當清晨的陽光喚醒窗簾，音箱便自動播報天氣情況；廚房裏的烤箱已經根據早餐食材開始預熱；與此同時，咖啡機已自動磨好一杯香氣四溢的拿鐵。這些曾經存在於科幻電影裏的場景，如今已在AI的賦能下飛入尋常百姓家。
  
當AI技術在“家”的命題上不斷探索，人類與家務勞動的關係圖譜不斷被重塑——“無人家務”的時代已到來！
  
加速重塑家務場景
  
近日，達成13萬臺交付里程碑的海爾Leader懶人三筒洗衣機，堪稱AI驅動家電行業創新的標杆案例。談及這款產品的誕生，海爾洗衣機品牌總經理翁宗元分享了讓他印象深刻的用戶探訪：經過在20多個城市的調研，發現超50%用戶有“精緻懶”需求，渴望“一機多筒”分區洗護，解決混洗不衛生問題，且要求洗淨力強、操作簡便。
  
用戶的難題就是海爾的課題，而在AI深度賦能下，海爾懶人三筒洗衣機誕生，實現了從需求洞察到技術迭代的全鏈路突破：通過智能演算法精准捕捉用戶痛點，構建多維需求模型；依託機器學習優化三筒結構設計，突破傳統空間利用率的瓶頸；借助AI驅動的場景化仿真測試，將產品驗證週期大幅縮短。翁宗元介紹，這種在AI加持下形成的“需求—技術—驗證”創新閉環，不僅催生出顛覆性的懶人洗衣解決方案，更讓整個研發週期縮短了30%。
  
AI推動家電從“被動回應”向“主動服務”進化。如今，洗衣機洗淨衣物、冰箱保鮮食材等基礎功能已成為行業標配，用戶需求開始轉向“更省心、更精准”的服務。海爾智家超前技術中心主任許升介紹，這種變革本質上是將家務勞動從“人工操作”升級為“系統託管”，通過機器學習持續優化家庭事務處理路徑，最終呈現“設備主動服務人”的顛覆性體驗。
  
AI通過智慧無人化場景的聯動，重構家庭體驗。今年3月在上海舉辦的中國家電及消費電子博覽會上，AI技術向家居場景的深度滲透成為核心亮點。通過跨終端的智能物聯架構，家電產品已突破單一功能邊界，構建起覆蓋廚房、陽臺、客廳、臥室等全生活空間的協同網路。
  
展會現場，以海爾為代表的多家頭部企業展示的“無感家務”解決方案，標誌著家電行業正式進入以空間智能為核心競爭力的新階段，為智能家居產業樹立了場景化落地的標杆範式。以海爾智慧家庭廚房場景為例：熬粥時臨時接電話離開，智能煙機能通過AI視覺即時“看鍋”，一旦檢測到米粥沸騰，會立刻聯動灶具調小火力，杜絕溢鍋風險；灶台點火的瞬間煙機開機，烹飪時還能根據地區海拔、公共風道的風壓和室內煙霧濃度，自動調節風量，有效防止倒灌。從單點智能到全屋聯動，AI正在重塑人與家的關係。
  
數據模型雙輪驅動
  
近期，國務院印發的《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》，特別強調數據供給的重要性——海量、優質、多樣的數據，是AI性能躍升的基礎。
  
尤其是在“無人家務”領域，隨著模型參數規模不斷擴大，數據品質不高、模型受限、技術瓶頸等問題愈加凸顯，成為行業亟須突破的難點、堵點。
  
首先是高質量數據獲取問題。以防溢鍋功能為例，看似簡單的“給灶具裝上眼睛”，背後需要極其龐雜的數據採集和測試工作。許升介紹，僅為突破這一技術瓶頸，海爾投入近50人的專業團隊，採購了100多種鍋具和300多種鍋蓋，通過不同組合方式構建測試場景。同時還需考慮灶具上鍋具放置位置、廚房光線條件以及食材特性等多重變數。沒有高質量的數據基礎，再先進的模型也難以實現精准識別和預警。
  
其次是模型自主化的實現難題。家庭場景的本地化部署特性對模型選擇提出了特殊要求。家電產品大多依託家庭場景，算力有限，模型的選擇尤為關鍵。許升提到，不同模型會產生不同的實驗結果，行業面臨的關鍵挑戰是，如何在有限算力下實現模型自主化，確保在各種環境中都能穩定運行。
  
最後是AI幻覺問題的解決。AI“一本正經地胡說八道”這種現象被稱為AI幻覺。研究顯示，部分大模型的幻覺率高達20%，這也反映出解決AI幻覺問題的緊迫性和複雜性。在家電控制場景中，AI幻覺可能會導致安全隱患。例如在灶具控火場景中，如果AI出現幻覺錯誤判斷，本該調小火力時反而加大火力，或不該關火時關閉灶具，會帶來安全風險或影響烹飪效果。據悉，目前相關行業主要通過多演算法融合方式來應對這一挑戰。通過多個演算法相互校驗，當一個演算法出現幻覺時，其他演算法能夠進行糾正。
  
除此之外，AI視覺技術的突破對“無人家務”的實現也至關重要。視覺是人類最重要的感知。當前，傳統家電已經能夠替代80%的家務勞動，但剩餘20%仍需視覺AI技術的突破。行業正積極推動技術攻關，據悉，海爾已率先在行業內發佈“AI之眼”技術，通過賦予家電視覺感知能力，使其真正“看懂”家庭環境、理解用戶需求，這也標誌著家電行業在視覺AI領域取得重大突破。
  
開放協同創新生態
  
推動“無人家務”從“試點場景”走向“全面普及”，全行業需協同構建涵蓋標準、合作、技術、研用的創新體系，形成“技術突破—場景落地—生態共建”的良性迴圈。
  
在數據採集標準層面，規範先行是行業高質量發展的前提。當前，數據採集的規範性已成為行業共識——從企業標準到行業標準再到國家標準，層級化的標準體系正在形成。許升介紹，海爾已牽頭將企業內部數據採集規範向團體標準、行業標準乃至國家標準推進，同時深度參與國家層面標準與規範的制定，為數據品質築牢底線。
  
開放合作是打破技術壁壘、加速場景落地的重要推動力量。“無人家務”涉及AI演算法、控制技術、場景設計等多個領域，單一企業難以覆蓋所有環節。如果說真實場景的數據流是訓練AI的蛋白質，生態無界共創則是進一步加快產業生態發展的必然選擇，在持續進化迭代中，實現體驗和技術升級。
  
近年來，行業內“技術+場景”的合作模式逐漸增多：機器人企業在本體研發、演算法設計上的積累，與家電企業在場景理解、用戶需求上的優勢形成互補。企業間的生態融合，不僅能加速產品落地，還能推動行業從“單點競爭”轉向“生態共贏”。
  
緊跟前沿技術脈搏、持續深化創新動能，已成為行業發展的關鍵引擎。當前，融合視覺、語言與行動能力的VLA多模態大模型，正引領AI與機器人領域邁向“感知—決策—執行”一體化新階段。這一技術突破通過構建“看懂場景—理解需求—精准執行”的智能閉環，為“無人家務”場景提供了從環境識別到任務落地的全鏈條解決方案。
  
值得關注的是，要打通無人家務的“最後一米”，機器人一定是關鍵一環。未來，我們將步入一個由機器人主導家務的時代。正如海爾集團董事局主席、首席執行官周雲傑所說：“不同的細分場景能夠發展出不同垂域的專業機器人，每個家庭都可能擁有N個機器人。”這些高度智能的機器人將與其適配的AI家電高效協同，“機器人主導+AI家電協同”的智慧模式將重塑人類的生活。
  
與技術型初創企業相比，深耕消費端的家電龍頭企業依託完整產業鏈能力與用戶需求洞察力，展現出獨特的差異化優勢，也將成為推動“無人家務”規模化落地的中流砥柱。

來源：經濟日報