斯坦福明星华人博士生的创业机器人，终于正式亮相！

虽然之前卡帕西已经提前剧透，但实际颜值和轮廓大差不差～ 转过身来，它长这样：

卡通小脸蛋、头顶棒球帽，白橙配色，轮式驱动，可伸缩的小蛮腰。这颜值如何？

当然，光有颜值还不够。

在无剪辑、无后期、无遥操的 demo 中，" 帽子小哥 " 能把餐具稳稳放进洗碗机，把散乱的袜子叠得整整齐齐，还能亲手为你冲上一杯咖啡。

这款号称能把 " 周末还给你 " 的机器人名叫Memo，售价与 1X 的家用机器人持平，2w 美刀（14 万元）就能带回家。

有意思的是，就在发布前的几个小时，它可能还不叫 Memo。

主创团队在线求网友支招起名，妥妥的年轻人创业，主打一个听劝～

Memo，助人为乐的机器人

宣布创业具身后，赵子豪与迟宬两位具身顶流博士的首款机器人产品——Memo也如期和大家见面。

与1X前段时间发布的NEO一样，Memo 主打家务场景。

除了一开头视频中的收拾桌面，叠袜子，做咖啡，Memo 还能帮你叠衣服，哪怕衣服被扔到头上也能继续。

看得出来，这抗扰确实很强了。

弯腰捡垃圾也是顺手的事。

值得一提的是，在全面曝光前，还有段小插曲。

为防止 19 号素材太多，Sunday 提前发布了一段机器人拿红酒杯的视频片段。

网友据此猜测，力感应可能是重点。

而创始人赵子豪也是在回应中确认了这一点：

抓握玻璃杯的力矩和旋转咖啡机的力矩完全不同，需要更精确的力学控制。我们会在之后分享具体的细节。

虽然当时他卖了个关子，但现在我们都知道这是 Memo 背后的具身模型：ACT-1。

ACT-1：在零机器人数据上训练的机器人基础模型

据 Sunday 官方透露，ACT-1 是首个融合长时序操控与基于地图的导航的端到端模基础模型，仅需输入像素或观测值，就能直接输出全身动作指令。

这一基础模型不仅支持 Memo 丝滑完成上面的长程任务，还能在未见过的家庭场景中完成导航 - 操作任务。

更关键的是 ACT-1 完全依赖人类数据。

一方面，在从餐桌到洗碗机任务中，ACT-1 在自主导航近40 米的同时，与21种不同物体进行了33类不同、共68次灵巧交互。

另一方面，在陌生环境导航 - 操作任务中，Memo 能够在 6 个未见过家庭环境中，实现盘子里取餐具这类精细任务。

具体来说，由于新环境的户型平面图在训练中从未出现过，所以模型本身并不知道洗碗机或餐桌的位置。

为了让模型能够在新家中导航，模型在训练中让其以环境的 3D 地图为条件输入。

通过接触大量多样化的家庭布局数据，模型学会了解释这些地图，而不是记忆具体的房屋。

因此，当被放置在一栋新房子中时，ACT-1 能利用给定的 3D 地图导航到关键位置。

而支撑起上述强大能力的核心，正是 ACT-1 训练所依赖的独特数据采集硬件——技能捕捉手套。

相较于以往依赖遥操的数据采集，ACT-1 的训练完全使用来自技能捕捉手套的数据进行训练。

这款手套与 Memo 的手部共同设计，它们拥有完全相同的几何结构和传感器套件。

换句话说，只要你戴着手套能做到，Memo 就能学会。

据悉，这套数据采集设备仅需400 美元，极大地降低了传统数采设备的成本。

Sunday 还表示，他们目前已经向各地的开发者寄送了超 2000 副。所以，随着真实使用数据的增多，Memo 也将进一步学习掌握更多的技能与更自然的动作。

此外，为了弥补除手以外的动力学差异（如身高，躯干等），ACT-1 还开发了一套技能转换（Skill Transform）技术。

这套技术能对原始观测数据（涵盖运动学数据与视觉数据）进行精准校准，有效消除人为因素带来的细节差异。

得益于此，通过技能捕捉手套采集的人类数据，能以近90%的成功率转换为机器人可用数据，让最终的训练集合具备极高保真度。

这不仅意味着 Sunday 内部开发者能借助技能捕捉手套，让机器人快速习得更多技能。

更重要的是，任何购买 Memo 的用户，都能亲手教自己的机器人新本领。

对此，Sunday 创始人赵子豪也明确表示：

我们希望人们应该能够教自己的机器人。

爱戴帽子的机器人

Memo 身高 1 米 7，体重 170 磅，约 77.1 公斤，水平臂展 0.8m，升降柱垂直可达 2.1m，是个妥妥的全尺寸人形机器人。

他的每条手臂有 7 个自由度，手部有 4 个自由度，腕部 1 个自由度，下半身有 4 个自由度。

赵子豪表示：

整个机器人没有任何外露的螺丝孔，所有面板也几乎完美对齐。

值得一提的是，Memo 全身采用刚性与弹性聚合物的混合材料，以提升结构稳健性与安全性。机体的软壳等部件还提供多种颜色可选。

（这下知道为啥机器人戴帽子了吧）

而且，Memo 采用触感柔软的硅胶外壳，没有尖锐的边角，可以用任何家用清洁产品擦拭，时刻保持干净。

在运动表现和续航方面，Memo 速度跟人走路差不多，平均速度每秒 1 米。

在充满电后可以运行 4 个小时，充满电则需要一个小时。官方表示后续会上新自动充电功能。

为了保证家用的安全性，Memo 如果受到碰撞，会自动复位，即使在任何配置下断电，也能保持稳定。

而且，它只会执行人教给他做的任务，对于想要自己动手让 Memo 更聪明的用户，也可以进一步的申请训练资格。

目前，Memo 仍处于测试环节，预计 2026 年正式推出。

One more thing

Sunday 是由两位斯坦福顶尖华人博士赵子豪（Tony Zhao）和迟宬（Cheng Chi）联合创办的机器人公司，专注于具身智能与全栈机器人研发。

赵子豪曾在 DeepMind、Tesla 与 GoogleX 工作，是 ALOHA、ACT 等明星项目核心作者；

迟宬则是 UMI 和扩散策略（Diffusion Policy）等明星工作的第一作者。

两人将硬件、数据与算法大脑整合为完整技术栈，力图打造一款友好、安全、实用、价格实惠且完全自主的机器人。

参考链接

[ 1 ] https://www.sunday.ai/

[ 2 ] https://x.com/sundayrobotics/status/1991196264772387261

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