当你想要倒茶时，你的大脑会自动分析茶壶的把手在哪里、杯子应该放在什么位置、倾斜的角度该如何掌握。这些看似简单的动作，背后其实蕴含着复杂的空间理解和精准操作。而让机器人也能像人类一样自如地完成各种精细操作，一直是科学家们追求的终极目标。

这项由北京大学前沿计算研究中心的潘明杰、张纪尧等研究人员联合PKU-AgiBot实验室和AgiBot公司共同完成的突破性研究，�𻂉月发表在arXiv预印本平台上。有兴趣深入了解技术细节的读者可以通过arXiv:2501.03841访问完整论文。这个名为OmniManip的系统，就像给机器人装上了"理解之眼"和"巧手"，让它能够在从未见过的环境中，仅凭语言指令就能完成各种复杂的操作任务。

传统的机器人就像一个只会按照固定程序工作的工厂机械臂，只能在特定环境中重复相同的动作。即使是最先进的机器人，面对新的物体或稍有变化的环境，也常常束手无策。近年来，随着GPT等大语言模型的兴起，科学家们开始尝试让机器人也能"理解"人类的语言指令。这些视觉语言模型就像是拥有丰富知识的智者，能够理解"把茶倒进杯子里"这样的指令意味着什么，但问题在于，它们缺乏精确的三维空间感知能力。

想象一下，如果你闭着眼睛试图倒茶，即使你知道倒茶的所有理论知识，也很难准确完成这个动作。现有的视觉语言模型就面临着类似的困境：它们虽然理解指令的含义，但无法精确地感知物体在三维空间中的位置关系，更无法将这种理解转化为机器人的精确动作。

为了解决这个问题，一些研究团队尝试对这些大模型进行专门的机器人训练，希望创造出既理解语言又能控制机器人的"全能模型"。但这种方法面临两个严重问题：首先，收集高质量的机器人操作数据需要大量时间和金钱，就像要教会一个学生所有技能，需要为每种技能单独聘请老师一样昂贵。其次，为特定机器人训练的模型往往无法适用于其他类型的机器人，就像为某种特定汽车设计的驾驶程序无法直接用于其他品牌的汽车。

研究团队提出了一个巧妙的解决方案：与其让模型学会所有具体的操作细节，不如建立一套通用的"交互语言"。这就像创造了一套标准化的手势和符号系统，让不同的"翻译员"（视觉语言模型）和"执行者"（机器人控制系统）能够无缝配合。

OmniManip系统的核心创新在于提出了一种全新的物体中心交互表示方法。传统方法就像试图在二维照片上标记三维信息，必然会丢失重要的空间细节。而OmniManip则像是为每个物体建立了一套标准坐标系，就像给每件家具都配上了统一的装配说明书，无论你从什么角度观察，都能清楚地知道哪里是"前后左右上下"。

在这个标准坐标系中，研究团队定义了两个关键要素：交互点和交互方向。交互点就像是物体上的"操作按钮"，标记着应该在哪里进行操作；交互方向则像是"操作箭头"，指示着应该朝哪个方向用力。比如对于一个茶壶，把手就是一个重要的交互点，而向上提起就是相应的交互方向。

更重要的是，OmniManip实现了双重闭环控制，就像配备了两套独立的安全系统。第一套是"规划闭环"：当系统制定好操作计划后，它会先在虚拟环境中"预演"一遍，就像演员在正式演出前的彩排。如果预演发现问题，系统会自动调整计划，直到找到最佳方案。第二套是"执行闭环"：在实际操作过程中，系统会实时监控物体位置的变化，就像有经验的司机会根据路况随时调整驾驶策略。

一、机器人如何"看懂"世界

要让机器人理解复杂的操作指令，首先需要解决一个根本问题：如何让机器人"看懂"眼前的世界。当人类听到"把茶倒进杯子里"这个指令时，我们的大脑会自动识别出场景中的茶壶和杯子，理解它们的功能特性，并规划出合适的操作序列。但对机器人来说，这个看似简单的过程实际上包含了多个复杂的步骤。

OmniManip首先使用先进的视觉基础模型来识别场景中的所有物体。这就像给机器人配备了一双"超级眼睛"，不仅能看到物体的外形，还能理解它们的身份和特征。系统会使用GroundingDINO和SAM这两个视觉模型，前者负责定位和识别物体，后者则负责精确分割物体轮廓，就像一个经验丰富的侦探能够在复杂现场中准确识别出每一件重要物证。

接下来，系统会请视觉语言模型担任"任务分析师"的角色。当收到"倒茶"的指令后，这个分析师会自动筛选出与任务相关的物体（茶壶和杯子），并将复杂任务分解为更简单的操作阶段。比如"倒茶"任务会被分解为两个阶段：第一阶段是"用机械手抓住茶壶把手"，第二阶段是"将茶水倒入杯子中"。每个阶段都明确定义了主动物体（执行动作的物体）和被动物体（接受动作的物体）。

但真正的创新在于接下来的步骤。传统方法会直接在物体表面标记一些关键点，然后让机器人按照这些点的位置进行操作。这种方法的问题在于，同一个物体在不同角度观察时，这些关键点的位置看起来会完全不同，就像同一个人在不同照片中的样子可能差别很大。

OmniManip采用了一种更聪明的方法：为每个物体建立一个标准的"身份证"系统。研究团队使用先进的三维生成技术为每个物体创建完整的三维模型，就像为每件物品建立了一个虚拟的数字孪生体。然后使用通用的六维物体姿态估计技术，确定物体在真实空间中的准确位置和朝向。

这个过程可以比作给每个物体都配上了GPS定位系统。无论物体放在哪里，无论从什么角度观察，系统都能准确知道物体的"标准朝向"。这样，茶壶的把手永远在茶壶坐标系的右侧，茶壶口永远朝前，不管这个茶壶实际是如何摆放的。

有了这套标准坐标系统，系统就能在每个物体上定义稳定的交互原语。交互点就像是物体上的"操作手册标记"，标出了应该在哪里进行操作。这些点分为两类：可见可触摸的点（比如茶壶把手），和不可见或不可触摸的点（比如茶壶开口的中心）。对于可见的点，系统直接在图像上定位；对于不可见的点，系统会根据物体的三维模型和功能特性进行推理确定。

交互方向则像是物体的"使用说明箭头"。研究团队发现，物体的主要功能方向通常与其几何形状的主轴相关。比如茶壶的倾倒方向通常沿着从壶身到壶嘴的水平轴，而提取方向则是垂直向上的轴。系统会自动计算物体的主要几何轴线，然后让视觉语言模型为每个轴线生成语义描述，再由大语言模型评估这些方向与当前任务的相关程度。

这种方法的巧妙之处在于，它将抽象的功能理解与精确的几何信息结合起来。视觉语言模型负责理解"倒茶需要什么动作"，而几何分析负责提供"这些动作应该朝什么方向进行"。两者结合，就形成了既有语义理解又有空间精度的完整操作方案。

二、双重保险的智能决策系统

有了基础的交互表示，接下来的挑战是如何将这些信息转化为具体的空间约束。这就像是将"把茶倒进杯子"这样的抽象指令，转化为"茶壶倾�度，壶嘴距离杯𴛣厘米"这样的精确操作参数。

OmniManip在这个环节设计了一套精妙的约束生成系统。对于每个操作阶段，系统会自动生成空间约束来描述主动物体和被动物体之间应该保持的关系。这些约束分为两大类：距离约束和角度约束。

距离约束就像是给物体之间安装了一把无形的尺子，确保它们保持合适的空间距离。比如在倒茶时，系统需要确保茶壶嘴与杯子开口之间保持适当距离，既不能太远（茶水会洒出来），也不能太近（可能碰撞）。角度约束则像是安装了水平仪，确保物体朝向正确。倒茶时，茶壶的倾斜角度必须精确控制，才能让茶水准确流入杯中。

但是，仅仅定义这些约束还不够。现实中的机器人操作充满了不确定性，就像人类司机需要根据路况随时调整驾驶策略一样，机器人也需要能够应对各种意外情况。OmniManip的独特之处在于实现了双重闭环控制系统。

第一重闭环是"规划验证循环"。当系统生成初始操作方案后，它不会立即执行，而是先进行"虚拟预演"。系统会根据当前的交互约束，在计算机中渲染出操作结果的预览图像。然后将这个预览图像连同原始任务指令一起提交给视觉语言模型进行评估。

这个过程就像是让一位经验丰富的师傅检查学徒的操作方案。视觉语言模型会仔细观察预览图像，判断这个操作方案是否能够成功完成任务。如果发现问题，比如物体位置不对、角度不合适等，系统会进入"重新思考"模式。

在重新思考阶段，系统会围绕原来的交互方向进行更精细的搜索。就像调整相机焦距一样，系统会在原方向周围均匀采样六个新的候选方向，逐一测试这些新方向是否能产生更好的操作效果。这个过程会持续进行，直到找到满足要求的方案，或者确认当前任务无法完成。

第二重闭环是"执行监控循环"。即使规划看起来完美，实际执行时仍可能遇到各种意外。比如在抓取过程中物体可能发生轻微移动，或者在操作过程中目标物体的位置发生了变化。OmniManip通过实时的六维物体姿态跟踪来解决这个问题。

系统就像给每个重要物体都安装了GPS追踪器，能够实时监测它们的位置和朝向变化。当检测到物体位置发生偏移时，系统会立即重新计算操作路径，确保机器人始终朝着正确的方向移动。这种实时调整能力让机器人在动态环境中也能保持稳定的操作性能。

整个决策过程被设计为一个优化问题。系统需要找到一个机器人末端执行器的目标位姿，使得所有的空间约束都得到满足，同时避免与环境中的障碍物发生碰撞，并确保运动路径平滑自然。这就像解一道复杂的几何题，需要同时满足多个条件才能得到正确答案。

约束损失函数确保操作满足任务要求，碰撞损失函数防止机器人撞到其他物体，路径损失函数保证运动的平滑性。通过最小化这三个损失函数的组合，系统能够找到最优的操作策略。

三、从理论到实践的完美转化

理论再完美，如果无法在真实世界中稳定工作，就如同纸上谈兵。为了验证OmniManip的实际效果，研究团队设计了一系列全面的测试实验，涵盖了从简单的抓取操作到复杂的多物体交互任务。

实验平台采用了Franka Emika Panda机械臂，这是一款广泛用于研究的精密机器人。为了提高抓取性能，研究团队将原有的平行夹爪替换为UMI手指，就像给机器人换上了更灵巧的"手指"。视觉感知系统使用两个Intel RealSense D415深度相机，一个安装在机器人末端提供第一人称视角，另一个放置在工作区对面提供第三人称全局视角。

测试任务被精心设计为十二种不同类型的操作，涵盖了日常生活中的典型场景。前六种任务主要涉及刚性物体操作：倒茶、插花到花瓶、插笔到笔筒、回收电池、从盘子上拿杯子、给茶壶盖盖子。后六种任务则涉及关节物体操作：开抽屉、关抽屉、用锤子按按钮、按红色按钮、合上笔记本电脑盖子、开罐子。

这些任务的选择很有讲究，它们代表了不同类型的空间推理挑战。比如"倒茶"需要精确的倾斜角度控制，"插花"需要理解容器开口的三维位置，"开抽屉"需要理解关节运动的方向，而"用锤子按按钮"则需要工具使用的复杂推理。

实验结果令人印象深刻。OmniManip在十二个任务中取得�.3%的总体成功率，远超现有方法。相比之下，VoxPoser仅达�.0%，CoPa�.0%，ReKep�.0%。更重要的是，这种性能优势在不同类型的任务中都保持了一致性。

在刚性物体操作任务中，OmniManip表现尤为出色。比如在"倒茶"任务中，传统方法要么无法准确识别倾倒方向，要么无法保持合适的空间关系，导致茶水洒落或者根本倒不进杯子。而OmniManip能够准确理解茶壶的几何结构，确定最佳的倾倒轴线，并通过实时姿态跟踪保持精确的空间控制。

关节物体操作同样展现了系统的强大能力。传统方法在处理"开抽屉"这样的任务时，往往困难重重，因为它们难以理解抽屉把手的拉取方向和所需的力度。OmniManip通过分析抽屉的几何结构和功能特性，能够准确推断出正确的操作方向和合适的力度控制策略。

特别值得注意的是系统的泛化能力。所有测试都是在零样本条件下进行的，也就是说，系统从未在这些具体任务上进行过训练。它完全依靠对物体功能的理解和空间推理能力来完成任务。这种泛化能力的关键在于物体中心表示方法的设计：通过在标准坐标系中定义交互原语，系统能够将学到的操作知识迁移到新的物体和场景中。

研究团队还进行了详细的消融实验，分别测试了系统各个组件的贡献。结果显示，如果关闭闭环规划功能，系统性能会下降超�个百分点。这证明了虚拟预演和自我纠正机制的重要性。同样，如果关闭实时姿态跟踪，执行精度也会显著降低。这些结果证实了双重闭环设计的必要性。

视角一致性测试进一步验证了方法的稳健性。研究团队在不同观察角度下测试系统性能，发现OmniManip的表现几乎不受视角变化影响，而传统基于关键点的方法则表现出明显的性能波动。这再次证明了标准坐标系表示的优势。

四、突破传统方法的技术创新

OmniManip之所以能够取得如此显著的性能提升，关键在于几项核心技术创新的有机结合。每项创新都解决了传统方法中的一个重要缺陷，而它们的组合则产生了协同增效的效果。

传统的机器人操作方法通常采用关键点表示，就像在物体表面贴上一些标签，然后让机器人按照这些标签的位置进行操作。这种方法看似直观，但存在致命缺陷：关键点的提取往往不够稳定，容易受到物体姿态、光照条件和观察角度的影响。更重要的是，这种方法难以表达物体的功能特性，只能描述"在哪里"操作，却无法很好地解释"为什么"要在那里操作。

OmniManip的物体中心表示方法彻底改变了这种思路。系统不是简单地在物体表面标记点位，而是在物体的标准坐标系中定义交互原语。这就像为每个物体制作了一份标准化的"使用说明书"，无论物体如何摆放，使用方法都是一致的。茶壶的把手永远在其坐标系的右侧，茶壶嘴永远朝前，这种一致性大大提高了操作的可靠性。

更进一步，这种表示方法天然地融合了几何信息和语义理解。物体的主轴通常与其功能方向相关，比如瓶子的轴向通常是开启方向，抽屉的轴向通常是拉取方向。通过让视觉语言模型为几何轴线提供语义解释，系统能够建立几何结构与功能用途之间的对应关系。

传统方法的另一个重大缺陷是缺乏纠错能力。一旦系统生成了操作计划，就会盲目执行，即使计划存在明显错误也无法及时发现和修正。这就像一个没有经验的司机，即使走错了路也会继续开下去，直到撞墙才停止。

OmniManip的双重闭环设计巧妙地解决了这个问题。规划闭环通过虚拟预演机制，让系统在实际执行前就能发现潜在问题。这种"事前检查"能力大大减少了执行错误。当系统发现问题时，它不是简单地换一个完全不同的方案，而是在原方案基础上进行精细调整，这种渐进式优化策略既保证了稳定性，又提高了成功率。

执行闭环则解决了动态环境适应的问题。真实世界充满不确定性，物体可能在操作过程中发生微小移动，或者机器人的动作可能与预期略有偏差。传统开环执行方法对这些变化毫无应对能力，而OmniManip通过实时姿态跟踪，能够动态调整操作策略，就像有经验的司机会根据路况实时调整驾驶方式。

效率优化是另一个重要创新。传统方法通常需要在整个SO(3)旋转空间中搜索合适的操作方向，这个空间极其庞大，搜索效率很低。OmniManip通过物体主轴采样，将搜索空间大大缩小。由于物体的功能方向通常与其几何主轴相关，这种有针对性的采样策略既提高了搜索效率，又提高了找到正确方案的概率。

实验数据清楚地显示了这种效率优化的效果。在相同的计算时间内，OmniManip能够找到更好的操作方案，平均迭代次数比随机采样方法减少了几乎一半。这种效率提升对于实时应用至关重要。

视角不变性是OmniManip的另一个突出优势。传统方法的性能往往严重依赖于观察视角，从正面看可能表现良好的方法，换个角度就可能完全失效。这种不稳定性限制了系统的实用价值。

OmniManip通过标准坐标系表示天然地解决了这个问题。无论从什么角度观察，系统都能准确确定物体的标准朝向，进而在一致的坐标系中定义交互原语。实验证明，即使观察角度𱐌度变化�度，系统性能几乎没有变化，这种稳定性是传统方法无法达到的。

五、实用价值与发展前景

科学研究的最终价值在于能够解决实际问题，改善人们的生活质量。OmniManip虽然是一项基础技术研究，但其潜在应用价值极其广泛，有望在多个领域产生深远影响。

最直接的应用领域是服务机器人。随着人口老龄化加剧，对家庭服务机器人的需求日益增长。传统服务机器人只能完成预设的固定任务，无法应对家庭环境的多样性和复杂性。OmniManip技术能够让机器人理解自然语言指令，在未知环境中自主完成各种操作任务。

设想一下，未来的家庭机器人助手能够理解"帮我准备早餐"这样的指令，自动识别厨房中的各种器具和食材，规划合适的操作序列，完成煎蛋、烤面包、倒牛奶等复杂任务。这种能力的实现将彻底改变人们的生活方式，特别是对于行动不便的老年人和残障人士，这样的机器人助手将提供巨大帮助。

工业制造是另一个重要应用方向。传统工业机器人虽然精度很高，但适应性差，每当产品设计发生变化时，都需要重新编程和调试。OmniManip的通用性和自适应能力能够大大提高制造系统的灵活性。

在小批量、多品种的现代制造环境中，这种技术优势尤为重要。比如在电子产品装配过程中，机器人需要处理各种不同规格的元器件。传统方法需要为每种元器件单独编程，而配备OmniManip技术的机器人可以通过自然语言指令快速学会新的装配任务，大大缩短产品上市时间。

医疗机器人是一个特别有前景的应用领域。手术机器人需要极高的精度和可靠性，同时要能够适应每个患者的独特情况。OmniManip的精确空间推理能力和实时适应能力非常适合这种应用场景。

比如在微创手术中，机器人需要根据实时的医学影像调整操作策略，避开重要器官，精确地到达病灶位置。传统方法通常需要医生手动规划每一步操作，而智能手术机器人可以理解医生的高层指令，自主规划安全可行的手术路径。

太空探索是另一个充满想象力的应用方向。太空环境的极端条件和巨大的通信延迟使得传统遥控操作变得极其困难。配备类似技术的太空机器人可以接受来自地球的高层任务指令，在月球或火星表面自主完成复杂的科学实验和基地建设任务。

研究团队还展示了一个特别有价值的应用：自动生成机器人演示数据。传统的机器人学习方法需要大量高质量的演示数据，而收集这些数据通常需要专业技术人员花费大量时间手动操作。OmniManip能够自动生成各种操作任务的演示轨迹，为机器人学习提供丰富的训练数据。

实验结果显示，使用OmniManip自动生成的演示数据训练的行为克隆策略，在多个任务上都达到�%以上的成功率。这意味着该技术不仅能够直接用于机器人控制，还能够作为数据生成工具，推动整个机器人学习领域的发展。

当然，任何技术都有其局限性。研究团队坦诚地指出了OmniManip目前面临的几个挑战。首先，该方法基于刚体姿态表示，无法直接处理可变形物体，比如折叠衣服或处理面团等任务。其次，系统的性能在一定程度上依赖于三维重建的质量，而当前的单视图三维生成技术仍有改进空间。此外，系统需要多次调用大型视觉语言模型，计算成本相对较高。

但这些局限性并不掩盖该技术的突破性价值。随着计算能力的不断提升和算法的持续优化，这些问题有望在未来得到逐步解决。更重要的是，OmniManip为机器人智能操作提供了一个全新的技术框架，其核心理念和方法论将对整个领域产生深远影响。

从更宏观的角度看，这项研究代表了人工智能从感知理解向行动控制演进的重要一步。长期以来，AI系统擅长理解和推理，但在与物理世界的交互方面能力有限。OmniManip通过巧妙的中间表示设计，成功建立了认知理解与精确控制之间的桥梁。这种思路不仅适用于机器人操作，也可能启发其他需要AI系统与物理世界交互的应用领域。

说到底，OmniManip的真正价值不仅在于其技术性能，更在于其展现的可能性。当机器人能够像人类一样理解语言指令，在复杂环境中灵活操作时，人机协作将进入一个全新的时代。这种技术进步将释放人类的创造力，让我们从重复性的物理劳动中解放出来，专注于更有意义的创造性工作。这个愿景或许还需要时间来实现，但OmniManip无疑是朝着这个方向迈出的重要一步。

Q&A

Q1：OmniManip与传统机器人控制方法有什么区别？

A：传统机器人就像只会按固定程序工作的工厂机械臂，只能在特定环境重复相同动作。而OmniManip就像给机器人装上了"理解之眼"，能够理解自然语言指令，并在从未见过的环境中自主完成各种操作任务。它通过建立物体的标准坐标系，让机器人能够理解物体的功能特性和正确的操作方式。

Q2：OmniManip的双重闭环系统是如何工作的？

A：双重闭环就像配备了两套安全系统。第一套是"规划闭环"：系统制定操作计划后会先虚拟预演，如果发现问题会自动调整，就像演员正式演出前的彩排。第二套是"执行闭环"：实际操作时实时监控物体位置变化，根据情况随时调整策略，就像司机根据路况调整驾驶方式。

Q3：OmniManip能够应用到哪些实际场景中？

A：应用前景非常广泛。在家庭中，能让服务机器人理解"帮我准备早餐"等指令并自主完成复杂任务；在工业制造中，能让机器人快速适应新产品装配；在医疗领域，能协助进行精密手术操作；甚至在太空探索中，能让机器人在火星表面自主完成科学实验。该技术还能自动生成机器人训练数据，推动整个机器人学习领域发展。