追踪 · Sunday Robotics「Memo」¶

📌 一句话：家用移动操作机器人 Memo,主打学会"你家的"家务(收桌/洗衣/装洗碗机);用一只便宜 100× 的"技能采集手套"众采数据喂给机上 AI——口号是"零机器人数据"，不用一条遥操作轨迹。 🆕 2026-07-17 发布 ACT-2 Preview：叠衣服在没见过的家里 99.1%(785 次)、每个家零适配，并提出评测标准 Solve。全文精读见详读-Sunday-ACT2。⚠️ 无论文/无权重/无第三方复现，数字为厂商自评估。 🎬 追踪:sunday.ai

现状（到哪一步）¶

时间	事件
2025-11-19	出 stealth；发 ACT-1（"零机器人数据"基座模型）+ 机器人 Memo
2026-03-12	Series B $165M @ $1.15B 估值
2026-07-17	发 ACT-2 Preview：洗衣折叠 99.1%，提出 Solve 评测标准
2026 年秋	Beta Program 投放家庭（原文 "This fall"）——此前记的"2026 年底交付"已被官方口径提前

单台造价 ~$20k,量产目标降 ≥50%。

模型线：ACT-1 → ACT-2¶

ACT-1（2025-11）— 解决"数据从哪来"¶

主张：不用一条遥操作数据训基座模型（"Trained on Zero Robot Data"）。
两块关键工程：Skill Capture Glove（手套与 Memo 的手共用同一几何与传感器布局，消除 embodiment mismatch）+ Skill Transform（把手套数据在运动学与视觉上对齐成"像机器人自采的"，转换成功率 90%）。
能力展示：Table-to-Dishwasher 全自主（33 种/68 次灵巧交互、21 个物体、移动 130+ 英尺）；Airbnb 里零环境特定训练泛化（靠 3D 地图 conditioning）；叠袜子、拉浓缩咖啡。

ACT-2 Preview（2026-07）— 解决"实验室涨点能不能搬到真实世界"¶

核心配方：定义泛化差距 = in-domain SR − out-of-domain SR；预训练一放大，差距塌到 0（0% 预训练时 96% vs 14%；100% 时 100% vs 100%）→ 于是可以放心在自家 Memo 上快速迭代刷性能。
最响的主张：一条演示即可教会一种新折法并泛化到没见过的衣物（四个 SFT 副本全成功）。⚠️ 该实验未给成功率、未给 n、无对照。
旗舰结果：785 次自主尝试成功 778 次 = 99.1%±0.3%；折叠质量均值 4.72/5（98.3% ≥4★）；中位 2 分 13 秒/件；每个家零适配、全程同一 checkpoint。
另有工程结论可借：同等数据量下"高质量策展 vs 均匀采样"差 30pp（12.5% 档 75.6% vs 43.8%）；验证损失与真机成功率强相关，可当跑真机前的廉价代理信号。
未按其标准检验的其余能力（仅视频）：吸尘、玩具归位、拉拉链、裤子翻面、做咖啡。

「Solve」标准（值得单独记）¶

Sunday 提出：宣称一项能力被"解决"，必须同时给 Performance（成功率/质量/速度）+ Scope（声称成立的环境物体分布）+ Adaptation cost（每个新部署额外要的数据/演示/微调/人工介入）。论证很干净："99.1% 在没见过的家里零适配"与"99.1% 在一件衣服、一张备好的台面、一个熟悉房间上"是根本不同的断言，尽管百分数一样。 ⚖️ 框架本身有价值（尤其 Adaptation cost 该成为必报字段），但注意：标准由发布方提出，首个按此标准自评的也是发布方，无外部约束机制。

技术/数据打法（最值得看）¶

Skill Capture Glove(技能采集手套):把人手动作蒸馏进机上 AI——"手套做啥,Memo 学啥";单位数据成本约为传统遥操作的 1/100;已发 2000+ 只手套给"Memory Developers"在自家采"记忆",累计 ~1000 万 episode。（🟡 手套数/episode 数为公开报道口径，官方博客未给数据规模）
→ 典型"数据飞轮 + 低成本采集"打法(接概念-机器人数据与标注，对照卡片-UMI 的手持夹爪路线)。

团队 / 融资¶

创始人:Tony Zhao + Cheng Chi —— 即 ALOHA/Mobile ALOHA(卡片-MobileALOHA)与 Diffusion Policy / UMI(卡片-UMI) 的作者(学术明星下场)。
Series A $35M(Benchmark/Conviction,2025-11)→ Series B $165M @ 估值 $1.15B(Coatue 领投,2026-03)。独角兽。

与我们（landscape，中性）¶

走"学术强队 + 高估值 + 海量低成本采数"路线;非人形、是移动操作形态。值得盯它的采数方式与落地节奏。
⚠️ 对触觉主线的反例信号：ACT-2 全文零次提及触觉/力觉，却把高度可变形、强自遮挡的衣物折叠推到 99%。→ 不是"触觉没用"，而是触觉必要性的论证要精准指向它不可替代的场合（视觉观测不到的状态、闭环力控插装/拧紧、滑移检测），别再笼统说"接触密集任务"。详见详读-Sunday-ACT2 §7。

盯更¶

🗓 2026 年秋 Beta 投放家庭 —— 第一批非 Sunday 自产的证据（用户实拍/媒体实测）出现的时点，也是这批自评估断言变为可外部证伪的时点。
承诺待发的 post-training 技术文（单条演示的定量结果应在其中）。
是否会给出与 π0/π0.5（卡片-π0.5）等公开模型的同任务横向对比——目前零外部基线。

来源¶

📄 官方全文：ACT-2 Preview（2026-07-17）· ACT-1（2025-11-19）——均于 2026-07-26 抓取全文阅读。
📄 sunday.ai · TechCrunch 2026-03-12 · GlobeNewswire/Bloomberg(估值/融资) · theaiinsider(stealth $35M)。融资/手套数字为公开报道,引用前核。