據IT之家了解，Memo 是初創公司 Sunday Robotics 的最新作品，外觀極具親和力，頗似皮克斯電影《瓦力》（Wall-E）中的角色：通體潔白的機身，兩條靈活的手臂，一張友好的卡通面孔，甚至還俏皮地戴著一頂紅色棒球帽，其身高一米七，體重大概 77 公斤。與全尺寸人形機器人不同，Memo 摒棄了復雜的雙腿設計，采用輪式底座進行移動，并通過滑動底座上的中央立柱來調節自身高度。

在演示現場，Memo 響應了“制作一杯意式濃縮咖啡”的指令。它滑行至操作臺，使用鉗狀的雙手緩慢而精準地完成了全套動作：填粉、壓粉、安裝手柄、放置咖啡杯、按下啟動鍵，最后取出熱騰騰的咖啡。

“我們希望制造出的機器人能將人類從洗衣、洗碗等繁瑣雜務中徹底解放出來，” Sunday Robotics 聯合創始人兼 CEO Tony Zhao 在機器人遞上咖啡時說道。

雖然制作咖啡聽起來并不稀奇，但在一個真實、凌亂的家庭廚房中完成這一任務，對機器人來說難度極高，要求機器人具備識別不同物體、判斷抓取方式以及正確使用工具的綜合能力。目前的工業機器人大多只能在嚴格控制的環境中重復單一動作，無法像人類一樣應對突發變化。

除了制作咖啡，Memo 還展示了更高級的靈巧度：將餐桌上的玻璃杯清理到洗碗機中。最令人印象深刻的一幕是，Memo 竟然能單手同時抓握兩只玻璃杯，用拇指和食指夾住一只，再用手掌其余部分握住另一只。

Memo 這種類似人類的靈巧性，源于 Sunday Robotics 在數據采集方式上的創新。

目前的機器人訓練通常依賴遙操作（teleoperation），但 Sunday 采用了一種更直觀的方法：他們聘請遠程工作人員佩戴特制的感應手套（每雙成本約 400 美元）來模擬家務操作。這種手套能提供比傳統手柄更精準的訓練信號。這些由人類演示生成的動作數據，隨后被輸入到 AI 模型中，結合機器人的傳感器數據來控制其運動。Sunday 表示，這項數據收集工作產生了近 1000 萬集真實家務數據，公司稱其在多樣性和規模上都是家庭機器人中無可匹敵的數據集。

加州大學伯克利分校機器人專家 Ken Goldberg 對此評價道：“這是一種非常令人興奮的家庭機器人變體，設計優美，且數據采集方式更加智能化?！?/p>

Sunday Robotics 堅持走“全棧自研”路線，既制造硬件，也訓練讓系統具備學習能力的模型。Zhao 坦言：“這是一個雄心勃勃的目標?！?/p>

隨著大語言模型（LLM）展現出理解指令和場景的能力，機器人行業正迎來一波樂觀情緒。研究人員希望通過收集海量的動作數據（如撿杯子、疊衣服），能催生出更通用的機器人智能。

Sunday Robotics 的團隊背景堪稱豪華。CEO Tony Zhao 曾參與斯坦福大學的 Mobile ALOHA 項目（低成本移動遙操作系統的先驅），CTO Cheng Chi 則是斯坦福、哥倫比亞大學和豐田研究所合作項目的核心成員，該項目展示了如何用低成本設備收集家務數據。

Tony Zhao 稱：“最強大的 AI，如 ChatGPT，是基于整個互聯網訓練的。但機器人領域并沒有‘互聯網’這樣現成的數據源?！?/p>

目前，包括 Physical Intelligence、Skild 和 Generalist 在內的多家初創公司都在競相開發能適應新環境的機器人模型。Sunday Robotics 憑借其來自特斯拉和 Google DeepMind 的資深團隊，贏得了投資者的青睞。

Sunday Robotics 計劃于明年向 Beta 測試用戶提供 Memo。這項試點計劃將驗證機器人在真實家庭環境中的可靠性，那里有孩子、寵物和無法預料的混亂。

Zhao 設想，就像早期的家用電腦一樣，Memo 最初可能會吸引那些愿意擁抱未來科技、能容忍產品初期“粗糙感”的極客用戶。未來，用戶甚至可以親自教機器人學習新技能。

或許，真正能干的家庭機器人時代已近在咫尺。雖然現在說普及還為時尚早，但至少目前，Memo 已經能為你端上一杯像樣的濃縮咖啡了。