在不久前落幕的2026世界机器人大会上，各式人形机器人集中亮相，跑跳、搬运、人机交互等演示令人眼前一亮，具身智能产业化进程备受瞩目。但当机器人从展馆走进真实家庭，面对不同户型、不同物品和不同生活习惯时，真正需要解决的问题并不只是“能不能动”，而是有没有足够多、足够真实、足够专业的数据让机器人学会怎么做。

　　对家庭服务机器人而言，这些数据从哪里来？轻喜到家正在尝试从11年来积累的真实家政服务中寻找答案。

　　图为轻喜具身数据家政人员采集中

　　数据鸿沟，困住家庭机器人落地

　　根据IDC数据显示，2025年全球人形机器人出货约1.8万台，同比大涨508%，但家庭服务场景落地占比依旧极低。斯坦福HAI《AI Index 2026》报告指出，人形机器人在仿真受控环境操作成功率高达89.4%，迁移至真实家庭后，安全完整完成任务的成功率仅12%，出现显著的“性能蒸发”。

　　数据是具身智能泛化能力的基石。具身智能硬件与大模型技术迭代速度不断加快，但想要在复杂的家庭场景中实现规模化落地，仍需要大量真实的服务数据支撑。

　　行业统计显示，目前具身智能赛道可使用的高质量真实数据仅约50万小时。而单个技能点要达到商用交付标准，往往需要2000-5000小时，甚至上万小时的有效训练数据，距离家庭大规模商用所需的数万级技能点，存在巨大缺口。

　　不仅如此，在家庭场景的数据采集上，数据采集难度远超工业场景：不同户型、不同材质、不同物品摆放，同一句“擦桌子”在不同家庭可能对应完全不同的操作策略。仿真数据存在现实鸿沟，网络视频缺乏力控与物理交互细节，而真机遥操数据采集成本高、与硬件高度耦合，难以规模化。

　　图为轻喜具身数据采集中心家政人员采集中

　　2026年8月16日，轻喜到家11周年庆典现场，创始人王有峰正式发布“轻喜专家数据”战略，宣布成立全资子公司——深圳轻喜具身数据科技有限公司，专注聚焦家庭场景具身数据业务。

　　为什么是轻喜到家？答案就蕴藏在企业11年沉淀的3.5亿小时家庭服务时长之中。

　　轻喜到家成立于2015年，自创立以来便始终坚持“直营员工制+会员制”核心经营模式。目前，其业务已覆盖全国68座城市，服务超1500万会员家庭，直营员工规模达20000余人。仅2025年，企业入户服务时长便突破5000万小时，职业培训时长超1000万小时。这份资产的核心价值，不止于数据体量庞大，更在于数据本身“标准、可用、教得对”。

　　图为轻喜具身数据采集中心家政人员采集中

　　三重保障，构筑高质量具身数据根基

　　保障数据“教得对”的第一层根基，来自专业的服务主体。轻喜到家自创始以来始终坚持直营员工制。其所有服务人员均为企业招聘的员工，入职前均经过统一招聘、系统培训与严格考核。与此同时，依托轻喜职业教育体系——全国100所直营培训学校、7大专业学院、20大专业学科及120余门专业课程，叠加200余家职校联盟，轻喜到家持续将一线服务经验固化为标准化规范，并持续完成服务人才的规模化培养，为具身数据生产储备了大批懂标准、懂实操的专业数据采集者、实践者。

　　“教得对”的第二层保障，是可落地的标准化作业流程。在轻喜到家的教学及服务体系中，所有服务均被拆解为一套完整、可复现的作业逻辑，不同场景、不同材质都对应明确的操作准则与验收要求。目前，轻喜到家已搭建了覆盖全场景的SOP规范以及20万套核心工作流程题库，将笼统模糊的“做家务”，拆解为可观测、可记录、可供AI训练的结构化知识节点。在此基础上，轻喜到家还参与编制了《电子商务家政服务人员平台入驻审核要求》《电子商务家政平台服务质量评价指标体系》等多项国家标准，从行业层面推动标准落地，也为具身数据采集确立了可参照的专业依据。

　　“教得对”的第三层保障，则来自于多元的真实落地场景。截至目前，轻喜服务网络已深度覆盖全国68座城市，数据源囊括南北方差异化的户型结构、家居材质与生活习俗，除此之外在深圳本地建立了上万平方的具身数据采集中心，客厅、厨房、儿童房等家庭场景实景还原，工作人员头戴一台便携式设备，一边工作，一边实时记录。这些庞大的数据来源为打造适配中国本土家庭的具身数据集，构建起广度与深度兼备的数据底座。

　　图为轻喜具身数据采集中心家政人员佩戴ego设备数据采集中

　　依托上述积累，轻喜专家数据搭建起四层数据体系：场景数据，来自不同城市、户型的真实家庭环境样本；任务数据，覆盖清洁、收纳、洗护、家修等复合家务的全流程解析；动作数据，沉淀2万余名直营员工真实作业输出的专业操作路径；结果数据，以国标级服务标准，界定任务完成度与服务合格边界。

　　关键的是，全部数据均诞生于真实家政服务过程，每一个动作样本，自源头便自带专业服务的标准价值。

　　开放协同，共筑本土具身智能底座

　　拥有高质量的垂域数据集，只是第一步。如何更精准地释放场景数据能力，是更为重要的行业命题。

　　面向机器人、大模型等上下游伙伴，轻喜到家构建多层次合作模式：既可提供开箱即用的标准化专家数据集，支持按场景、品类按需交付；也可针对不同机器人机型、专项任务需求开展定制化采集；还可联合产业伙伴共建家庭场景数据采集与训练实验室；同时提供增量数据订阅服务，随服务与培训业务持续运转，实现数据集持续迭代更新；此外还将开放真实家庭、职业培训学校、社区门店等线下场景，共建机器人训练与测试基地。

　　这份面向全行业的开放生态定位，源于一个清晰的产业判断：家庭具身智能的落地，绝非单一企业可以独立完成。家庭环境高度非结构化，决定了高质量数据采集离不开规模化的真实服务网络；而原始数据要转化为可用的AI能力，更需要和机器人厂商、大模型企业开展深度协同，打通从数据生产到模型训练的全链路。

　　这份开放姿态，也是轻喜到家十余年探索积淀的自然延伸。从最初的互联网到家服务企业，到覆盖家庭全生命周期需求的数字化生活服务平台，如今，轻喜到家更进一步，把多年服务沉淀构建成支撑家庭具身智能的“数据基础设施”。这一演进路径，也折射出国内家庭服务行业正在发生的深层变革：传统家政行业积累的实操经验，突破原有业务边界，开始向外输出能够赋能AI产业的标准化能力。

　　回到开篇的追问：家庭机器人究竟要学会什么？毫无疑问，轻喜到家的探索提供了一个可参考样本。唯有更多本土场景力量参与共建，家庭具身智能才能跨越仿真与现实的鸿沟，真正适配中国式家庭的真实需求。实体服务业与AI产业的双向融合，也将为更多智能设备落地民生场景打开全新想象空间，这正是中国具身智能产业化的核心底气。

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