人人都愛吃飯，但刷鍋可就不一定了。看完這句話問一下自己：水槽裡的鍋碗瓢盆扔了幾天沒動了？
每至於此，相信各位讀者都熱切地希望能有個機器人來拯救自己。有人就問了，不是已經發明瞭洗碗機了嗎？這話我就不愛聽：洗碗機不也得自己動手把碗放裡面啊？
我們要的是在自己什麼都不用動、最多動個嘴的情況下，把所有的碗洗得乾乾淨淨。洗碗機自然是滿足不了的。所以，我們需要一個對家務活樣樣精通的機器人。電影中我們見到過太多的家庭助理機器人了，它們被設計出來的主要目的就是幹家務。衝個咖啡、做個早餐、制定個行程什麼的。比如鋼鐵俠的jarbis、堅哥的傻強，我們介紹過的《禁忌星球》里科學家的機器人管家等。
實際上，這些場景已經不僅僅侷限於電影中了。2016年扎克伯格就給自己做了個智能助手來進行安排自己的活動行程、哄孩子、做早餐等活動。當然，它並不像我們想的那樣是一個擁有四肢的機器人，而是一個智能控制的系統，下發指令讓洗碗機、音箱、掃地機器人來分別執行。它的功能自然也有很多缺陷，比如由於API接口不統一，很多智能家居無法接入，而且開發時間非常漫長。
連扎克伯格都搞不定的東西，離我們一般人就更遙遠了，目前也只能說是富豪的遊戲。那麼，難道我們普通人就該和智能家務絕緣嗎？
當然不是。
心心念的智能家務小能手，現在都能幹啥了？
人人都說，家庭是社會的細胞。從古到今，這個細胞的變化可真是不小。
比如中國的古代的家庭分工非常明確：男耕女織。一個主外，一個主內。那會兒也沒有什麼家用電器，物質又貧乏，最多也就洗碗洗衣服掃地打孩子。但是今天就不一樣了。家庭分工越來越模糊，經濟壓力越來越大，男女雙方基本都要主外，那孩子、老人、飯食、衣物、衛生等等一大堆事務的矛盾日益凸顯。
正在於此，家政服務的市場變得越來越大，更多的人開始從事家政行業，保姆越來越普遍。據統計，僅北京一地家政服務人員的缺口就達到了150萬人。當人力不足以滿足行業需求的時候，替代性產品就出現了，各種機器人開始大顯身手了。
另一方面，現代人們的生活居住空間存在明顯的結構化特徵，功能分區非常明顯。大部分人都是在臥室入睡、餐廳吃飯、浴室洗漱，很多精裝小區裡甚至連傢俱擺放位置都是一模一樣的。人們的生活空間被侷限在有限的30、40平米里，將空間數據化讓機器人能夠理解也成為了可能。
家庭功能區的細分也就讓不同家務之間的邊界變得尤為明顯。這樣一來，家務機器人的功能可以非常單一而精準。在AI時代到來之後，各種家務機器人蜂擁而上，迅速搶灘登陸家政市場。就目前而言，市場上的家務機器人基本可以按用途分為以下幾種類型。
衛生保潔型。最常見的大概就是要數掃地機器人了。掃地機器人的工作原理非常簡單，其主要依靠機身安裝的感應器來探測前方的障礙物，然後轉彎、在室內反覆行走打掃。在這個過程中，其可以完成自身的定位和地圖創建。在洗碗機這一塊，其智能判斷碗盤的油膩程度，然後來自動匹配洗碗模式，比如洗滌劑的多少、洗滌的時長、水量的多少等。
日常飲食型。讓機器人做個早餐、衝個咖啡不是什麼難事兒。英國公司moley robotics曾經研發出來一款廚房機器人，其擁有20個電動馬達、24個關節和129個傳感器。通過對人類做飯的動作、做飯的時間等進行學習，它便能夠記住一道菜的製作程序。熬湯、切菜、擺盤甚至是來個廚房雜耍都不是什麼問題。
情感交互型。從某種程度上來講，帶孩子和陪老人也是家務活的重要內容。在這兩個方面，市面上出現的很多語音交互產品如智能音箱等，都可以算作是在分擔家務。比如智能音箱給孩子唱歌、講故事等。而對老人而言，一系列在家庭場景內使用的AI養老產品比如遍佈房間內的傳感器提醒等，也是家務負擔的排解者。
採買日用型。如何增加自己的幸福感呢？答案之一就是定期扔東西，比如海爾冰箱採用的圖像識別技術，其可以自動識別和記錄食物的種類、放入時間等信息，以便提醒用戶需要注意的接近保質期的食材。除此之外，目前已經有人在研發自動購買補充家庭用品的系統了。通用電氣公司就在美國推出了一款智能洗碗機，當洗滌劑快用完的時候它能夠自動連接到網店下單，這就保證了洗完工作的連續性。
綜合來看，在家務處理方面，相關產品已經在從簡單處出發，逐步描繪出替代人工家務的全景圖。在未來，對家務活的吐槽，也可能會逐漸銷聲匿跡。
家務活雖然難做，AI還是有一套的
隨著越來越多的產品的湧現，家電也已經逐步實現了智能化，其很大的一部分工作過程並不需要人為干預。但是，實際上來講，所謂的“智能化”大概也只能被稱為“半智能”，它們仍然需要手動設定、連接。要想把家務活做好，仍然不是一件十分簡單的事情。
另一方面，家務活本身就有自身的特點。我們經常說，“媽媽”是最神奇的人，因為無論屋裡的東西有多麼的雜亂難找，她總能在第一時間神奇地讓其現身。這就體現了家務的一個最突出的特點：繁亂。並不是每個家庭都會強迫症般地把所有的東西都放得井井有條，大部分家庭都仍然保持著定期大掃除的習慣。那麼，如何應對家務的繁亂，是智能家務產品需要面臨的首要問題。
其次，家務活的細碎性。掃地、擦桌子、洗碗、洗衣服、整理房間、收拾垃圾、買菜……樣樣都是小事，樣樣卻都與生活質量密切相關。也正因如此，長期的家務活會讓人覺得煩躁不已，成為許多家庭爭端的罪魁禍首。從這個角度來講，機器人最大的優點就是有耐心，似乎成為解決細碎家務問題的最好方式。
正因如此，要將家裡的這些設備連接起來還是存在困難的，而要想針對具體的場景做出機器人產品設計其實不是一件容易的事。那麼，目前的智能家務機器人產品是如何初步實現家務工作的解決呢？
從技術上來說，主要是通過大量訓練。比如上文提到的掃地機器人是利用傳感器來識別行進路線上的障礙物，而廚房機器人則是通過視覺訓練來記住人類廚師做飯的動作、程序等。對冰箱食物的檢測上，同樣需要視覺處理和分析，來分析食物的新鮮度。此外，倒咖啡也同樣是需要反覆的訓練才能做出最終正確的動作，從而實現既定目標。
而訓練的過程也是值得探討的。麻省理工學院人工智能實驗室和多倫多大學聯合發表的一篇論文，就探討了建立“虛擬家庭”的可能性。其主要是打造一個虛擬的家庭環境，通過人工的演示，來訓練機器人在未來全方位接替家務的可能性。其中重點提到的方法就是子任務拆分。
所謂子任務拆分，就是把家務中具體的一項再進行不斷地拆分，以保證最後家務工作的成功。比如倒牛奶這件事，其中就涉及到很多子任務，比如在合適的高度和角度傾倒、對準杯口、倒滿即停等。把這一個任務分解成更多的子任務，然後進行反覆的訓練，最終能夠倒出一杯既不撒、又不溢的牛奶來。
因為做家務的本質是要將“亂”變得“不亂”，所以對智能家務產品的要求自然很高。如果本來自己不想動讓它倒個牛奶結果撒了一地、讓機器人來掃地結果地面更加狼藉……這顯然並不是我們想要的智能家務小助手。
在家務中，人形機器人會是必要的嗎？
當我們把目光投向過去，AI家務產品未出現的時候，家務場景與科技的結合是一個什麼樣的狀態呢？
令人驚訝的是，與各個場景緊貼技術腳步不同，除了吸塵器和掃地機器人，家務活似乎一直都是由人在做。過去是家庭主婦，現在是家政保潔。
之所以會產生這樣的局面，似乎也並不難。其主要原因我們上文已經討論過：家務活實在是太過於繁亂和瑣碎，它不是設定個一兩套程序就可以搞定的，而是必須要由人來主導整個過程。在深度學習之前，似乎給機器定時就是用得最順手也最便捷的功能了。
在AI來了之後，這一切都可能會改變。它要賦予機器的是類人的行為，或者說是要理解人的意圖。家務活從事必躬親的時代逐漸過渡到發指令的時代，這就是AI帶來的技術革新。那麼，在此我們可以討論一下那個古老的話題：機器人一定要是人形的嗎？
目前的智能家務產品的解決方案是，針對特定的場景去研製特定功能的機器人，即功能上各自獨立的單一性。再通過一個統一的控制入口，將智能家務產品連接起來。類似於以智能音箱為入口的智能家居生態，也可以做一個智能家務生態系統。從目前的技術來看，要實現這個也並不是什麼科幻小說。
但是智能家務又不同於家居，冰箱、空調、電視各有自己的功能，彼此不可替代，目前也不太可能被某一個產品替代，而做家務這件事卻是可以讓一個人搞定的：掃地、洗衣、洗碗、整理房間……也就是說，當其他行業看重的是機器的某一項功能而不必非要做成人形的時候，智能家務領域可能會對類人形機器人產生一些新的需求。畢竟如果這點可以實現，用戶們可能一下子就會少買很多產品。事實上，有很多公司已經在做人形機器人助手，並且也可以為其研製專門的肌肉。那麼，在未來成功研製出人形機器人之後，我們為什麼還要費那麼多勁將智能技術集中到具體的產品當中呢？
相較之下，通過構建家務產品的互聯似乎是更好實現的目標，而做一個任勞任怨的機器人傭人可能還要走一段路。
但無論何種方式，廣大懶癌患者們也都是喜聞樂見的。畢竟我們的目的就是“自己不動手，家務全都有”，甭管什麼解決方案，讓我們能愉快地懶下去才是最重要的。
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