大家想象中的家政机器人，最好能包揽叠衣服、擦桌子、洗盘子所有杂活。
但现实中，大多数人形机器人除了在展台上表演走秀和下蹲，很难真正走进普通人的家庭。
卡住行业发展的绊脚石，其实是训练机器人的成本高得离谱。
按现有的主流方案，要让机器人学会叠袜子这样的小动作，需要工程师戴着感应手套或者拿着遥控器，“手把手”控制机械臂示范几十遍。
收集完这些数据后，还要把数据输入电脑进行长时间的模型微调，整个流程少说也要耗费四个小时。
更麻烦的是，机器人每学会一项新技能，往往就会忘记上一项技能。
改动底层参数去适应叠袜子，之前学会的洗盘子技能可能就彻底失效了。
如果家里有几十种不同的家务，光是给机器人重新喂数据、跑训练，花掉的时间和算力成本就已经远远超过了雇佣保洁人员的费用。
自变量机器人推出的 HOST 方案，提供了一条截然不同的解决思路。
这套技术让机器人不再依赖笨重的手把手教学和重新训练，而是给它看一段数十秒的人类演示短视频，它就能直接上手干活。
