摺衣成功率達 99.1%，超過 99% 訓練資料來自手套：機器人如何克服 Physical AI 數據荒？

TechOrange 科技報橘 · Aug 12, 2026

近幾個月來，Figure AI、Sunday Robotics 和 Weave Robotics 這些備受矚目的機器人新創公司，紛紛展示能夠自主摺衣服的機器人。這些公司合計已募集數十億美元，因為越來越多投資人認為家用機器人終於接近商業化的突破點。 許多機器人學者指出，摺衣服之所以成為理想的第一步任務，是因為這項工作難度適中，既能展示機器的智慧與物理控制能力，同時又相對安全，即使任務失敗也不會帶來嚴重後果。同時，對於消費者而言，他們不需要了解 AI 的運作原理，就能深刻體會到一個能將雜亂衣物堆變成整齊疊放的機器人所帶來的價值。 摺衣服高難度、低失敗代價，還能把家庭環境縮小到可控範圍 將機器人訓練至會摺衣服，長期以來一直是該領域的「聖杯」。機器人學者、斯佩爾曼學院（Spelman College）院長 Ayanna Howard 指出，這是因為機器人必須學會處理像是衣服這種會堆疊、彎折、起皺的「可變形物體」（deformable objects），並具備足夠精準的操作能力才能將它們摺好。 Figure AI 曾在部落格文章中寫道：「這是人形機器人最具挑戰性的靈巧操作任務之一。」Sunday Robotics 執行長 Tony Zhao 也向《Business Insider》透露，該公司刻意選擇洗衣服這類任務，是因為這項任務同時具備高難度與低失敗代價的特點。這也正如 Ayanna…