超越CES熱潮：家用機器人為何需要自駕車的成功法則

(SeaPRwire) –   隨著CES 2026即將到來，以及一些預測認為首款價格實惠的家用機器人將在今年引發一場技術競賽，本週在拉斯維加斯會展中心穿梭的人們，可以預期看到令人興奮的機器人演示，以及我們自1960年代以來就不斷聽聞的宏大承諾。人工智慧的爆炸性發展，已將人形家用機器人的炒作機器推向全速運轉，公平地說，一場AI家庭革命確實正在進行中。

儘管我們多年來已接納了Roomba掃地機器人、智慧恆溫器，以及像Ring門鈴這類AI驅動的安全系統，但在我們實現《傑森一家》時代的助手之前，仍存在著數據可用性、隱私和社會接受度等重大問題。這些助手不僅能為我們摺疊衣物、幫助我們照顧孩子和年邁的父母，更能被信任去執行這些任務。

隨著我們的汽車持續獲得更高的自主性，家用機器人的時機似乎已經成熟。畢竟，如果實現自主性所需的AI、感測器、計算硬體和其他元件，已經變得足夠強大和安全，足以應對道路，為何它們不能接手家庭事務呢？

我從小收到Commodore 64電腦開始，就與電腦為伍。如今，作為一名AI與機器人領域的專家，同時也是一家AI新創公司的創辦人，我正在探索基於電腦的系統如何與我們的世界互動。雖然我們已經取得了長足進步，但要實現完全自主的人形機器人，產業界還必須克服許多技術障礙。

自主性的迷思

儘管AI程式設計充滿炒作與進步，但許多團隊難以將他們令人興奮、可供演示的概念驗證，轉化為現實世界中可用的東西——部分原因是系統缺乏完成AI訓練所需的數據和經驗。在家用機器人領域，成為早期採用者意味著將很大一部分的訓練責任放在使用者身上（事實上還是付費使用者），同時也引發了更大的隱私和安全問題。

就像道路上的自動駕駛汽車和系統一樣，家用機器人必須在99.999%的時間內安全高效地運行，因為一個錯誤就可能導致災難性的後果，例如爐灶未關、錯過服藥，或是在淋浴時摔倒。除了透過攝影機、感測器在現實世界中捕捉的大量數據以及實驗進行訓練外，家用機器人還必須準備好感知、推理並在面對意外情境時採取行動。

這種適應現實世界和意外情況的能力，一直是道路自動駕駛汽車的痛處（還記得它們本來應該……）。雖然合成數據、模擬和經驗有助於填補這些空白，但像……這樣的團隊也讓人類保持在決策迴路中，以幫助AI在面對令其困惑或混淆的情境時做出決策並快速行動。

進入我們私人家庭的機器人將會遇到更多意想不到的情況，從每棟建築獨特的實體地圖，到居住者的文化——即所謂的生活模式。無論在場外進行多少訓練，今天為我們的環境進行設定和持續訓練，就意味著要向雲端發送豐富的個人數據，從我們何時坐下吃飯，到我們如何解決與孩子的衝突以及教養方式。

在持續進行的……以及社交媒體巨頭利用用戶數據訓練自身模型所引發的反彈聲浪中，今天的機器人既被動又……地邀請進入我們的家園，並使我們的數據暴露在惡意行為者面前。

借鑒汽車產業的成功之路：一次解決一個問題

努力解決這個隱私問題，是當今產業面前令人興奮的挑戰之一。即使我們努力在此尋找解決方案，渴望今天就能真正發揮作用的家用機器人的開發者和早期採用者，也可以從汽車產業的成功中汲取經驗。

十年前，我們的汽車只有基本的定速巡航控制，而今天，早期的AI輔助已演變為自適應巡航控制、車道跟隨系統等等。事實上，自動駕駛汽車是數個AI系統協同工作的成果。

雖然汽車產業一直在逐個剝離問題和使用案例，但我們尚未將這種進步融入家庭。在Roomba首次進入我們家庭二十多年後，我們大多數的智慧設備——Alexa助手、Ring門鈴和AI聊天機器人——仍然無法與我們周圍的世界進行實體互動或移動。

合適的冰箱可能會在我們牛奶不足時通知我們，甚至為我們創建一份待批准的雜貨訂單，但仍然沒有機器人能幫忙將雜貨歸位，更不用說幫我們熨燙或掛起衣服了——這只是這個……中很早以前就承諾的眾多功能中的兩項。

向上發展？社會接受度對於推動新技術至關重要

雖然我們許多人都樂於將家務，甚至有時將我們的孩子，交給一個可靠的機器人，但產業需要做的，不僅是讓它們在尊重社會對隱私的期望的同時變得安全可靠。創新者還必須說服我們信任它們。

今天，我們認為載客電梯是理所當然的，但作為最早的自主運載工具，它們在當時是激進的。人類可以突然踏進一個箱子，或許聽到齒輪摩擦的聲音，然後在另一個樓層走出箱子——即使安全功能不斷創新，這也令人恐懼。這就是為什麼當這項非凡的壯舉變得像按下按鈕一樣簡單時，人類操作員仍然保留在崗位上。

電梯操作員現在是聲望的象徵，但在這項技術的早期，他們的存在對於建立信任和接受度、從而演變社會規範至關重要。

同樣地，雖然自從ChatGPT爆紅以來，很難避開關於AI反彈的故事，但這項技術多年來已透過信用卡詐欺偵測等服務，默默地協助我們。信用卡公司在未大肆宣傳的情況下實施了保護性演算法，並透過在交易被標記審查時讓人類重新介入決策，避免了用戶的反彈。

在家庭中，另一個人類並非答案，這將我們帶回了這個難題中最具挑戰性的部分。雖然家用機器人產業可以透過解決需要較少數據和計算的較小問題來取得成功，但創新者還必須解決一個更大的問題：如何獲取和保護那些將驅動、訓練並告知我們可靠助手的數據。

我們可能不需要等待50年才能趕上《傑森一家》的時代，但這條道路肯定比你在CES上看到的家用機器人演示所暗示的更長、更複雜。本週當你在展廳中漫步時，不要忽視那些不那麼令人興奮但有用的擦窗機器人、調酒機器人或吹雪機。從那些行走機器人的承諾中獲得啟發，同時我們也要聚焦於前方存在的挑戰。