一件衣服，何以难倒整个具身智能圈？

答案藏在一个关键词里：不确定性。

对人类而言，「叠衣服」是个无需思考的日常生活动作，但在机器人柔性操作领域，却是顶级难题之一。

衣物属于典型的无定型柔性物体，抓起一个角，整体结构都会随之改变。

宏观上，机器人要判断整件衣服的朝向、展开程度和折叠路径。

细节上，布料的摩擦、厚薄、弹性、静电吸附，甚至毛边、线头、标签、拉链、纽扣与夹爪或桌面的轻微挂连，都会改变一次抓取、拉平或翻折的结果。

事实上，叠衣服已成为前沿具身操作模型的重要验证场景。

Physical Intelligence在π系列发布中，将laundry folding作为需要专门后训练的高灵巧任务。

Dyna Robotics也把布料/衣物折叠作为真实商业场景中的第一步，强调长时间稳定运行、输出质量和错误处理能力。

叠衣服看似日常，却同时考察具身智能机器人的柔性物体感知、双臂协同、接触控制、长程执行和状态恢复能力。

长期以来，行业多数方案仅能在理想仿真环境或衣物摆放规整的标准化初始状态下完成简单叠衣动作，一旦面对真实家庭场景中衣物褶皱堆叠、随机朝向、局部缠绕等复杂工况，极易出现抓取落空、折叠错位、流程中断等问题，无法实现稳定落地与规模化应用。

正是因较高的技术门槛，当前全球顶尖科研机构与企业均将真实场景衣物折叠，作为具身智能模型能力的核心验证标准。

6月1日，来自86个国家和地区超8000名学者与产业界代表，齐聚奥地利首都维也纳，共同关注全球机器人学界一年一度的「奥林匹克」——IEEE国际机器人与自动化会议（下简称「ICRA 2026」）。

本届大会以「Robots for All」为主题，20余项竞赛提案同台竞技。

其中，招商局先进技术研究院下属狮子山人工智能实验室在ICRA 2026官方竞赛LeHome Challenge 2026真机对抗决赛中斩获第一名。