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作为一名在深圳摸爬滚打十几年、很少接触高新科技的家政从业者，龙开柳意外地站在了具身智能落地家庭场景的最前沿。
作者：钱玉娟封图：受访者供图
2026 年 4 月 17 日，深圳福田区的一个花园式小区里，50 岁的保洁阿姨龙开柳按响了户主的门铃。
房门打开，站在龙开柳旁边的是一台身高约一米五、银白色外壳、拥有修长机械臂和两支灵活夹爪的轮式智能机器人，以及随行的工程师。
这是龙开柳和机器人"同事"的又一次配合——在过去的一个多月里，她已经习惯了这样的"三人组"。自 3 月 13 日以来，她接了十几单"人机协同"保洁任务，用时下科技圈的热词来说，她带着一个具身智能机器人上户。
这是一项率先在深圳落地的智能保洁服务。和龙开柳一起上户的机器人来自自变量，58 到家提供平台支持。
作为一名在深圳摸爬滚打十几年、很少接触高新科技的家政从业者，龙开柳意外地站在了具身智能落地家庭场景的最前沿。
"会思考的学徒"
龙开柳是湖南人，2012 年来到深圳，凭着勤快和细致，在家政保洁行当站稳脚跟，拉扯大了孩子。
三年前，她加入 58 到家平台，成为一名保洁员。2026 年 3 月，她的订单列表里开始出现一种特殊的标记：智能搭档保洁（机器人助手）。
"刚开始我也不知道怎么回事，只是听说有机器人可以跟我们一起干活。"龙开柳回忆，那是一个下午，三点钟，她准时到达客户家门口时，机器人已经由工程师带到了现场。
第一次见机器人的龙开柳，没有太多惊讶，她换好鞋套进屋，习惯性地扫视全屋，按照智能搭档保洁协作流程开始干活。
令她意外的是，身边的机器人似乎也在做同样的"观察"，它安静地停在客厅入口处，摄像头转了转，打量着整个空间。客户家的地上散落了小孩的一堆玩具。龙开柳发现，机器人并没有胡乱抓取，而是先挑开障碍，有条不紊地从最外侧把玩具一个一个装进盒子。
这种"先观察、后规划"的做法，让龙开柳觉得它不仅是一台机器，更像一个"会思考的学徒"。
按照服务流程，这种智能保洁订单的时长为 3 小时，龙开柳和机器人的分工明确。
机器人负责客厅区域的物品收纳和基础清洁。餐桌上随机摆放的杯子、遥控器被归置成一条直线；沙发上凌乱的衣物被逐一折叠；散落的鞋子被准确地放入鞋柜。最后，它还熟练地提起垃圾袋，并为垃圾桶套上新的袋子。
龙开柳则腾出手来，拎着清洁剂走向厨房和卫生间，清理重油污的抽油烟机缝隙、瓷砖缝里的霉斑、洗手台角落的积垢，这些是机器人目前还无法触及的领域。"这些活儿最累最磨人，但也最考验手艺。"龙开柳说，机器人接手了那些重复性的体力活，她主要解决卫生死角。
配资平台查询入口这对"人机 CP "还会互动。叠被子和铺床这种需要两人配合的大动作，机器人已经能准确感知龙开柳的动作力度。不过第一次配合时，机器人拿不准大件被褥的重心，叠厚被子时，需要龙开柳搭把手。
但一个月下来，龙开柳发现这位搭档进化得很快。"现在我只要起个头儿，拎起被角一抖，它就能用夹爪精准接住另一头。"搭档合力能将床铺得平整，把厚重的被子叠得整齐。
龙开柳还经历过这样一个订单，不仅有机器人工程师陪同，还有几位记者在场。订单完成后，工程师和机器人语音互动，让它把桌子上放着的一盘橘子分给大家。
让龙开柳啧啧称奇的是，机器人走到桌边，取了一个橘子，递给了离它最近的女士。随后它环视一圈，继续递橘子。在场的人很快发现规律，机器人学会了"女士优先"。
目前，机器人劳动力还远不能取代纯人工。整理玻璃杯或比较重要的东西时，龙开柳还是会亲自收拾，她担心机器人的夹爪会夹碎或破坏物品。"它帮我收拾那些零零碎碎的东西，虽然动作比我们慢一点，但摆得很整齐。"龙开柳说。
"机器人已经能替代你做多少活儿？"面对记者的提问，龙开柳想了想说："大概 30% 的工作量。"她还在期待机器人的下一次进化。
进入真实世界的成本
目前，智能保洁服务的价格与同平台纯人工保洁的价格持平。一位居住在深圳的国际友人看到新闻报道后，在 58 同城 App 上预约体验了这项智能保洁服务，并在社交平台感慨："三小时收费加上小费才 149 元，这个价格在硅谷甚至雇不到一个纯人工的小时工。"
龙开柳与机器人协同完成智能保洁服务，这样一个订单给她带来的收入，和常态服务 3 小时的收入一样。这也意味着，从出动机器人到完成上户服务全流程的成本由自变量承担。
被问及机器人进入家庭的价格时，自变量创始人王潜称："我们要广泛进入家庭，一定是尽可能让所有的家庭都能用得起。"
目前一台具备双臂协作能力的机器人，造价动辄数十万元，很难进入寻常百姓家。
但王潜表示，当下阶段，权威股票配资，多空杠杆，炒股配资杠杆，平台排名机器人进入家庭场景，是真实数据的导入过程。自变量早在 2024 年初就投入建设自有数据工厂，目前拥有全国乃至世界规模最大的数据工厂之一，但除了工厂采集，外部真实环境采集的数据对自变量机器人的迭代演进至关重要，即使这是极为烧钱的事。
"物理信息越多的数据，价值越高，采集也更难。"自变量机器人 CTO 王昊介绍。
据了解，58 到家连接着超 4500 万家庭，是具身智能技术落地的天然试验场。通过与 58 到家合作，自变量试图打通"技术研发—场景验证—商业闭环"路径。
机器人保洁上户越来越多，除了收获赞美，也收到不少吐槽。有些用户反馈机器人干活儿太慢，以及还要有一位工程师随行。
元股证券:ygzq.hk对此，自变量公开回应称：在现阶段，受限于技术的发展，机器人的动作相比于人来说确实慢很多，但这也正是机器人在智能进化道路上迈出的第一步，通过在真实家庭场景不断实践和学习，随着服务次数的增加，它将会越来越熟练。
深圳市龙华区人力资源行业协会秘书长欧江认为，这一模式绝非机器对人工的简单替代，而是通过人机分工互补、优势叠加，重塑了家庭保洁的服务逻辑，既破解了传统家政的效率、成本痛点，也为人机协同赋能民生服务提供了可借鉴的深圳样本。
牛奶与糖水
龙开柳向随行的工程师打听过，机器人是怎么操作的，工程师解释，后台有综合智能系统支撑任务全流程。
龙开柳不懂那些高深的技术用词，她也不知道，深圳开展的这项智能保洁服务试点，可以算是全球具身智能行业从实验室走进真实家庭的重要一步。
在科技圈，自变量机器人是一个特殊的存在，它没有扎堆让机器人跳舞、翻跟头或是跑步竞速，而是聚焦机器人"大脑"，从一开始就把家庭场景作为主战场。它也是国内唯一一家同时获得字节跳动、阿里巴巴、美团、小米四大互联网科技巨头投资的具身智能公司。
王潜解释，不主攻运动型机器人，因为硬件壁垒低、易复制；不首攻工业场景，因为工业流水线任务重复、环境固定、安全边界清晰，极度依赖于后训练。自变量走上家庭端这条路，主要依赖通用模型的底层能力。
王昊举例称，当机器人面对一只装有半杯水的透明玻璃杯时，它不能靠预设程序，而是要通过视觉和触觉的融合，像人类一样"尝试"着稳稳拿起。
这并非技术远景。自变量机器人在 4 月 21 日发布世界统一模型架构 WALL-B 后，把视觉、语言、动作、物理预测等所有能力放在了同一个网络中联合训练，从底层模型上缓解了模块间的数据搬运损耗和信息断层。
王昊介绍，机器人每一次失败后的调整都会更新到模型参数中，这类似于人脑记忆的自我更新机制，WALL-B 基础模型也能自主更新，其智能化或将从模仿进入到涌现。
这种基于底层模型能力的进化，支撑着自变量机器人率先走进了真实的家。
家庭场景的难点在于泛化性和精细操作。自变量机器人的一位研发工程师解释："每一户的桌子高低、材质、形状都不同，模型必须在复杂多样性的家庭中顺利完成任务。"
王昊将这种数据来源比喻为"牛奶数据"——嘈杂、随机但营养丰富。相比之下，实验室里的固定光照、无干扰环境产生的只是"糖水数据"，用"糖水"喂大的机器人，一旦进入真实家庭，面对乱踢的拖鞋、跳上桌子的猫、折射光线的镜面，会迅速失效。
在具身智能的行业浪潮里，围绕家庭场景展开的创新并不算少。有的聚焦儿童陪伴，有的在养老院和医疗场景内试水，像自变量这样，将机器人放入家政这一高频且真实的场景中，与保洁阿姨肩并肩做家庭服务，并取得规模化数据的，还是少数。
在进入超 100 户真实家庭服务后，自变量计划于 5 月 25 日推出搭载 WALL-B 的家用服务机器人，进入真实家庭场景提供服务。包括龙开柳在内的保洁阿姨们的职场可能悄然改变。
欧江看到，在深圳人力资源服务的一线，越来越多的机构、平台、企业开始给普通蓝领赋能，通过培训让他们完整地操控自动化或智能化设备，从而实现人机协同。
龙开柳并不了解什么是具身智能，也不懂什么是世界统一模型，但她知道，过去的一个多月，机器人的表现一次比一次好。
当机器人安静地退出门外，龙开柳会回看下那个被整理后的空间，这是她和"同事"在三小时内共同完成的成果。收获客户的反馈后，龙开柳拎起工具包，赶往下一户人家，她身旁的那台银白色机器人将被工程师装箱带走股票配资平台适合短线交易吗，等待下一次上户召唤。
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