2位華人學霸造的家務機器人火了！14萬帶回家，要解放你的周末

這兩天，這個長得有點像樂高的家務機器人，在國外火了。

橢圓形的可愛臉蛋、卡通電影里的大眼睛、頭頂棒球帽，白橙米相間配色——歷經18個月的隱身模式（Stealth Mode），兩位斯坦福華人博士創始團隊打造的機器人Memo，終于揭開神秘面紗。

重要的是，它真的會家務活：收拾餐桌、清洗碗碟、折疊衣物、沖泡咖啡……

在無遙控、無剪輯的演示視頻中，Memo展現了出色的家務處理能力。它能準確識別并拿起易碎的玻璃杯，將散落的餐具一一歸位到洗碗機中，還能處理不同材質的襪子并疊整齊放入抽屜。

這個身高1.7米、體重約77公斤的“帶帽小哥”，配備了輪式移動底盤，水平臂展0.8m，升降柱垂直可達2.1米。

全身包裹著柔軟的硅膠外殼，邊角都做了圓潤處理，整機看不到外露的螺絲，所有面板嚴絲合縫，看起來簡約而具有親和力。

▍技能捕捉手套：實現零機器人數據訓練

機器人圈里，高質量訓練數據稀缺老大難問題，傳統做法包括遙操作、仿真模擬等。而團隊選擇了一條獨特的路徑——讓普通人在自己家里，通過佩戴特制手套來"教"機器人。

這副被稱為"技能捕捉手套"的神器，與Memo手部有相同的幾何結構和傳感器套件。因此，人類戴著手套做出動作，Memo就能學著做。

每個購買Memo的用戶，都能快速成為自己機器人的老師。而這套系統僅需約400美元，極大地降低了傳統數采設備的成本。

團隊已經向各地寄送了超過2000副這樣的手套。這些手套的使用者被稱為"記憶開發者"，他們分布在各地的普通家庭中，在日常生活中完成各種家務操作的同時，也在為Memo貢獻寶貴的訓練數據。

當然，人手和機械手之間存在著天然的差異——身高不同、手臂長度不同、關節靈活度也不同。為了解決這個問題，團隊開發了一套"技能轉換"技術。這套系統能夠對采集到的運動學數據和視覺數據進行精細化處理，自動調整和校準各種參數差異。

根據官方數據，這套轉換系統的成功率高達90%。目前，團隊已經收集了將近1000萬條軌跡，包含行走、導航、完成長時域任務的長軌跡。

▍ACT-1基礎模型：實現長程復雜的移動操作任務

如果說技能捕捉手套解決了數據來源問題，那么ACT-1模型則展現了如何充分利用這些人類數據的智慧。

ACT-1創始團隊專門為Memo打造的基礎模型。它是首個將長時程操作與基于地圖的導航相結合的端到端基礎模型，僅需輸入像素或觀測值，就能直接輸出全身動作指令。

在一個典型的"餐桌到洗碗機"演示中，Memo能夠自主行走近40米的距離，獨立與21件不同物體進行33種不同操作，總計68次精細交互。

ACT-1的泛化能力也很強。研究團隊特意在多個從未見過的Airbnb房源中測試Memo，即便面對完全陌生的房間布局，它依然能夠順利完成任務。

這是如何做到的？秘訣在于ACT-1獨特的地圖理解機制。在訓練階段，模型不是簡單地記住特定房屋的布局，而是學會了如何解讀3D環境地圖。當進入一個新環境時，只要提供相應的3D地圖，Memo就能自主規劃路線，找到廚房、餐廳、洗碗機等關鍵位置。

除了導航和基礎操作，ACT-1還掌握了一些相當靈巧的技能。比如折疊襪子——這個看似簡單的動作，實際上需要精確的力度控制、多指協調以及對柔軟材料形變的理解。Memo需要從一堆雜亂的襪子中挑出單個的，將其卷成球狀，然后整齊地放入收納籃。

制作濃縮咖啡這個活兒也不簡單。Memo需要準確抓取咖啡機手柄，在空中完成壓粉動作（精度要求達到毫米級），然后用恰到好處的力度將手柄插入咖啡機并鎖定。整個過程需要視覺、力覺和運動控制的協調配合。

再如把酒杯放到洗碗機這個動作，力大了容易碎，無法對準插錯位置也會碎。在20多次現場演示中，memo在這個動作中沒有搞砸。

這種設計理念讓Memo的動作更加自然流暢，使其能夠根據實時環境做出靈活調整。

▍華人學霸背景初創團隊

機器人Memo由兩位華人學霸（趙子豪、遲宬）組建的Sunday Robotics團隊研發。如今Sunday Robotics 團隊已擴展至30人左右，橫跨軟件、硬件、數據、訓練與模型評估等完整技術棧。

趙子豪（Tony Zhao，CEO）本科畢業于加州大學伯克利分校，師從具身智能領域先驅Sergey Levine，后在斯坦福攻讀博士，師從Chelsea Finn。他曾在Google DeepMind、Tesla Autopilot以及GoogleX Intrinsic等多家核心實驗室工作，是ALOHA、ACT、Mobile ALOHA等頂級研究的核心作者，備受業界關注。2024年，他選擇從斯坦福博士項目退學，投入創業。

遲宬（Cheng Chi，CTO）在密歇根大學獲得本科學位，并在斯坦福大學取得博士學位，師從機器人界大佬宋舒然。他是被業界廣泛采用的Diffusion policy的一作，也是具身數據集Open x-embodiment、Droid的貢獻者之一。

有趣的是，這支年輕的團隊在產品發布前幾個小時還在社交媒體上征集機器人的名字，最終從網友的建議中選定了"Memo"這個稱呼。

目前，Memo仍處于測試階段，預計將在2026年正式推出。據悉，原型機成本在6,000到20,000美元之間。計劃未來將成本降低至少5成。

Sunday Robotics官網上有個簡單卻充滿詩意的句子："Mundane made magic"。

這個機器人的目標很簡單，就是把周末還給人類。讓人們有更多時間陪伴家人、追求愛好，而不是被困在永遠做不完的家務中。