攻克行业级柔性操作难题！招商局狮子山人工智能实验室首次亮相WRC 2026
内容提要
招商局狮子山人工智能实验室在2026世界机器人大会上展示柔性衣物自主折叠方案，并获ICRA 2026 LeHome Challenge全球第一。团队自研LiOS端云协同基础设施，解决仿真与真机虚实迁移难题，实现多类衣物折叠和大形变整理，推动具身智能从实验室走向真实场景。
延伸解读
虚实迁移为何是行业难题
文章指出，当前行业主流叠衣方案普遍存在“仿真优秀、真机拉胯”的痛点。核心原因是仿真与真机之间存在虚实迁移鸿沟，受硬件刚性差异、机械装配误差、夹爪稳定性不足、底层控制精度偏差等现实因素影响，仿真中稳定的动作在真机上容易出现偏移、夹取不稳等问题。这解释了为何许多实验室成果难以落地到真实场景。
端云协同架构的价值
针对具身智能对算力和模型规模的持续需求，实验室自研LiOS端云协同基础设施，构建云侧、端侧、端云协同三层架构。云侧支撑百亿参数模型训练，端侧保证实时性与安全，端云协同通过低延迟图传（约30ms）和推理优化，使云端部署推理频率高于端侧5090。这种架构旨在解决机器人技术栈与大模型技术栈交叉带来的系统复杂度问题。
柔性操作能力的实际展示
在WRC 2026现场，实验室使用通用双臂机器人平台展示了三大核心能力：多双臂平台并列叠衣、多类衣物折叠（短袖、长袖、长裤等）、大形变整理（处理成团缠绕、褶皱、遮挡）。这些能力对应了柔性操作中的感知、双臂协同、接触力控等挑战，表明其技术已具备处理真实复杂工况的潜力。
Q&A
招商局狮子山人工智能实验室在2026世界机器人大会上展示了什么技术？
该实验室首次亮相2026世界机器人大会，现场演示了柔性衣物自主折叠解决方案，依托自研的LiOS端云协同基础设施，展示了在虚实迁移和柔性物体操作方面的全栈自研技术能力。
为什么衣物折叠被认为是具身智能领域的“技术试金石”？
因为衣物是典型的无定型柔性物体，材质、褶皱、缠绕、摩擦力等存在动态不确定性，对机器人的柔性感知、双臂协同、接触力控、长程作业和状态恢复五大核心能力构成综合考验，且难度随衣物品类、初始状态和拓扑复杂度指数级上升。
当前行业主流叠衣方案存在哪些痛点？
主要痛点是“仿真优秀、真机拉胯、场景受限”，即多数方案只能在理想实验环境中完成简单折叠，面对真实场景中的褶皱、缠绕、成团等复杂工况时，容易抓取落空、折叠错位、流程中断或任务失败。
招商局狮子山人工智能实验室如何解决仿真与真机的虚实迁移难题？
他们构建了“覆盖训练、部署、轨迹采样与Real2Sim遥操作”的数据迭代闭环，引入分布式并行训练和高性能算子优化，使训练吞吐效率提升5倍以上，评测效率提升4倍以上，从而缩小仿真与真机的差距。
LiOS端云协同基础设施的三层架构是什么？各自有什么作用？
LiOS分为云侧、端侧和端云协同三层。云侧提供多模态大模型训练、推理优化、数据管理和高并发仿真评估，支撑模型规模扩展；端侧通过LiOS Runtime接入异构机器人硬件，保证实时性和安全执行；端云协同通过低延迟数据流连接云端和端侧，支持推理、远程接管和数据回流，形成数据闭环。
LiOS在端云协同方面实现了哪些性能提升？
LiOS的图传方案实现了约30ms（网络部分24ms）的“本地相机到云端显存”单向端到端延迟，较通用中继方案加速2.1～6.9倍，单路GPU解码吞吐达每秒数千帧，且云端部署的推理频率高于端侧5090。
狮子山人工智能实验室在展会现场展示了哪些核心能力？
展示了三大核心能力：多双臂平台并列叠衣（统一框架屏蔽硬件差异）、多类衣物折叠（自主识别短袖、长袖、长裤等并调整策略）、大形变整理（处理成团缠绕、褶皱遮挡，通过拖拽、拉伸、展平等动作恢复可折叠状态）。
招商局狮子山人工智能实验室在ICRA 2026 LeHome Challenge中取得了什么成绩？
该实验室在2026年6月晋级ICRA 2026 LeHome Challenge决赛，并击败包括2025年BEHAVIOR-1K冠军等强劲对手，斩获全球第一名。
