MetaFold：AI叠衣新范式，让机器人告别家务难题

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机器人为何“叠不好”衣服？

要理解 MetaFold 的突破性，首先需要明白机器人操作衣物这类可形变物体（Deformable Object Manipulation, DOM）的难度所在。与操作杯子、积木等刚性物体不同，衣物、绳索等物体没有固定的形态。

状态无限： 一件T恤可以有无数种褶皱和形态，其状态空间维度极高。

复杂动力学： 拉动衣物的一个角，整件衣服的形态会以一种复杂的、非线性的方式变化，极难预测和建模。

感知挑战： 机器人需要精确感知衣物的当前形态，包括每一个褶皱的细节，才能进行有效规划。

传统方法大多依赖预设的关键点或模仿人类演示，这导致它们泛化能力极差，换一件不同款式或尺寸的衣服就可能“束手无策”。如何让机器人像人一样，看一眼衣服、听一句指令（如“对折”），就能灵活地完成任务，是该领域长期以来的核心痛点。更多前沿的AI资讯和技术解读，可以关注权威的AI门户网站 https://aigc.bar。

MetaFold的核心创新：解耦任务规划与动作执行

MetaFold 的巧妙之处在于其创新的分层解耦架构。它将复杂的折叠任务一分为二：“做什么”（任务规划） 和 “怎么做”（动作预测）。这种设计灵感源于人类的神经系统：大脑负责理解目标（把T恤叠成方形），而脊髓和手臂则负责执行具体的抓取、移动等动作。

高级任务规划 (大脑): MetaFold 利用一个轨迹生成模型来扮演“大脑”的角色。当接收到人类的语言指令（例如：“先把左边的袖子折过来”）和衣物的点云图像时，它并不直接生成机器人的动作指令。相反，它会规划出衣物在未来几个步骤中应该呈现的理想形态，并以一系列几何快照（即点云轨迹）的形式输出。

底层动作预测 (脊髓): 另一个基础模型 (ManiFoundation) 则扮演“脊髓”和“手臂”的角色。它接收当前衣物的状态和任务规划模块给出的“下一步”理想形态，然后计算出机器人需要执行的最优物理动作（例如，在哪个点抓取，朝哪个方向移动多少距离）来实现这一形态转变。

这种解耦设计极大地降低了学习的复杂性，让系统能够更专注于各自的任务，从而显著提升了在不同衣物类别间的泛化能力。这是大模型技术在机器人领域落地应用的典范。

点云轨迹：连接语言理解与物理操作的“翻译官”

MetaFold 框架中最具革新性的部分，是引入了点云轨迹作为中间表征。这相当于在高级语义（语言指令）和底层物理（机器人动作）之间架起了一座高效的桥梁。

抽象与解耦： “对折”这个Prompt，对于T恤、裤子还是裙子，在几何形态上的变化是相似的。模型学习这种“语言-几何”的映射，比学习“语言-具体动作”的映射要简单得多，也更具通用性。它将“目标是什么”从“如何实现目标”中彻底剥离。

泛化能力提升： 通过学习通用的几何变换规律，MetaFold 能够轻松地将学习到的折叠技巧应用到训练中从未见过的衣物类别上，展现出强大的泛化潜力。

可解释性增强： 生成的点云轨迹是可视化的，这为我们提供了一个直观的窗口，可以清晰地看到机器人的“思考过程”和任务规划。我们可以判断它的规划是否合理，这对于调试和信任AGI系统至关重要。

从仿真到现实的惊人效果

为了训练和验证 MetaFold，研究团队首先构建并开源了一个大规模的衣物折叠点云轨迹数据集。在 Isaac Sim 仿真环境中的大量实验表明，MetaFold 在折叠质量、紧密程度和成功率等多项指标上，均显著优于现有的顶尖方法。

更令人振奋的是，MetaFold 展现出了强大的跨数据集和跨指令泛化能力。即便是面对在训练数据中从未见过的衣物模型，或从未听过的复杂指令（如“先折右边再折左边”），它依然能准确理解并成功执行，成功率高达 79%-97%。

最关键的一步是从仿真到现实（Sim-to-Real）的迁移。团队使用真实的机械臂和相机，成功地将仿真环境中训练好的模型直接部署到现实世界，完成了对多种真实衣物的折叠任务。这证明了 MetaFold 框架的实用性和鲁棒性，为人工智能真正走进家庭、服务生活铺平了道路。

结论与展望

MetaFold 的提出，不仅为机器人衣物折叠这一具体任务提供了高效的解决方案，更对整个可形变物体操作领域带来了深刻启示。其解耦架构、点云轨迹中间表征的设计，为解决复杂的机器人操作任务开辟了新思路。

随着LLM和视觉大模型技术的不断发展，我们可以预见，未来的机器人将不仅仅是执行预设程序的机器，而是能够理解人类意图、适应多变环境的智能伙伴。从叠衣服开始，机器人正一步步学习如何更好地融入我们的生活。想了解更多关于AI变现和前沿科技的AI日报，请持续关注 https://aigc.bar。