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电子信息研究

2025 年 10 月 10 日 第 5 期 总第 101 期

本期主题
□ 保姆机器人行业发展趋势报告

『所长导读』

保姆机器人是一种具备自主性与具身性的智能系统，能够通过感知、决策、行动、 反馈等能力，代替人类保姆执行护理辅助、健康监测、日常服务及社交陪伴等任务。 当前，养老服务需求日益增长，人们生活节奏加快，对生活品质要求提高，保姆机 器人的需求主要集中于智慧康养、智能家居、家庭教育、生活服务等场景。随着人 工智能技术不断突破，保姆机器人的技术发展也将迈入新阶段，进化出多源感知、 自主决策、人机协同、自进化等显著特点。保姆机器人作为智能制造与现代服务业 深度融合的新兴行业，正逐步成为推动产业智能升级、激发消费新需求和改善民生 质量的关键抓手。
《报告》给出了“保姆机器人”的定义、范围、分类，分析了市场规模和典型 场景需求，研判了发展趋势。
《报告》从保姆机器人行业的基本概述、发展现状与技术体系三个维度切入， 对保姆机器人行业发展路径与核心能力构成进行系统梳理。分析发现，保姆机器人 领域仍面临四方面挑战，一是场景适应性与泛化能力不足；二是用户信任度偏低， 安全性、稳定性与情感交互不足限制了产品的市场渗透与使用深度；三是数据隐私 保护与责任划分机制尚不健全；四是产品规模化落地能力不足。
通过分析研判，《报告》提出保姆机器人市场发展呈现三大趋势，一是市场规 模持续扩大，中国“保姆”服务全球，国产保姆机器人出口海外，在欧美日等高端 市场斩获佳绩；二是应用场景拓展融合，全能“保姆”全域联通，1 个保姆机器人 能够联通家庭、机构、社区等 N 个场景；三是企业竞逐细分赛道，明星“保姆”加 速涌现，在具体任务上，会出现若干“能工巧匠”。
希望本文的研究与分析能够为保姆机器人行业的发展提供有益参考，诚挚期盼 各界读者提出宝贵意见与批评。

赛迪研究院电子信息研究所所长 陈渌萍
2025 年 10 月 10 日

目 录
CONTENTS
本期主题：
保姆机器人行业发展趋势报告

一、基本概述 1
（一）概念与内涵 1
（二）发展历程 3
（三）技术体系 7

二、行业发展现状 11
（一） 市场规模 11
（二）下游应用场景需求分析 13

三、行业发展趋势分析 16
（一）市场趋势 16
（二）技术趋势 19

四、行业发展挑战 22
（一）场景适应与泛化能力仍存系统性技术短板 22
（二）用户信任度低制约市场渗透和使用深度 23
（三）数据隐私保护与责任划分机制尚不健全 24
（四）产品场景落地能力薄弱，规模化应用不足 25

五、对策建议 25
（一）构建高质量数据集，提升模型泛化能力 25

（二）建设可信人工智能，提升公众信赖水平 26
（三）完善隐私保护机制，明确责任划分边界 26
（四）提升产品落地能力，拓展规模化应用场景 27

本期主题：保姆机器人行业发展趋势报告

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保姆机器人行业发展趋势报告

一、基本概述
（一）概念与内涵
1. 定义及范围
保姆机器人是一种具备自主性 与具身性的智能系统，能够通过感 知、决策、行动、反馈等能力，代 替人类保姆执行护理辅助、健康监 测、日常服务及社交陪伴等任务。
从角色定位看，保姆机器人被 视为“生活照护的智能代理人”。 相较于执行单一功能的家用机器人 或任务导向的工业服务机器人，保 姆机器人强调的是综合承担日常生 活照料任务。其价值不仅在于替代 部分人工劳动，更在于提供连续性 具身服务、个性化自主响应以及可 持续的人机交互关系，在长期陪伴 中构建信任与适应。
从服务内容来看，保姆机器人 的服务功能呈现出多领域交叉与融 合特征，覆盖护理辅助、健康监测、

日常服务及社交陪伴等多个方面， 不仅需完成物理层面的任务操作， 还需实现对用户状态的理解与交互 反馈，贯通生理与心理层面的服务 需求，体现出“任务复合、感知驱动、 交互导向”的功能特点。
2. 分类体系
保姆机器人作为多功能、多形 态的生活服务型智能系统，具备明 显的应用多元和形态区分特征，可 从服务对象、实现功能与应用场景 三个维度进行分类，以反映其多样 化的发展路径与部署模式。
按照护对象划分，可分为婴童 照护类、老年照护类、成人照护类。 婴童照护类机器人强调安全监护与 启蒙互动；老年照护类则聚焦于生 活护理、康复训练、健康管理和情 感陪伴；成人照护类主要面向工作 繁忙的成年人，提供家务协助等功 能。
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按实现功能划分，可将保姆机 器人划分为护理辅助类、健康监测 类、日常服务类与社交陪伴类。护 理辅助类主要承担如饮食辅助、移 动协助、洗护等基础生活照料任务； 健康监测类聚焦于生命体征感知、 健康数据采集与异常预警；日常服 务类面向生活所需的各类事务性任 务；社交陪伴类则突出情感交互与 心理支持。
按应用场景划分，保姆机器人 可分为家庭型、机构型与社区型。 家庭机器人注重与家庭成员的个性 化适配与长期交互；机构机器人面 向托幼机构、教培机构、养老院、 疗养中心等集中照护场所，需满足 多用户管理与任务调度需求；社

区机器人则服务于公共或半公共空 间，兼顾流动性、开放性与安全性。
3. 协作性分级体系
随着保姆机器人在感知理解、 任务执行和人机交互等方面的能力 不断增强，其人机协作水平呈现出 清晰的分层特征。为更好地表征保 姆机器人演进路径，本文构建了 一 套“保姆机器人智能化等级与人机 协作关系分级表”，反映服务过程 中机器人与人类保姆之间的职责划 分与配合程度。该体系刻画了保姆 机器人从依赖式工具向高度自主照 护代理转变的阶段性演化路径，体 现了从“人主导、机辅助”到“人 机协同”再到“机自主、少干预” 的技术发展趋势。

保姆机器人人机协作水平分级表

等级
名称
核心定义
人机协作模式

0
基础
响应辅助
具备基础感知或执行能力的工具型系 统，仅能基于指令或固定规则运行。无 法理解用户意图或任务流程，完全依赖 人类触发与操控。
人类全程主导照护，机器 人仅作为辅助工具使用

1
部分
照护辅助
能持续完成某一类基础任务，依赖预设 流程执行，无情境理解能力，无法根据 用户状态动态调整。
机器人仅辅助单一功能， 人类需控制其余任务
2
组合
照护辅助
能整合感知与执行，完成多个协同任务。 具备初步判断力。
机器人需要人类持续监 督，随时准备干预或接管

3
有条件 自主照护
具备一定的自主感知、规划与交互能力， 能学习用户行为并组合任务，适应家庭 成员习惯。系统能处理多数情况。
人类偶尔需要干预任务细 节或处理复杂情况
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等级
名称
核心定义
人机协作模式

4
高度
自主照护
在家庭等复杂动态环境中具备持续运行 能力，能基于长时交互建模用户需求， 有推理与多模态处理能力，可处理多种 日常与突发任务。
绝大多数任务机器人可自 动完成，仅特殊情境下需 人为干预

5

完全
自主照护
拥有通用类人智能，融合感知、语言、 运动控制与任务规划能力，能理解用户 意图，自主完成全场景下的照护任务， 真正替代人类保姆。

无需任何干预，机器人可 完全自主完成任务

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（二）发展历程
1. 探索期（20 世纪中后期 -21 世纪初）
保姆机器人的雏形并非源于某 一项直接发明，而是在机器人学与 人工智能早期发展中逐步孕育的概 念成果。从感知控制理论到服务型 原型机的出现，这一时期为后续保 姆机器人的形成打下了技术与理念 的双重基础。
理论层面，20 世纪中后期，控 制论和信息论的兴起为“智能代理” 提供了理论支点，使得机器具备了 感知与反馈的基本能力。斯坦福研 究院的 Shakey 机器人作为首个具备 环境感知与路径规划能力的移动系 统，标志着从工业自动化向自主服 务的初步尝试。这类技术模型虽然 尚不能应用于家庭照护，但构建了 “感知 - 决策 - 行动”的核心闭环。

应用层面，HEROJR 、Topo 等 家庭机器人原型开始尝试进入生活 空间，承担娱乐提醒、家务辅助等 简单任务，尽管受限于感知能力和 环境适应性，其功能极为有限，但 揭示了服务机器人的技术瓶颈—— 家庭环境的非结构性远超工业环 境，对交互和情境理解提出了全新 挑战。
保姆机器人角色在当时虽属构 想，却已开始进入公共讨论。阿西 莫夫的机器人三定律等伦理设想， 为“亲密型”机器人介入家庭生活 提供了最早的社会预设，也提示了 保姆机器人未来将不可避免面对的 信任与责任议题。整体上，探索期 虽然未能诞生真正意义上的保姆机 器人，但以控制论为核心的技术探 索、以“人机共处”为议题的社会 构想，以及早期服务型机器人的实

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物尝试，共同构成了这一行业从无 到有的原点。这一阶段的积累，为 保姆机器人后续在自主性、具身性 与智能性上的演进奠定了基础。
2. 商业化起步（21 世纪初-2010 年）
进入 21 世纪，保姆机器人开 始迈出从实验室走向市场的重要一 步。虽然这一阶段尚未形成面向家 庭照护的成熟产品体系，但以清洁、 陪伴和照护为代表的功能型机器人 初步实现商业化，标志着家庭服务 型机器人的市场化探索正式启动。
技术突破带动实用场景落地。
2002 年，iRobot 推出 Roomba 清洁 机器人，借助 SLAM 导航技术，
实现了在家庭复杂环境中的自主运 行，成为消费机器人领域的标志性 产品。Roomba 的成功验证了“单 一功能 + 明确任务 + 关键技术支持” 的商业模型，为服务型机器人在家 庭场景的推广提供了现实样本。
情感陪伴与照护功能开始萌 芽。与清洁任务并行，部分机器人 产品尝试切入更具人文特征的家庭 角色。2000 年，日本 AIST 开发的 Paro 作为治疗型宠物机器人进入养 老照护场景，并于 2004 年商业化，

显示出情感交互在特殊人群中的应 用潜力。同年 iRobot 推出的“My Real Baby”也体现了面向儿童情感 互动的初步尝试。这些产品虽功能 有限，但开启了以陪伴和安抚为导 向的保姆机器人雏形探索。
人形与社交原型技术持续演 进。本田 ASIMO 等高端人形机器 人展示了复杂动作控制和多模态识 别能力，尽管仍停留在技术展示阶 段，却推动了自然交互、语音理解 等关键领域的发展，为保姆机器人 的长期演化奠定技术积累。
市场初步接受与结构性限制 并存。部分产品取得商业突破，如 Roomba 销量在两年内突破百万； 但也有如 Pleo 等高成本、高复杂度 产品因缺乏清晰价值认知而市场遇 冷，显示出消费市场对机器人的接 受度仍高度依赖功能明确性与价格 可接受性。
2000 至 2010 年间的商业化起 步阶段，保姆机器人尚未形成稳定 产品范式，但清洁、陪伴、照护三 类应用路径初步显现。关键技术从 实验走向市场验证，用户对家庭中 “半自主服务主体”的接受度逐渐

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建立，也为后续阶段中更复杂、更 贴近照护需求的产品形态奠定了市 场和认知基础。
3. 快速发展期（2010 年-2020 年）
2010 年起，得益于人工智能与 传感导航技术的突破，保姆机器人 的发展进入加速阶段。深度学习、 自然语言处理与计算机视觉的成 熟，显著提升了机器人感知与交互 能力，使其逐步具备适应复杂家庭 场景、执行多样照护任务的潜力。
保姆机器人逐步具备面向家庭 环境的 自主适应能力。这一时期， 机器人不再依赖预设规则，而能够 通过数据学习实现环境理解与行为 调整。SLAM 算法的改进增强了自 主导航能力，多模态人机交互开始 整合语音、图像与触觉，推动机器 人向可对话、能适应的家庭伴随者 演化。感知系统的升级也使其能更 精准识别人类状态与环境变化，为 生活照护提供更具实时性和上下文 理解的响应。
保姆机器人开始向照护场景 中的多元角色分化。保姆机器人从 清洁拓展至情感陪伴、老年照护与 儿童教育等领域。Paro 、Pepper、

Robear 等相继在机构照护和家庭辅 助中开展实践，涵盖社交支持、物 理协助与健康监测等功能。儿童领 域亦出现以认知互动和情感抚慰为 导向的消费产品，形成面向不同照 护对象的多元细分方向。
商业渗透受制于成本与投入结 构的双重限制。尽管消费市场持续 增长，保姆机器人仍面临高成本、 低渗透的困境，企业研发投入相对 谨慎。以日本和欧盟为代表的政府 投入成为推动技术演进和场景验证 的主要动力。同时，随着机器人在 私域空间中的介入加深，隐私保护、 情感依赖与使用责任等伦理问题日 益凸显，促使行业开始探索面向家 庭服务机器人的伦理规范和治理框 架。
整体来看，2010 至 2020 年是 保姆机器人从“功能起步”向场 景适应”过渡的关键时期。核心智 能能力和感知体系的提升，为后续 向更高自主性和更强照护能力的发 展奠定了必要基础，也同步引发了 技术之外的人文与制度议题，为保 姆机器人进入新发展阶段提供了现 实张力与演进动力。

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4. 技术突破期（2020 年至今）
技术突破期标志着保姆机器人 从“辅助工具”向“综合照护代理” 的转型临界点已经到来。核心智能 能力的跃升与操作性能的突破，使 保姆机器人在认知、交互与物理支 持上实现了实质进化。同时，多场 景部署、社会协同与伦理规范的同 步推进，也为其大规模融入未来家 庭生活奠定了现实基础。这一阶段 的发展，不仅是能力的提升，更是 角色的转变，标志着保姆机器人从 辅助型产品迈向类人型服务主体。
以大型语言模型和多模态智 能为代表的新一代人工智能成为保 姆机器人能力跃升的根本驱动力。 2020 年以来，大型语言模型（LLMs） 与多模态人工智能的快速发展，彻 底改变了机器人对语言、环境与任 务的理解能力。相比过往基于规则 的交互系统，LLMs 使保姆机器人 能够开展上下文敏感、情感丰富的 自然对话，并具备泛化处理复杂任 务的能力。多模态技术进一步推动 机器人整合语音、视觉与触觉信息， 实现跨模态感知与操作协同。这一 阶段，语言不仅成为交互工具，也

成为跨任务迁移与零样本执行的核 心机制，推动机器人向“全能照护 代理”迈进。
感知系统与操作能力的显著增 强，使保姆机器人向真正具身化照 护迈出关键一步。融合 RGBD 摄像 头、3D 激光雷达与深度学习视觉算 法的感知系统，使机器人具备更强 的环境理解与路径规划能力。在操 作层面，灵巧双臂结构、模仿学习 与运动捕捉等技术使机器人能够学 习并完成如穿衣、喂食、搀扶等复 杂照护动作。同时，软体机器人技 术的发展使得机器人具备更高的柔 顺性与安全性，可贴合人体执行辅 助操作，拓展了其在老年人移动支 持与康复护理等高接触性任务中的 适用边界。
保姆机器人的应用场景从局部 服务向多空间、多人群的深度融合 演进。在老年照护中，陪伴机器人、 物理辅助机器人与康复训练设备实 现多功能融合；在儿童教育中，社 交机器人已可承担部分学习与情感 支持角色；在家庭治理中，智能机 器人正逐步成为家庭互动与管理的 枢纽。从个体家庭到机构、社区，

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保姆机器人正形成可适配多样需求 的场景网络，朝着与智慧家庭系统 深度整合、嵌入生活日常的方向演 化。
伦理与社会接受度问题成为 技术突破背景下不可回避的现实议 题。随着机器人更深入地介入生活 与身体，隐私保护、情感依赖、 数据滥用与责任归属等问题日益凸 显，尤其在儿童与老年人等易感 群体中更显敏感。各国政府和国际 组织纷纷出台伦理框架和法规草案 以规范技术边界并强化人类价值导 向，如联合国教科文组织《人工智 能伦理建议书》与欧盟《人工智能 法案》。同时，公众认知与使用接 受度仍处于动态适应期，推动以人 为本的产品设计与交互机制成为行 业共识。
（三）技术体系
1. 感知层：数据采集与用户环 境理解
感知层是保姆机器人获取外部 信息、理解用户与环境状态的技术 基础，直接决定其服务行为的准确 性与人机互动的自然度。该层依托 多模态传感系统，融合视觉、听觉、

触觉等感知输入，构建对家庭环境 与用户状态的统一感知模型。通过 对环境与人状态的精准理解，保姆 机器人得以实现主动服务、精准响 应与适时陪伴。感知能力的持续提 升，不仅拓展了其任务覆盖范围， 也显著增强了用户信任与依赖，是 建立长期人机关系的关键前提。
多模态感知融合为机器人提供 全面的环境理解能力。通过搭载摄 像头、麦克风、激光雷达、深度传 感器与触觉传感器等硬件模块，保 姆机器人可实现对视觉图像、语音 信号、空间结构与接触行为的多源 数据采集。在此基础上，语音与视 觉的协同感知已成为研究前沿，多 模态人工智能模型可在不同信息通 道之间建立关联，提升机器人对复 杂家庭场景的整体感知与语义理解 能力。Google 的 PaLM-E 等新型模 型将感知信息直接输入语言模型进 行推理，体现了从感知到认知的融 合趋势。
环境建模与导航感知技术保障 机器人在家庭场景中的适应性。保 姆机器人需具备自主定位与空间理 解能力，常通过 SLAM （同步定位

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与建图）技术实现室内地图构建与 路径导航。深度视觉与语义分割技 术则帮助机器人识别具体家具与日 用品类型，使任务执行更具针对性。 在实际应用中，护理机器人 SAM 可在养老社区内实时巡逻并监测风 险，通过感知系统完成复杂室内环 境的持续建模与更新。
用户状态感知是建立信任与提 升服务精准度的关键。机器人需实 时监测用户的行为、姿态、表情与 语音状态，以识别老人的活动能力 与情绪变化。例如，ElliQ 陪伴机器 人可基于语音和视觉数据分析用户 情绪，结合行为模式进行主动提醒 与情感回应。语音识别和姿态识别 技术是核心支撑，当前主流做法是 将云端 ASR（自动语音识别）与本 地语义理解模型结合，提升识别效 率与私密性；姿态识别则通过深度 摄像头进行骨架估计，判断用户是 否跌倒、需要搀扶等，从而触发及 时响应。
2. 决策层：智能规划与行为调度
决策层是保姆机器人从感知走 向行动的中枢环节，负责将环境与 用户状态的信息转化为具体任务规

划与行为选择，确保服务逻辑的合 理性、响应的及时性与行为的安全 性。其核心任务是在动态环境中实 现多任务管理、目标调度与交互控 制。高效、智能且可解释的行为规 划系统，使机器人能够在复杂环境 中承担起更具主动性与责任感的照 护角色，从响应执行者转向具备独 立判断力的生活助理，真正满足多 样化的照护需求。
大型语言模型驱动的高层推 理技术显著拓展了决策层的智能 边界。以 LLMs 为基础的新型推理 框架，具备强大的语义理解与通 用推理能力，可将自然语言请求转 化为具体行动步骤。例如，PaLM- SayCan 系统通过语言生成与可行性 评估相结合，实现对开放式请求的 结构化响应。这类架构使保姆机器 人能够在面对“我头晕，帮我倒杯 水”或“帮我找一下遥控器”这类 模糊命令时，做出符合情境的多步 决策。
自主学习机制增强机器人对复 杂情境的适应能力。为突破预设规 则的局限，强化学习（RL）被引入 作为提升自主决策能力的手段。保

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姆机器人通过在仿真环境中反复交 互学习，优化行为策略，实现如整 理空间、辅助起身等复杂任务流程。 然而，由于家庭场景中试错代价高， 当前多采用“模拟训练 + 现实迁移” 的方式，并设置行为边界以确保安 全性。
家庭适应性与信任可解释性成 为衡量决策系统质量的关键指标。 家庭环境高度非结构化，决策系统 需具备动态调整能力，如在识别地 面杂物或检测用户情绪变化时，自 动调整任务优先级与交互方式。同 时，机器人需具备基本的可解释能 力，明确其行为逻辑与目的，提升 用户信任。决策层还应嵌入必要的 伦理约束与安全规则，规避潜在风 险行为，确保其在用户空间中的行 为边界可控且可接受。
3. 行动层：具身执行与物理交互
行动层是保姆机器人将任务规 划转化为实际行为的执行模块，涵 盖运动控制、操作技能和人机物理 交互。该层直接影响服务行为的稳 定性、安全性与交互体验，是机器 人具身能力的核心体现。作为连接 逻辑智能与物理世界的关键桥梁，

行动层赋予保姆机器人“动手做事” 的能力。从取物送药到搀扶起身，
其能力强弱决定了保姆机器人能否 真正承担起连续性、日常化的照护 任务，提供实质性、可依赖的服务 价值。
运动控制系统构成机器人 自主 行动的基础。保姆机器人通常集成 移动底盘与机械臂系统，以适应导 航与物体操作需求。移动控制基于 SLAM 地图进行路径规划，结合动 态避障算法，应对家居障碍物和人 员干扰；机械臂操作则依赖逆运动 学与轨迹规划，确保在复杂空间中 完成如递送、搬移、开关等动作。 具备多自由度的臂部系统和高精度 末端执行器，是实现细腻任务执行 的前提。
操作技能获取机制赋予机器人 应对多变任务的能力。面对家庭任 务的多样性与个性化需求，行动层 需具备一定程度的自我学习能力。 主流方式包括操作学习与模仿学 习，前者通过强化学习在仿真环境 中不断优化操作策略，后者则通过 用户示范学习具体动作参数。模仿 学习结合人类经验，能显著提升机

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器人在日常情境下的动作适应性， 特别适用于个性化动作偏好与家庭 定制流程的适配。
人机物理交互能力是保障使用 安全与亲和体验的关键指标。保姆 机器人常需协助老人行走、取物、 翻身等高接触性任务，对力控制与 柔顺性提出高要求。为此，行动层 必须集成柔顺控制、碰撞检测等多 重安全机制。一方面，通过力 / 触 觉传感器实时监测受力变化，在异 常接触时即时停止或调整姿态；另 一方面，通过低刚度结构设计与多 模态反馈，降低物理操作带来的风 险。这类安全机制直接关系到用户 对机器人身体接近行为的信任感。
4. 反馈层：评估结果与持续优化
反馈层是保姆机器人形成服务 闭环的关键环节，负责在任务执行 后对效果进行评估，并据此优化未 来的行为策略。其核心在于持续积 累用户互动与操作数据，实现服务 的个体适配、性能改进与信任增强。 反馈层赋予保姆机器人持续学习与 个性化适应的能力，是实现动态优 化与长期价值的关键机制。
用户反馈机制构成行为优化的


基础入 口。保姆机器人可通过显式 反馈（评分、语音表达）或隐式行 为（打断、重复指令）感知用户满 意度，并据此调整服务策略。如语 音夸奖、表情反应、互动频率等可 作为正向信号，引导机器人保留当 前行为；相反，用户的不满动作或 语气则触发策略修正。基于人类反 馈信号的强化学习框架已在实际应 用中用于调节对话风格、清扫路径 与陪伴节奏，从而提升服务贴合度。
基于交互历史的模型微调支持 个性化能力演进。随着家庭使用时 间增长，机器人积累的传感与交互 日志可用于微调内部模型。例如， 导航模型可逐步学习家庭布局细 节，优化路径规划；语言模型则可 根据用户语调、用词习惯调整对话 方式，增强亲和感。当前主流方法 采用参数控制的在线微调技术，辅 以人类监督机制，确保模型适应不 偏离全局稳定性，避免灾难性遗忘。
自我监测机制提升行为鲁棒性 与 自主修正能力。机器人可对自身 任务执行情况进行评估，如通过视 觉判断清洁是否达标、通过力传感 器检测抓取稳定性等。未达标时自

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动重试或提示用户干预，降低对人 工监督的依赖。此外，在线学习使 机器人能在操作中逐步优化参数， 如反复试验喂食角度以减少洒落， 提升动作稳定性与任务完成质量。
云端联邦学习扩展反馈价值的 共享维度。多设备间可通过云端联 邦学习模式共享经验，实现模型能 力的群体优化。如一台机器人在新 材质地板上的行走经验可被汇总并 反馈给全网同类设备，从而避免重 复学习。这一机制在保障数据隐私 前提下提升了保姆机器人总体进化 速度，也为企业构建动态优化平台 提供可能。
二、行业发展现状
（一）市场规模
近年来，全球保姆机器人市场 呈现出稳健的增长态势。家庭机器 人是保姆机器人的主要类别，根据 弗若斯特沙利文数据，全球家庭机 器人行业的市场规模从 2022 年的 2133 亿 元 增 至 2024 年 的 2577 亿 元，复合年增长率为 9.9%；渗透率 亦从 2022 年的 25.1% 增至 2024 年 的 25.8% 。一方面，技术进步推动 保姆机器人的功能不断完善和成本

逐渐降低，从而提高市场的接受度 和普及率。得益于人工智能、传感 器、物联网等核心技术的持续突破， 保姆机器人的导航、感知、交互等 性能不断提升，功能日益丰富；保 姆机器人制造商不断投入研发，推 出新产品、新功能，以满足消费者 的多样化需求，吸引了更多消费者 的关注和购买。另一方面，市场需 求的持续增长为保姆机器人行业发 展提供强大动力。与传统保姆相比， 从成本角度，可以 24 小时不间断工 作的保姆机器人具有显著的长期使 用优势；从服务质量与效率提升角 度，保姆机器人凭借先进的传感器 和智能算法，能够为家庭提供及时、 稳定、高效、准确的高质量服务； 从满足特殊需求与场景角度，保姆 机器人能够满足照顾残障人士、患 有认知障碍的老人等特殊人群和危 险环境或极端条件等特殊场景需 求，提供个性化服务。
从区域市场看，北美地区以美 国为主导，占据高端保姆机器人市 场重要地位，由于消费者对新技术 接受度高，且愿意为提高生活质量 支付较高费用，因此北美地区高端

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12 《电子信息研究》 2025 年第 5 期
保姆机器人的市场渗透率较高；欧 洲地区的老年照护机器人和陪伴机 器人市场需求强劲，尤其在陪伴机 器人市场占据主导地位；亚洲地区 尤其是中国和日本由于老龄化严 重、劳动力成本高以及对新技术的 开放态度，成为保姆类机器人市场 增长最快的地区。其他地区如澳大 利亚、新西兰等发达国家，保姆机 器人的普及率也在稳步提高，但市 场规模相对较小，发展中国家主要 受限于经济发展水平和技术基础设 施的不足，保姆机器人市场尚处于 起步阶段。
在技术研发与商业化方面，美 国、欧洲、日本和韩国等国家和地 区走在世界前列。美国作为全球科 技创新的高地，在人工智能、机器 人技术等领域拥有众多顶尖的科研 机构和科技企业。如亚马逊推出的 Astro 机器人集成了先进的计算机视 觉和语音交互技术，不仅能够在家 庭环境中自主导航，还能协助用户 完成诸如物品查找、智慧家庭控制 等任务，为用户提供便捷的家庭服 务。欧洲在机器人技术研发上注重 多学科融合，特别是在人机协作、

机器人伦理等方面取得了显著成 果。 日本和韩国则凭借在电子技术 和机器人制造工艺上的优势在保姆 机器人市场占据重要地位。日本的 索尼公司推出的 Aibo 机器狗，以其 可爱的外形、丰富的情感交互功能， 成为家庭娱乐和陪伴领域的明星产 品；传统工业机器人龙头发那科推 出的保姆机器人具备高精度的操作 能力和良好的环境适应性，能够完 成清洁、烹饪等复杂任务；韩国的 LG、三星等企业也在大力投入保姆 机器人的研发，推出了一系列具有 清洁、安防等功能的机器人产品， 在全球市场上获得了较高的市场份 额。
中国作为全球最大的人口国 家，保姆机器人市场近年来发展迅 猛，主要受到多方面因素的驱动。 一是社会需求发生显著变化。社会 老龄化加剧、家庭结构变化、生活 节奏加快、人们对生活品质需求提 升，使得保姆机器人凭借便捷、高 效、个性化、智能化的服务优势， 精准契合用户在清洁、娱乐、教育、 养老等多方面的多元需求。二是技 术进步提供强大助力。互联网、计

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算机技术的迭代升级，以及人工智 能、5G 等新一代信息技术的广泛应 用，促使保姆机器人性能与功能不 断优化，智能化、网络化水平持续 提升，实现与环境更好适配，带来 更自然流畅的人机交互体验，显著 提高用户满意度。三是政策支持力 度不断加强。近年来，国家密集出 台系列政策扶持机器人产业发展， 为保姆机器人的研发与应用筑牢政 策保障。如《“十四五”机器人产 业发展规划》明确将家用服务机器 人等列为服务机器人重点发展领 域； 《人形机器人创新发展指导意 见》在加快民生及重点行业推广中， 要求拓展人形机器人在医疗、家政 等民生领域服务应用； 《关于发展 银发经济增进老年人福祉的意见》 强调要打造智慧健康养老新业态， 推广应用智能护理机器人、家庭服 务机器人； 《智慧健康养老产业发 展行动计划（2021-2025 年》支持 发展能够提高老年人生活质量的家 庭服务机器人。
（二）下游应用场景需求分析
1. 智慧康养
智慧康养是保姆机器人最主要

的应用场景之一。随着全球老龄化 加剧，养老服务需求日益增长，传 统的养老模式面临护理人员短缺、 服务质量参差不齐等挑战，保姆机 器人的出现为解决这些问题提供了 新的思路。
在 日常生活照料方面，保姆机 器人可以承担起照顾老人日常生活 的重任，如帮助老人起床、穿衣、 洗漱、进食、行走、如厕等。一些 先进的保姆机器人还能够协助老人 进行康复训练，如行走辅助、关节 活动训练等，有助于提高老人的生 活自理能力和身体健康水平
在健康管理方面，保姆机器人 可以实时监测老人的健康状况，如 心率、血压、血糖等生理指标，并 将数据上传至云端，供医护人员随 时查看。一旦发现老人身体出现异 常，保姆机器人能够及时发出警报， 并通知相关人员进行处理，为老人 的生命健康提供有力的保障。
在情感 陪护方面，保姆机器 人可以通过语音交互功能与老人聊 天、讲故事、播放音乐等，缓解老 人的孤独感和寂寞感。一些保姆机 器人还具备情感识别功能，能够根

专业就是实力 精准就是品牌

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据老人的情绪变化做出相应的反 应，给予老人更多的关怀和安慰。 我国社区医生试点观察及韩国 Naju 国立医院、美国 Meta 研究发现， 使用智慧康养类（情感陪护）保姆 机器人后，老人抑郁量表评分显著 下降。
在紧急救助方面，保姆机器人 可以通过摄像头、毫米波雷达等设 备实时监测家庭环境，防止老人发 生跌倒、火灾等意外事故，一旦发 现异常情况立即发出警报，并将相 关信息发送给用户的手机或医疗机 构，保障老人安全。此外，保姆机 器人还能为老人进行安全急救知识 的培训。
2. 智慧家庭
家居服务是保姆机器人最基础 也最广泛的应用场景。随着人们生 活节奏的加快和对生活品质要求的 提高，清洁收纳、烹饪料理等家务 劳动正越来越多地由机器人承担。
在家庭清洁收纳方面，通过先 进的导航技术和高效的清洁系统， 保姆机器人可以轻松完成扫地、拖 地、擦窗、吸尘等清洁任务，让家 庭环境保持整洁干净。例如，扫地

机器人能够自动规划清洁路线，高 效地完成地面清洁工作；擦窗机器 人能够安全、精准地擦拭窗户玻璃， 解决人工高空擦窗的安全隐患。保 姆机器人还可以承担物品整理、家 居布置等任务，帮助用户打造舒适、 温馨的家居环境。例如，一些具备 机械臂的保姆机器人能够对物品进 行分类整理，将物品摆放整齐；有 些保姆机器人还能根据用户的喜好 和家居风格进行简单的家居布置， 提升家居美观度。
在烹饪料理方面，虽然目前保 姆机器人尚不具备完全自主烹饪功 能，但部分高端保姆机器人具备基 本的烹饪功能，可以根据用户的需 求和口味偏好辅助制作美味可口的 饭菜。这些机器人通常内置了丰富 的菜谱，能够自动识别食材，并进 行精准的烹饪操作，为用户节省大 量的时间和精力。
3. 家庭教育
家庭教育类保姆机器人市场潜 力巨大。美国电气和电子工程师协 会（IEEE）于 2020 年开展一项调 查，主要关注人工智能在育儿、教 学等方面的家长接受程度。数据显

本期主题：保姆机器人行业发展趋势报告

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示，全球 66% 的父母表示愿意在外 出工作时使用保姆机器人独立照看 孩子，这一比例在中国达到 80%。
在成长养护方面，现代社会， 年轻父母面临工作压力大、育儿经 验不足等问题，对育儿辅助工具的 需求日益迫切。保姆机器人成为年 轻父母的得力助手，可以协助父母 照顾孩子的生活起居，如给孩子冲 奶粉、换尿布、哄睡等，减轻父母 的育儿负担；能够实时监测孩子的 身体状况和行为动态，一旦发现孩 子有异常情况，及时通知父母，保 障孩子的安全和健康；可以陪伴儿 童玩耍，通过丰富多样的互动游戏， 激发孩子的好奇心和探索欲，促进 孩子的智力发展和社交能力提升。
在学业辅导方面，保姆机器人 可以帮助孩子解答学习中的疑问， 辅导孩子完成作业，还能根据孩子 的学习情况制定个性化的学习计划 和课程，提高孩子的学习效率和学 习成绩，发挥辅助孩子学习的作用。
4. 生活服务
社区生活服务类保姆机器人作 为智慧社区建设的核心载体，其场 景需求源于社区管理效率提升、服

务成本优化及居民体验升级的多重 诉求。
在社区清洁方面，传统人工清 洁存在诸多局限，能实现公共区域 常态化基础清洁和特殊场景精准化 专项清洁的保姆机器人应运而生。 它们可以自动规划清扫路线，全面 覆盖社区道路、楼道、车库等区域， 还能智能避障，极大提升清洁效率， 并在动态调度与任务优化、耗材更 换与维护预警方面提升清洁管理的 智能化水平，减少人工成本。
在物业维护方面，由于社区设 施繁多，人工巡检易有遗漏且效率 低。保姆机器人具备多类设施实时 检测能力，如利用红外热成像监测 电路、用声呐探测管道泄漏等，通 过实时监测设施状况，保姆机器人 可以主动预知维护和及时发现故障 隐患，快速响应维修，降低设施故 障率，显著降低物业维护人力成本， 保障社区设施稳定运行。
在社区安防方面，保姆机器人 能够代替人工实现全时段全域安防 覆盖。借助智能门禁和精准身份核 验技术，如在社区出入口通过人脸 识别等功能，阻拦可疑人员；巡逻

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时借助多种传感器识别高空抛物、 翻越围墙等异常行为并实时报警， 减少安全事件；快速响应火灾、燃 气泄漏、人员晕倒等突发事件，并 及时启动打开应急通道、播报疏散 指