叠衣服机器人

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（由多段落组成）：

具身智能的“成人礼”：叠衣服为何成了机器人走进家庭的第一道门槛？
在人类眼中轻而易举的叠衣动作，却是当前具身智能领域公认的“能力试金石”。衣物作为典型的无定形柔性物体，其褶皱形态瞬息万变——抓起一角，整件结构随之扭曲；拉平一次，静电吸附或线头挂连就可能让动作前功尽弃。这不仅考验机器人对布料弹性、摩擦系数、厚度差异的物理感知力，更要求其具备双臂协同判断、长程状态追踪、实时误差补偿与异常恢复等复合能力。从展平T恤到处理缠绕长裤，任务难度随初始混乱度、衣物自由度和折叠步骤呈指数级上升。正因如此，ICRA 2026 LeHome Challenge将“家庭场景衣物操作”设为官方核心赛题，直指具身智能从仿真走向真实世界的最大断层。

虚实迁移之困：为什么仿真冠军≠真机高手？
招商局狮子山人工智能实验室团队在LeHome仿真赛中表现优异，但当策略部署至SO101双臂真机平台后，一系列“物理世界特有难题”集中爆发：3D打印部件的微米级装配偏差、夹爪闭环控制的毫秒级延迟、桌面反光导致的视觉误判、甚至空气湿度变化引发的布料静电吸附……这些在仿真中被理想化忽略的细节，成为真机执行中频繁中断、折叠错位、抓取失败的根源。更关键的是，SO101仅5自由度的本体限制，放大了真实环境中状态空间的稀疏性与长尾性——模型不仅要“会做”，更要“稳做”“容错做”“连续做”。

破局关键：LiOS——全球首个面向具身操作的端云协同操作系统
面对算法、硬件、数据、算力四维割裂的行业现状，实验室自研LiOS（LionShan Intelligent OS），首次将具身智能系统升维至“操作系统”层级。它不是简单工具链整合，而是构建了三层统一基座：
✅ 云侧智能引擎：集成多模态大模型分布式训练（支持Qwen3-VL-235B等百亿参数基座）、高并发仿真评估集群、多源异构数据湖仓，支撑VLA（Vision-Language-Action）等前沿具身基础模型持续进化；
✅ 端侧稳定内核：LiOS Runtime深度适配SO101等异构机器人平台，实现传感器亚毫秒级同步、运动控制硬实时保障、安全边界动态熔断与人工接管无缝切换；
✅ 端云协同神经通路：独创低延迟图传架构——通过GPU直编解码+WebRTC近网中继，将“本地相机→云端显存”单向延迟压缩至30ms以内（较通用方案提速2–7倍），使高清多视角画面直接喂入大模型推理链路，真正实现“视觉即输入、决策即执行”。

真机验证五大突破：从单次成功到家庭级可靠
基于LiOS，团队在真实SO101平台上完成五维能力跃迁：
🔹 跨平台泛化：同一套策略无缝迁移至三类机械臂结构（自由度/精度/接口各异），验证系统级硬件抽象能力；
🔹 跨衣物鲁棒：短袖、长袖、牛仔裤等不同结构衣物均能自主识别关键特征（肩线、袖口、裆部），动态生成差异化折叠路径；
🔹 大形变预处理：面对揉成一团的衣物，可自主执行甩动、拖拉、抖展等前置动作，将混乱初始态转化为可折叠标准态；
🔹 毫米级精细操作：精准完成翻腕压边、边缘对齐、裤腿拉直等亚厘米级动作，应对卷曲、双层、毛边等真实干扰；
🔹 长程连续作业：稳定完成10+件不同衣物的流水线式折叠，每轮任务间自动重置状态、校准位姿、规避累积误差，迈向实用化门槛。

开源即使命：让具身智能加速走进千家万户
为加速产业生态共建，实验室宣布两项重磅开源：
✨ LiOS低延迟图传模块（GitHub开源：`cmriat/LiOS`）——提供开箱即用的GPU加速图传SDK、企业级网络适配方案及云端推理接入示例；
✨ LeFold真机叠衣数据集（Hugging Face发布：`cmriat/lefold`）——全球首个覆盖多材质衣物、全操作阶段、含人工接管标注的高质量真机轨迹库，包含多视角RGB-D视频、关节状态流、动作序列与失败归因标签，直击当前柔性操作研究最稀缺的“真实世界长程数据”瓶颈。

当机器人第一次从容展开一件皱巴巴的衬衫，并准确对齐袖口与下摆完成折叠——这一刻，具身智能不再停留于论文与Demo，而真正踏上了服务家庭、赋能生活的务实之路。LiOS的诞生，标志着中国团队在具身智能基础设施层面，正从“跟跑应用”转向“定义范式”。

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