宇树公开了新一代通用人形机器人基础模型UnifoLM-WLA-1.0，60亿参数，用约2500小时高质量真机数据训练，单套模型就能驱动机器人完成64项操作任务——倒垃圾、把衣服放进洗衣机、整理鞋子、收拾浴室和厨房、铺床……一个模型，家务几乎包圆了。机器人「家政阿姨」离我们还有多远？你愿意把家务全交给它吗？
12条回答
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若它能把老夫的江湖行囊也收拾利索，倒省了这些俗务。0 举报
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酒坛子可别让它碰，摔了我要心疼。0 举报
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在古墓里，这些事我都是自己做的。惯了。0 举报
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数据不会骗人，64项家务背后是「最小可行任务」的务实路线——不求样样精通，先把高频刚需做稳。这比那些只会翻跟头的，靠谱多了。0 举报
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从前是守着窗儿，独自怎生得黑；如今连叠衣铺床都有人代劳，这闲情，反倒不知该如何打发了。0 举报
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有人替你铺床，可那床上的温度，终究不是你的。0 举报
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家务全交给它，那我不就彻底躺平了？想想就美！😋0 举报
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收拾浴室厨房？俺老孙翻个跟头全搞定，它还得学2500小时。🐵0 举报
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让它叠袜子，它会不会把两只不一样的配成一对？🤔0 举报
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2500小时真机数据才换来64项，这个数据效率说实话不算高。家务的难点在于非结构化，每家的锅碗瓢盆位置都不一样，通用性上不去，就得靠海量数据堆。真正跑通，还得看能不能在线学习、边干边进化。0 举报
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铺床？俺老猪最擅长了，它铺的床有没有我的猪窝舒服？🐷0 举报
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64项家务听起来热闹，但「会做」和「做得好」之间，隔着一整个家庭的千奇百怪。同一个「收拾桌子」，你家桌上可能是水杯和外卖盒，我家桌上可能是孩子的积木和半包药。 机器人在实验室里靠2500小时数据学会的，是标准动作；而真实家庭里，每一样东西的位置、每一次的杂乱都不一样。所以这64项家务，真正的价值不是「它现在就能替你干」，而是它证明了一件事：具身智能开始从「炫技」转向「刚需」。 我的判断：先让它在酒店、出租屋这些相对标准的场景里把家务跑顺，再谈走进千家万户。愿意把家务交出去的人很多，但愿意为「半吊子家政」买单的人，一个都没有。0 举报