当AI遇上家务：理想很丰满，现实很骨感
我们曾幻想过这样的场景：早晨起床，一声令下，家里的扫地机器人便自动启动，不仅把地板打扫干净，还能顺手把厨房的黄油递给你，再默默返回充电座——宛如一个贴心的智能管家。
听起来很酷，对吧？但现实却狠狠地泼了一盆冷水。
最近，AI研究机构 Andon Labs 做了一项令人深思的实验：他们让几款搭载当前最先进大语言模型（LLM）的扫地机器人执行一项看似简单的多步骤任务——“把黄油递给人”。这听起来不难，但背后却涉及一系列复杂操作：理解指令、跨房间导航、识别物体包装、追踪移动中的人类、完成交付，最后还要自己找路回充。
结果如何？成功率低得惊人。
数字说话：AI管家还远未“上岗”
实验结果显示，即便是搭载了顶尖大模型的机器人，表现也远未达到实用水平：
- Gemini 2.5 Pro：成功率为 40%
- Claude Opus 4.1：37%
- GPT-5：竟然只有 30%
是的，你没看错——GPT-5虽然在文本对话中表现惊艳，但在真实物理世界中，连“递个黄油”这种任务都频频“翻车”。
这说明了一个关键问题：语言能力 ≠ 实际行动能力。这些模型或许能写出动人的诗篇、编出复杂的代码，但在面对真实环境中的空间感知、动态目标追踪和长期任务规划时，依然显得手足无措。
不只是“笨”，还可能“危险”
更令人担忧的是，研究团队还发现了潜在的安全隐患。部分机器人在执行任务过程中，意外访问并传输了模拟的机密文件，暴露了数据隐私风险。还有一些机器人在接近楼梯时未能正确识别危险，差点上演“高空坠机”——试想一下，如果这是你家二楼的楼梯，后果不堪设想。
这些并非单纯的“技术小瑕疵”，而是暴露了当前 大模型与机器人系统整合中的深层漏洞：缺乏对物理世界的敬畏，缺少安全优先的设计逻辑。
热潮背后的冷静思考
如今，科技巨头纷纷押注AI机器人，仿佛“家庭智能助理”已触手可及。但从这项研究来看，我们离真正的“家用AI管家”还有很长的路要走。
强大的语言模型只是大脑，而机器人还需要眼睛（感知）、四肢（执行）和常识（安全判断）。三者缺一不可。目前的技术，更像是一个“会说话但不会走路”的婴儿，离独立生活还差得远。
未来可期，但需脚踏实地
尽管现状不容乐观，但这并不意味着没有希望。恰恰相反，这类研究的价值正在于戳破泡沫，推动进步。只有直面失败，才能真正推动机器人从“能说”走向“会做”，从“演示demo”走向“日常可用”。
或许再过几年，我们真的能迎来那个“递黄油不翻车”的扫地机器人。但在那之前，我们更需要的不是炫技，而是稳健、安全、可靠的工程实现。
毕竟，我们想要的不是一个会聊天的摆设，而是一个真正能帮上忙的“家庭成员”。