工业机器人发展迅速，但家用机器人应用则相对缓慢。不仅是成本的原因，更因为家用机器人的应用场景更复杂。
谷歌的母公司Alphabet正将其最前沿的两个研究项目：机器人和人工智能语言理解，结合在一起，试图制造出能够理解自然语言指令的“日常机器人”。从而使家用机器人的步伐更快一些。
自2019年以来，Alphabet一直在开发可以执行取饮料和清洁等简单任务的机器人（延展阅读：想要机器人做什么？先把卫生打扫一下）。这个“机器人”项目仍处于起步阶段，机器人行动缓慢，犹豫不决。不过该机器人现在已经得到了升级：谷歌的大型语言模型(LLM) PaLM将提高其语言理解能力。
大多数机器人只会对简短的指令做出反应，比如“给我拿一瓶水来”。但是像GPT-3和谷歌的MuM这样的LLM能够更好地解析更多间接命令背后的意图。在谷歌的例子中，你可能会告诉机器人“我把饮料洒了，你能帮忙吗?”机器人通过内部可能的操作列表过滤这条指令，并将其解释为“去厨房拿拖把给我”。
是的，这是一个“智能”机器人的低标准，但它绝对是一个进步!当然真正聪明的是，如果那个机器人看到你打翻了饮料，听到你大喊"天啊，我的饮料"就开始帮你。
谷歌将结果系统命名为PaLM-SayCan，这个名字表达出该模型如何将LLM的语言理解技能(“Say”)与机器人的“可视性基础”(即“Can”-通过过滤指令执行合理的动作)结合起来。
谷歌表示，通过将PaLM-SayCan集成到机器人中，机器人能够对101条用户指令做出84%的正确响应，并且执行这些指令的成功率为74%。这是一个可靠的概率，但由于我们没有101个命令的完整列表，所以不清楚这些指令多受限制。他们真的掌握了我们期望一个真正的家庭助手机器人能够理解的语言的广度和复杂性吗?暂时还是未知数。
因为这是谷歌和其他研究家用机器人的人面临的巨大挑战：现实生活绝对是一团糟。我们有太多复杂的命令想要问一个真正的家庭机器人。
这就是为什么迄今为止唯一取得了一点点成功的家用机器人是智能吸尘器，它只有一个任务目标：吸灰尘。
随着AI在视觉和导航等技能上的提升，我们现在看到了新型机器人进入市场，但它们的能力仍然受到限制。以拉布拉多系统公司（Lapador Systems）的寻回机器人为例：它基本上是一个有轮子的架子，把物品从房子的一个地方搬到另一个地方。这个简单的概念当然有很大的潜力寻回机器人可能对行动不便的人非常有用但我们距离梦想中的无所不能的机器人管家还有很长的路要走。
