GPT-6 Astra 接上宇树 G1，把厨房收拾了。斯坦福在中间干了件事：把机器人的控制链封装成一套「专属 API」。空间记忆接导航，视觉伺服接抓取，全身运动负责落地，各管一段，互不打架。
重点在 GPT 怎么用这套 API——把机器人技能当工具调用。开、拿杯子、放盘子，在模型眼里就是一个个函数，和调天气接口没本质区别。以前每个动作都要单独训练，现在换任务不用重训，改调用顺序就行。泛化这件事，头一回看起来没那么玄。
但技术跑通不等于能进家门。真正的门槛是价格：一台家用机器人的心理价位，不能超过一台冰箱。这话听着糙，道理很实在——接受度是一条需求曲线，跟着价格和能力移动。能力涨一点，愿意掏钱的人就多一点；价格降一点，能接受的人就多一批。
现在两条线同时动。一边是模型把技能调用做得越来越顺，机器人能干的活肉眼可见地变多；另一边硬件成本还在高位，离冰箱价还有距离。等这两条线交叉，厨房、客厅、阳台会依次被拿下。
所以别急着问人形机器人什么时候普及。先问它到底会不会干活，再问它卖多少钱。答案就藏在这条需求曲线移动的速度里。