海尔人形机器人已能剥香蕉、切苹果、将脏衣服放进洗衣机、洗完后再拿出晾晒折叠——从“能看”到“能干”的技术跨越是如何实现的？

家庭场景中的人形机器人，为什么长期止步于“看”

人形机器人在居家环境里的应用，多年来一直停留在视觉识别和简单交互的阶段。实验室里的机器人可以识别物体、规划路径，甚至完成特定的抓取动作，但一旦进入真实的家庭场景，面对衣物这种柔软、易变形、形态多变的物体，可靠操作就变得极其困难。公开数据显示，全球家用服务机器人市场规模在 2025 年约为 85 亿美元，但其中真正具备复杂操作能力的品类渗透率不足 5%，绝大多数产品仍以语音助手、地面清洁和安防监控为主。

衣物处理任务涵盖了从识别脏衣、分类放入洗衣机、取出湿衣、抚平晾晒到折叠收纳的完整链条，每步都对机器人的感知精度、力控能力和任务规划提出极高要求。海尔近期展示的人形机器人已经能够实现剥香蕉、切苹果、将脏衣服放进洗衣机、洗完后再拿出晾晒折叠，这一系列操作的背后，是几个关键技术栈的实质性突破。

柔性物体操作：从末端执行器到灵巧手的进化

衣物操作的难点在于对象是柔性材料，形状和刚度会随着受力方向、抓取点的变化而改变。传统工业机器人依靠刚性夹爪和预设轨迹，很难处理衣物抓取时的不确定性。海尔人形机器人采用的灵巧手方案，在指尖集成了触觉传感器和力反馈单元，可以实时感知接触力的大小和方向，对抓取力度进行闭环调整。

这种触觉感知通常基于微型压力传感器阵列或柔性电容式传感器，采样频率可达 100Hz 以上，能够捕捉到布料滑移的细微变化。结合阻抗控制算法，机器人手指在抓取一件衬衫时，会根据衣物的材质和厚度动态调整捏合力，既不会捏出褶皱，也不会滑脱。在剥香蕉和切苹果这类操作中，同样的力控技术被用于区分果皮与果肉的阻力差异，实现精准剥离和切割。

3D 视觉与语义理解：让机器人“看懂”衣物的状态

从洗衣机里取出湿衣服，要求机器人能够识别出缠绕在一起的衣物，找到合适的抓取点，并规划出无碰撞的提取路径。这依赖高精度的 3D 视觉感知和基于深度学习的语义分割模型。目前主流方案是采用 RGB-D 相机结合点云处理技术，以毫米级精度重建衣物表面的三维形态，再通过神经网络将点云分割为独立的衣物单元。

海尔机器人展示的功能中，一个关键细节是它能区分衣物类别，例如将袜子、衬衫、裤子分开处理。这需要视觉系统在识别形状的同时，结合材质纹理和颜色信息进行语义分类。根据公开的技术路线，这类系统通常训练在包含数十万张衣物图像的数据集上，推理速度需达到 30 帧/秒，才能适应动态的家庭环境。在晾晒环节，机器人还需要识别衣架的结构和挂孔位置，将衣物对准并挂上，这涉及手眼协调的精细控制。

全身运动规划与安全协作：从“不碰人”到“帮人干活”

传统工业机器人在安全围栏内工作，而家庭人形机器人必须在与人共处的环境中安全运行。海尔机器人进行衣物处理时，需要移动于洗衣机、晾衣架和折叠台之间，涉及全身运动规划。技术实现上，通常采用基于模型预测控制（MPC）或分层强化学习的方法，生成全身关节轨迹，同时满足避障、平衡和任务约束。

安全方面，协作型机器人标准 ISO 10218-1 和 ISO/TS 15066 规定了力与压力限制，家庭场景中的人形机器人需要将碰撞力控制在 65N 以下，以避免对人体造成伤害。海尔机器人很可能采用了关节力矩传感器和电流环力控方案，实现碰撞检测和柔顺控制，在接触人或家具时能够立即停止或顺应运动，这为“能干”提供了基础的安全保障。

任务级 AI 推理：从单步指令到多步骤家务闭环

从放进脏衣服到晾晒折叠，是一条需要多个步骤的逻辑链条。机器人必须理解“洗衣机洗完→取出湿衣→展开晾晒→干燥后折叠”这一流程，并能够处理异常情况，比如洗衣机中途暂停、衣物掉落等。这依赖于大语言模型（LLM）与视觉语言模型（VLM）的融合，将自然语言指令转化为可执行的机器人任务序列。

海尔机器人能够完成如此复杂的家务，很可能内嵌了端侧的 AI 推理模块，实时调用家庭物联网数据（如洗衣机状态、晾衣架位置），并动态调整计划。例如，在折叠衣服时，机器人会先在工作台上铺平衣物，再通过视觉识别找出衣领、袖子和下摆，规划折叠路径。这一过程涉及布料跟踪算法和折叠动作库，通常需要经过大量仿真和真实数据训练，才能达到较高的成功率。

从“能看”到“能干”的跨越，本质上是人形机器人在柔性操作、3D 感知、全身运动控制和任务级 AI 推理四大技术层面同步突破的结果。海尔展示的衣物处理能力，证明这些技术栈已经开始从实验室走向真实家庭场景的落地验证。未来，随着触觉传感器精度提高、端侧算力增强和训练数据积累，人形机器人处理复杂家务的可靠性和通用性有望进一步提升，最终成为家庭中真正可用的帮手。