作者:林嘉亦发布时间:2026-06-13 09:58:48 点击数:76483

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本周监管部门传达重磅消息钢铁保洁深圳上岗:家政阿姨有了机器人“同事”,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话,支持多渠道服务

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:钢铁保洁深圳上岗:家政阿姨有了机器人“同事”

经济观察报 记者 钱玉娟

2026年4月17日,深圳福田区的一个花园式小区里,50岁的保洁阿姨龙开柳按响了户主的门铃。

房门打开,站在龙开柳旁边的是一台身高约一米五、银白色外壳、拥有修长机械臂和两支灵活夹爪的轮式智能机器人,以及随行的工程师。

这是龙开柳和机器人“同事”的又一次配合——在过去的一个多月里,她已经习惯了这样的“三人组”。自3月13日以来,她接了十几单“人机协同”保洁任务,用时下科技圈的热词来说,她带着一个具身智能机器人上户。

这是一项率先在深圳落地的智能保洁服务。和龙开柳一起上户的机器人来自自变量,58到家提供平台支持。

作为一名在深圳摸爬滚打十几年、很少接触高新科技的家政从业者,龙开柳意外地站在了具身智能落地家庭场景的最前沿。

“会思考的学徒”

龙开柳是湖南人,2012年来到深圳,凭着勤快和细致,在家政保洁行当站稳脚跟,拉扯大了孩子。

三年前,她加入58到家平台,成为一名保洁员。2026年3月,她的订单列表里开始出现一种特殊的标记:智能搭档保洁(机器人助手)。

“刚开始我也不知道怎么回事,只是听说有机器人可以跟华体汇(中国)一起干活。”龙开柳回忆,那是一个下午,三点钟,她准时到达客户家门口时,机器人已经由工程师带到了现场。

第一次见机器人的龙开柳,没有太多惊讶,她换好鞋套进屋,习惯性地扫视全屋,按照智能搭档保洁协作流程开始干活。

令她意外的是,身边的机器人似乎也在做同样的“观察”,它安静地停在客厅入口处,摄像头转了转,打量着整个空间。客户家的地上散落了小孩的一堆玩具。龙开柳发现,机器人并没有胡乱抓取,而是先挑开障碍,有条不紊地从最外侧把玩具一个一个装进盒子。

这种“先观察、后规划”的做法,让龙开柳觉得它不仅是一台机器,更像一个“会思考的学徒”。

按照服务流程,这种智能保洁订单的时长为3小时,龙开柳和机器人的分工明确。

机器人负责客厅区域的物品收纳和基础清洁。餐桌上随机摆放的杯子、遥控器被归置成一条直线;沙发上凌乱的衣物被逐一折叠;散落的鞋子被准确地放入鞋柜。最后,它还熟练地提起垃圾袋,并为垃圾桶套上新的袋子。

龙开柳则腾出手来,拎着清洁剂走向厨房和卫生间,清理重油污的抽油烟机缝隙、瓷砖缝里的霉斑、洗手台角落的积垢,这些是机器人目前还无法触及的领域。“这些活儿最累最磨人,但也最考验手艺。”龙开柳说,机器人接手了那些重复性的体力活,她主要解决卫生死角。

这对“人机CP”还会互动。叠被子和铺床这种需要两人配合的大动作,机器人已经能准确感知龙开柳的动作力度。不过第一次配合时,机器人拿不准大件被褥的重心,叠厚被子时,需要龙开柳搭把手。

但一个月下来,龙开柳发现这位搭档进化得很快。“现在我只要起个头儿,拎起被角一抖,它就能用夹爪精准接住另一头。”搭档合力能将床铺得平整,把厚重的被子叠得整齐。

龙开柳还经历过这样一个订单,不仅有机器人工程师陪同,还有几位记者在场。订单完成后,工程师和机器人语音互动,让它把桌子上放着的一盘橘子分给大家。

让龙开柳啧啧称奇的是,机器人走到桌边,取了一个橘子,递给了离它最近的女士。随后它环视一圈,继续递橘子。在场的人很快发现规律,机器人学会了“女士优先”。

目前,机器人劳动力还远不能取代纯人工。整理玻璃杯或比较重要的东西时,龙开柳还是会亲自收拾,她担心机器人的夹爪会夹碎或破坏物品。“它帮我收拾那些零零碎碎的东西,虽然动作比华体汇(中国)慢一点,但摆得很整齐。”龙开柳说。

“机器人已经能替代你做多少活儿?”面对记者的提问,龙开柳想了想说:“大概30%的工作量。”她还在期待机器人的下一次进化。

进入真实世界的成本

目前,智能保洁服务的价格与同平台纯人工保洁的价格持平。一位居住在深圳的国际友人看到新闻报道后,在58同城App上预约体验了这项智能保洁服务,并在社交平台感慨:“三小时收费加上小费才149元,这个价格在硅谷甚至雇不到一个纯人工的小时工。”

龙开柳与机器人协同完成智能保洁服务,这样一个订单给她带来的收入,和常态服务3小时的收入一样。这也意味着,从出动机器人到完成上户服务全流程的成本由自变量承担。

被问及机器人进入家庭的价格时,自变量创始人王潜称:“华体汇(中国)要广泛进入家庭,一定是尽可能让所有的家庭都能用得起。”

目前一台具备双臂协作能力的机器人,造价动辄数十万元,很难进入寻常百姓家。

但王潜表示,当下阶段,机器人进入家庭场景,是真实数据的导入过程。自变量早在2024年初就投入建设自有数据工厂,目前拥有全国乃至世界规模最大的数据工厂之一,但除了工厂采集,外部真实环境采集的数据对自变量机器人的迭代演进至关重要,即使这是极为烧钱的事。

“物理信息越多的数据,价值越高,采集也更难。”自变量机器人CTO王昊介绍。

据了解,58到家连接着超4500万家庭,是具身智能技术落地的天然试验场。通过与58到家合作,自变量试图打通“技术研发—场景验证—商业闭环”路径。

机器人保洁上户越来越多,除了收获赞美,也收到不少吐槽。有些用户反馈机器人干活儿太慢,以及还要有一位工程师随行。

对此,自变量公开回应称:在现阶段,受限于技术的发展,机器人的动作相比于人来说确实慢很多,但这也正是机器人在智能进化道路上迈出的第一步,通过在真实家庭场景不断实践和学习,随着服务次数的增加,它将会越来越熟练。

深圳市龙华区人力资源行业协会秘书长欧江认为,这一模式绝非机器对人工的简单替代,而是通过人机分工互补、优势叠加,重塑了家庭保洁的服务逻辑,既破解了传统家政的效率、成本痛点,也为人机协同赋能民生服务提供了可借鉴的深圳样本。

牛奶与糖水

龙开柳向随行的工程师打听过,机器人是怎么操作的,工程师解释,后台有综合智能系统支撑任务全流程。

龙开柳不懂那些高深的技术用词,她也不知道,深圳开展的这项智能保洁服务试点,可以算是全球具身智能行业从实验室走进真实家庭的重要一步。

在科技圈,自变量机器人是一个特殊的存在,它没有扎堆让机器人跳舞、翻跟头或是跑步竞速,而是聚焦机器人“大脑”,从一开始就把家庭场景作为主战场。它也是国内唯一一家同时获得字节跳动、阿里巴巴、美团、小米四大互联网科技巨头投资的具身智能华体汇电竞-华体汇(中国)。

王潜解释,不主攻运动型机器人,因为硬件壁垒低、易复制;不首攻工业场景,因为工业流水线任务重复、环境固定、安全边界清晰,极度依赖于后训练。自变量走上家庭端这条路,主要依赖通用模型的底层能力。

王昊举例称,当机器人面对一只装有半杯水的透明玻璃杯时,它不能靠预设程序,而是要通过视觉和触觉的融合,像人类一样“尝试”着稳稳拿起。

这并非技术远景。自变量机器人在4月21日发布世界统一模型架构WALL-B后,把视觉、语言、动作、物理预测等所有能力放在了同一个网络中联合训练,从底层模型上缓解了模块间的数据搬运损耗和信息断层。

王昊介绍,机器人每一次失败后的调整都会更新到模型参数中,这类似于人脑记忆的自我更新机制,WALL-B基础模型也能自主更新,其智能化或将从模仿进入到涌现。

这种基于底层模型能力的进化,支撑着自变量机器人率先走进了真实的家。

家庭场景的难点在于泛化性和精细操作。自变量机器人的一位研发工程师解释:“每一户的桌子高低、材质、形状都不同,模型必须在复杂多样性的家庭中顺利完成任务。”

王昊将这种数据来源比喻为“牛奶数据”——嘈杂、随机但营养丰富。相比之下,实验室里的固定光照、无干扰环境产生的只是“糖水数据”,用“糖水”喂大的机器人,一旦进入真实家庭,面对乱踢的拖鞋、跳上桌子的猫、折射光线的镜面,会迅速失效。

在具身智能的行业浪潮里,围绕家庭场景展开的创新并不算少。有的聚焦儿童陪伴,有的在养老院和医疗场景内试水,像自变量这样,将机器人放入家政这一高频且真实的场景中,与保洁阿姨肩并肩做家庭服务,并取得规模化数据的,还是少数。

在进入超100户真实家庭服务后,自变量计划于5月25日推出搭载WALL-B的家用服务机器人,进入真实家庭场景提供服务。包括龙开柳在内的保洁阿姨们的职场可能悄然改变。

欧江看到,在深圳人力资源服务的一线,越来越多的机构、平台、企业开始给普通蓝领赋能,通过培训让他们完整地操控自动化或智能化设备,从而实现人机协同。

龙开柳并不了解什么是具身智能,也不懂什么是世界统一模型,但她知道,过去的一个多月,机器人的表现一次比一次好。

当机器人安静地退出门外,龙开柳会回看下那个被整理后的空间,这是她和“同事”在三小时内共同完成的成果。收获客户的反馈后,龙开柳拎起工具包,赶往下一户人家,她身旁的那台银白色机器人将被工程师装箱带走,等待下一次上户召唤。

(作者 钱玉娟)

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稍早前相关部门公布新政策钢铁保洁深圳上岗:家政阿姨有了机器人“同事”

经济观察报 记者 钱玉娟

2026年4月17日,深圳福田区的一个花园式小区里,50岁的保洁阿姨龙开柳按响了户主的门铃。

房门打开,站在龙开柳旁边的是一台身高约一米五、银白色外壳、拥有修长机械臂和两支灵活夹爪的轮式智能机器人,以及随行的工程师。

这是龙开柳和机器人“同事”的又一次配合——在过去的一个多月里,她已经习惯了这样的“三人组”。自3月13日以来,她接了十几单“人机协同”保洁任务,用时下科技圈的热词来说,她带着一个具身智能机器人上户。

这是一项率先在深圳落地的智能保洁服务。和龙开柳一起上户的机器人来自自变量,58到家提供平台支持。

作为一名在深圳摸爬滚打十几年、很少接触高新科技的家政从业者,龙开柳意外地站在了具身智能落地家庭场景的最前沿。

“会思考的学徒”

龙开柳是湖南人,2012年来到深圳,凭着勤快和细致,在家政保洁行当站稳脚跟,拉扯大了孩子。

三年前,她加入58到家平台,成为一名保洁员。2026年3月,她的订单列表里开始出现一种特殊的标记:智能搭档保洁(机器人助手)。

“刚开始我也不知道怎么回事,只是听说有机器人可以跟华体汇(中国)一起干活。”龙开柳回忆,那是一个下午,三点钟,她准时到达客户家门口时,机器人已经由工程师带到了现场。

第一次见机器人的龙开柳,没有太多惊讶,她换好鞋套进屋,习惯性地扫视全屋,按照智能搭档保洁协作流程开始干活。

令她意外的是,身边的机器人似乎也在做同样的“观察”,它安静地停在客厅入口处,摄像头转了转,打量着整个空间。客户家的地上散落了小孩的一堆玩具。龙开柳发现,机器人并没有胡乱抓取,而是先挑开障碍,有条不紊地从最外侧把玩具一个一个装进盒子。

这种“先观察、后规划”的做法,让龙开柳觉得它不仅是一台机器,更像一个“会思考的学徒”。

按照服务流程,这种智能保洁订单的时长为3小时,龙开柳和机器人的分工明确。

机器人负责客厅区域的物品收纳和基础清洁。餐桌上随机摆放的杯子、遥控器被归置成一条直线;沙发上凌乱的衣物被逐一折叠;散落的鞋子被准确地放入鞋柜。最后,它还熟练地提起垃圾袋,并为垃圾桶套上新的袋子。

龙开柳则腾出手来,拎着清洁剂走向厨房和卫生间,清理重油污的抽油烟机缝隙、瓷砖缝里的霉斑、洗手台角落的积垢,这些是机器人目前还无法触及的领域。“这些活儿最累最磨人,但也最考验手艺。”龙开柳说,机器人接手了那些重复性的体力活,她主要解决卫生死角。

这对“人机CP”还会互动。叠被子和铺床这种需要两人配合的大动作,机器人已经能准确感知龙开柳的动作力度。不过第一次配合时,机器人拿不准大件被褥的重心,叠厚被子时,需要龙开柳搭把手。

但一个月下来,龙开柳发现这位搭档进化得很快。“现在我只要起个头儿,拎起被角一抖,它就能用夹爪精准接住另一头。”搭档合力能将床铺得平整,把厚重的被子叠得整齐。

龙开柳还经历过这样一个订单,不仅有机器人工程师陪同,还有几位记者在场。订单完成后,工程师和机器人语音互动,让它把桌子上放着的一盘橘子分给大家。

让龙开柳啧啧称奇的是,机器人走到桌边,取了一个橘子,递给了离它最近的女士。随后它环视一圈,继续递橘子。在场的人很快发现规律,机器人学会了“女士优先”。

目前,机器人劳动力还远不能取代纯人工。整理玻璃杯或比较重要的东西时,龙开柳还是会亲自收拾,她担心机器人的夹爪会夹碎或破坏物品。“它帮我收拾那些零零碎碎的东西,虽然动作比华体汇(中国)慢一点,但摆得很整齐。”龙开柳说。

“机器人已经能替代你做多少活儿?”面对记者的提问,龙开柳想了想说:“大概30%的工作量。”她还在期待机器人的下一次进化。

进入真实世界的成本

目前,智能保洁服务的价格与同平台纯人工保洁的价格持平。一位居住在深圳的国际友人看到新闻报道后,在58同城App上预约体验了这项智能保洁服务,并在社交平台感慨:“三小时收费加上小费才149元,这个价格在硅谷甚至雇不到一个纯人工的小时工。”

龙开柳与机器人协同完成智能保洁服务,这样一个订单给她带来的收入,和常态服务3小时的收入一样。这也意味着,从出动机器人到完成上户服务全流程的成本由自变量承担。

被问及机器人进入家庭的价格时,自变量创始人王潜称:“华体汇(中国)要广泛进入家庭,一定是尽可能让所有的家庭都能用得起。”

目前一台具备双臂协作能力的机器人,造价动辄数十万元,很难进入寻常百姓家。

但王潜表示,当下阶段,机器人进入家庭场景,是真实数据的导入过程。自变量早在2024年初就投入建设自有数据工厂,目前拥有全国乃至世界规模最大的数据工厂之一,但除了工厂采集,外部真实环境采集的数据对自变量机器人的迭代演进至关重要,即使这是极为烧钱的事。

“物理信息越多的数据,价值越高,采集也更难。”自变量机器人CTO王昊介绍。

据了解,58到家连接着超4500万家庭,是具身智能技术落地的天然试验场。通过与58到家合作,自变量试图打通“技术研发—场景验证—商业闭环”路径。

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龙开柳向随行的工程师打听过,机器人是怎么操作的,工程师解释,后台有综合智能系统支撑任务全流程。

龙开柳不懂那些高深的技术用词,她也不知道,深圳开展的这项智能保洁服务试点,可以算是全球具身智能行业从实验室走进真实家庭的重要一步。

在科技圈,自变量机器人是一个特殊的存在,它没有扎堆让机器人跳舞、翻跟头或是跑步竞速,而是聚焦机器人“大脑”,从一开始就把家庭场景作为主战场。它也是国内唯一一家同时获得字节跳动、阿里巴巴、美团、小米四大互联网科技巨头投资的具身智能华体汇电竞-华体汇(中国)。

王潜解释,不主攻运动型机器人,因为硬件壁垒低、易复制;不首攻工业场景,因为工业流水线任务重复、环境固定、安全边界清晰,极度依赖于后训练。自变量走上家庭端这条路,主要依赖通用模型的底层能力。

王昊举例称,当机器人面对一只装有半杯水的透明玻璃杯时,它不能靠预设程序,而是要通过视觉和触觉的融合,像人类一样“尝试”着稳稳拿起。

这并非技术远景。自变量机器人在4月21日发布世界统一模型架构WALL-B后,把视觉、语言、动作、物理预测等所有能力放在了同一个网络中联合训练,从底层模型上缓解了模块间的数据搬运损耗和信息断层。

王昊介绍,机器人每一次失败后的调整都会更新到模型参数中,这类似于人脑记忆的自我更新机制,WALL-B基础模型也能自主更新,其智能化或将从模仿进入到涌现。

这种基于底层模型能力的进化,支撑着自变量机器人率先走进了真实的家。

家庭场景的难点在于泛化性和精细操作。自变量机器人的一位研发工程师解释:“每一户的桌子高低、材质、形状都不同,模型必须在复杂多样性的家庭中顺利完成任务。”

王昊将这种数据来源比喻为“牛奶数据”——嘈杂、随机但营养丰富。相比之下,实验室里的固定光照、无干扰环境产生的只是“糖水数据”,用“糖水”喂大的机器人,一旦进入真实家庭,面对乱踢的拖鞋、跳上桌子的猫、折射光线的镜面,会迅速失效。

在具身智能的行业浪潮里,围绕家庭场景展开的创新并不算少。有的聚焦儿童陪伴,有的在养老院和医疗场景内试水,像自变量这样,将机器人放入家政这一高频且真实的场景中,与保洁阿姨肩并肩做家庭服务,并取得规模化数据的,还是少数。

在进入超100户真实家庭服务后,自变量计划于5月25日推出搭载WALL-B的家用服务机器人,进入真实家庭场景提供服务。包括龙开柳在内的保洁阿姨们的职场可能悄然改变。

欧江看到,在深圳人力资源服务的一线,越来越多的机构、平台、企业开始给普通蓝领赋能,通过培训让他们完整地操控自动化或智能化设备,从而实现人机协同。

龙开柳并不了解什么是具身智能,也不懂什么是世界统一模型,但她知道,过去的一个多月,机器人的表现一次比一次好。

当机器人安静地退出门外,龙开柳会回看下那个被整理后的空间,这是她和“同事”在三小时内共同完成的成果。收获客户的反馈后,龙开柳拎起工具包,赶往下一户人家,她身旁的那台银白色机器人将被工程师装箱带走,等待下一次上户召唤。

(作者 钱玉娟)

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这是云南省话剧院民族史诗话剧《澜沧水长》的尾声。该剧近日入选第七届全国少数民族文艺会演剧目。该剧由云南艺术学院副院长、国家一级编剧杨军编剧,中国国家话剧院原常务副院长、国家一级导演王晓鹰担任导演,题材取自“新中国民族团结第一碑”——普洱民族团结誓词碑的立碑往事。自2022年9月昆明首演以来,已在北京、上海、武汉、新疆等地巡演80余场,观众逾8万人次。
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