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：水槽里的鍋碗瓢盆扔了幾天沒動了?
每至于此，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，不是已經發明了洗碗機了嗎?
這話我就不愛聽：洗碗機不也得自己動手把碗放里面啊?
我們要的是在自己什么都不用動，最多動個嘴的情況下，把所有的碗洗得干干凈凈，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干家務。沖個咖啡、做個早餐、制定個行程什么的。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局限于電影中了。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，它并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：由于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游戲。那么，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，現在都能干啥了?
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。那會兒也沒有什么家用電器，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。
正在于此，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征，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，很多精裝小區里甚至連家具擺放位置都是一模一樣的。人們的生活空間被局限在有限的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時代到來之后，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，然后轉彎、在室內反復行走打掃，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，然后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、沖個咖啡不是什么難事兒。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制作程序。熬湯、切菜、擺盤甚至是來個廚房雜耍都不是什么問題。
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：遍布房間內的傳感器提醒等，也是家務負擔的排解者。
采買日用型：如何增加自己的幸福感呢?答案之一就是定期扔東西，比如：海爾冰箱采用的圖像識別技術，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涌現，家電也已經逐步實現了智能化，其很大的一部分工作過程并不需要人為干預。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，因為無論屋里的東西有多么的雜亂難找，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。并不是每個家庭都會強迫癥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。
那么，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，要將家里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。
那么，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復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，以保證最后家務工作的成功。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，然后進行反復的訓練，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……這顯然并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么樣的狀態呢?
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，似乎也并不難。其主要原因我們上文已經討論過：家務活實在是太過于繁亂和瑣碎，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來了之后，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。
那么，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制特定功能的機器人，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。類似于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，要實現這個也并不是什么科幻小說。
但是智能家務又不同于家居，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，并且也可以為其研制專門的肌肉。那么，在未來成功研制出人形機器人之后，我們為什么還要費那么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”，甭管什么解決方案，讓我們能愉快地懶下去才是最重要的。
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