

　　他说：“每家公司的机器人、测试环境和测试物体都不同，很难判断行业到底有没有真正取得进步，就像拿苹果和橘子比较一样。”

　　按照Sunday Robotics提出的Solve标准，机器人公司应明确说明机器人能够完成哪些任务、测试是在什么环境下进行，以及进入新环境后还需要多少额外训练或人工协助。

　　目前，公司认为，稳定完成折叠衣物已经达到了Memo的第一个Solve能力标准。

　　为了实现这样的可靠性，Sunday Robotics采用了两阶段训练方式。

　　第一阶段，机器人通过人类示范学习基本动作。公司自主研发了一款带有传感器的数据采集手套，志愿者佩戴手套完成各种日常家务，机器人便能学习这些动作。

　　 Tony Zhao表示，这款手套制造成本约为200美元(现汇率约合1357元人民币)，其结构和传感器布局与Memo的机械手几乎一致，因此可以更精准地将人类动作映射到机器人身上。

　　第二阶段，则依靠Sunday自建的机器人测试平台不断进行自主练习。机器人利用已有知识不断尝试新任务，并通过不断纠错，在几分钟内快速提升完成任务的能力。

　　 Tony Zhao表示：“Memo在我们办公室里的表现，几乎可以完全复制到真实家庭环境中。”

　　他透露，过去几个月，公司一直在员工家中以及Airbnb民宿中测试ACT-2，以验证其在陌生环境中的适应能力。

　　 Sunday Robotics成立于2024年，由Tony Zhao和联合创始人Cheng Chi创办。Tony Zhao当时从斯坦福大学计算机博士项目退学创业，两人在硅谷一间黑客公寓里组建了最初的团队。

　　之所以选择家庭机器人赛道，是因为家庭环境远比工厂更加复杂、凌乱且充满不可预测性。Tony Zhao认为，如果机器人能够胜任家庭中的各种任务，那么距离实现物理通用人工智能(Physical AGI)——也就是能够像人类一样完成各种现实世界任务的AI，就更近了一步。

　　目前，Sunday Robotics员工人数已经超过100人。

　　公司早期投资人、风险投资机构Conviction合伙人Sarah Guo曾表示，她之所以投资Sunday Robotics，是因为创始团队不仅拥有极强的科研能力，更像埃隆.马斯克一样，坚定地希望打造真正面向大众消费者的大规模产品，而不仅仅停留在实验室研究。

　　与此同时，越来越多企业正在加速布局家庭机器人市场。

　　由创业孵化器Y Combinator投资的Weave Robotics计划今年秋季开始在美国加州交付售价7999美元(现汇率约合54270元人民币)的轮式机器人Isaac1，其主要功能之一就是折叠衣物。

　　另一家机器人公司1X则计划在同期推出售价约2万美元(现汇率约合13.6万元人民币)的人形机器人NEO。

　　特斯拉也正在推进Optimus人形机器人进入家庭市场。

　　 Sunday Robotics计划于今年秋季启动Beta测试项目，让Memo进入部分家庭进行试用，不过Tony Zhao并未透露具体参与家庭数量。

　　他表示，Memo在用户家中将主要依靠自主运行。只有当用户需要帮助时，远程工作人员才会介入，就像Waymo自动驾驶汽车在特殊情况下由远程支持团队提供协助一样。

　　不过，与不少机器人公司不同，Sunday Robotics明确表示，不会利用这些远程协助过程收集用户家中的数据来训练AI模型。

　　 Tony Zhao表示：“真正完全自主运行，才是建立用户信任的最好方式。我们并不是想借着远程操作者进入你的家里，偷偷收集数据，再用这些数据提升模型能力。”

　　此前，Sunday Robotics已展示过上一代模型ACT-1，能够完成清理餐桌、将餐具放入洗碗机以及制作浓缩咖啡等任务。

　　公司希望，ACT-2能够让这些能力变得更加稳定可靠，而折叠衣物只是第一步。

　　目前，ACT-2还在学习吸尘、整理玩具、拉拉链以及制作咖啡等更多家庭任务，不过Sunday Robotics坦言，这些功能目前还没有达到足够稳定、可以正式投入使用的水平。