當你想要倒茶時，你的大腦會自動分析茶壺的把手在哪里、杯子應該放在什么位置、傾斜的角度該如何掌握。這些看似簡單的動作，背后其實蘊含著復雜的空間理解和精準操作。而讓機器人也能像人類一樣自如地完成各種精細操作，一直是科學家們追求的終極目標。

這項由北京大學前沿計算研究中心的潘明杰、張紀堯等研究人員聯合PKU-AgiBot實驗室和AgiBot公司共同完成的突破性研究，于2025年1月發(fā)表在arXiv預印本平臺上。有興趣深入了解技術細節(jié)的讀者可以通過arXiv:2501.03841訪問完整論文。這個名為OmniManip的系統(tǒng)，就像給機器人裝上了"理解之眼"和"巧手"，讓它能夠在從未見過的環(huán)境中，僅憑語言指令就能完成各種復雜的操作任務。

傳統(tǒng)的機器人就像一個只會按照固定程序工作的工廠機械臂，只能在特定環(huán)境中重復相同的動作。即使是最先進的機器人，面對新的物體或稍有變化的環(huán)境，也常常束手無策。近年來，隨著GPT等大語言模型的興起，科學家們開始嘗試讓機器人也能"理解"人類的語言指令。這些視覺語言模型就像是擁有豐富知識的智者，能夠理解"把茶倒進杯子里"這樣的指令意味著什么，但問題在于，它們缺乏精確的三維空間感知能力。

想象一下，如果你閉著眼睛試圖倒茶，即使你知道倒茶的所有理論知識，也很難準確完成這個動作?，F有的視覺語言模型就面臨著類似的困境：它們雖然理解指令的含義，但無法精確地感知物體在三維空間中的位置關系，更無法將這種理解轉化為機器人的精確動作。

為了解決這個問題，一些研究團隊嘗試對這些大模型進行專門的機器人訓練，希望創(chuàng)造出既理解語言又能控制機器人的"全能模型"。但這種方法面臨兩個嚴重問題：首先，收集高質量的機器人操作數據需要大量時間和金錢，就像要教會一個學生所有技能，需要為每種技能單獨聘請老師一樣昂貴。其次，為特定機器人訓練的模型往往無法適用于其他類型的機器人，就像為某種特定汽車設計的駕駛程序無法直接用于其他品牌的汽車。

研究團隊提出了一個巧妙的解決方案：與其讓模型學會所有具體的操作細節(jié)，不如建立一套通用的"交互語言"。這就像創(chuàng)造了一套標準化的手勢和符號系統(tǒng)，讓不同的"翻譯員"（視覺語言模型）和"執(zhí)行者"（機器人控制系統(tǒng)）能夠無縫配合。

OmniManip系統(tǒng)的核心創(chuàng)新在于提出了一種全新的物體中心交互表示方法。傳統(tǒng)方法就像試圖在二維照片上標記三維信息，必然會丟失重要的空間細節(jié)。而OmniManip則像是為每個物體建立了一套標準坐標系，就像給每件家具都配上了統(tǒng)一的裝配說明書，無論你從什么角度觀察，都能清楚地知道哪里是"前后左右上下"。

在這個標準坐標系中，研究團隊定義了兩個關鍵要素：交互點和交互方向。交互點就像是物體上的"操作按鈕"，標記著應該在哪里進行操作；交互方向則像是"操作箭頭"，指示著應該朝哪個方向用力。比如對于一個茶壺，把手就是一個重要的交互點，而向上提起就是相應的交互方向。

更重要的是，OmniManip實現了雙重閉環(huán)控制，就像配備了兩套獨立的安全系統(tǒng)。第一套是"規(guī)劃閉環(huán)"：當系統(tǒng)制定好操作計劃后，它會先在虛擬環(huán)境中"預演"一遍，就像演員在正式演出前的彩排。如果預演發(fā)現問題，系統(tǒng)會自動調整計劃，直到找到最佳方案。第二套是"執(zhí)行閉環(huán)"：在實際操作過程中，系統(tǒng)會實時監(jiān)控物體位置的變化，就像有經驗的司機會根據路況隨時調整駕駛策略。

一、機器人如何"看懂"世界

要讓機器人理解復雜的操作指令，首先需要解決一個根本問題：如何讓機器人"看懂"眼前的世界。當人類聽到"把茶倒進杯子里"這個指令時，我們的大腦會自動識別出場景中的茶壺和杯子，理解它們的功能特性，并規(guī)劃出合適的操作序列。但對機器人來說，這個看似簡單的過程實際上包含了多個復雜的步驟。

OmniManip首先使用先進的視覺基礎模型來識別場景中的所有物體。這就像給機器人配備了一雙"超級眼睛"，不僅能看到物體的外形，還能理解它們的身份和特征。系統(tǒng)會使用GroundingDINO和SAM這兩個視覺模型，前者負責定位和識別物體，后者則負責精確分割物體輪廓，就像一個經驗豐富的偵探能夠在復雜現場中準確識別出每一件重要物證。

接下來，系統(tǒng)會請視覺語言模型擔任"任務分析師"的角色。當收到"倒茶"的指令后，這個分析師會自動篩選出與任務相關的物體（茶壺和杯子），并將復雜任務分解為更簡單的操作階段。比如"倒茶"任務會被分解為兩個階段：第一階段是"用機械手抓住茶壺把手"，第二階段是"將茶水倒入杯子中"。每個階段都明確定義了主動物體（執(zhí)行動作的物體）和被動物體（接受動作的物體）。

但真正的創(chuàng)新在于接下來的步驟。傳統(tǒng)方法會直接在物體表面標記一些關鍵點，然后讓機器人按照這些點的位置進行操作。這種方法的問題在于，同一個物體在不同角度觀察時，這些關鍵點的位置看起來會完全不同，就像同一個人在不同照片中的樣子可能差別很大。

OmniManip采用了一種更聰明的方法：為每個物體建立一個標準的"身份證"系統(tǒng)。研究團隊使用先進的三維生成技術為每個物體創(chuàng)建完整的三維模型，就像為每件物品建立了一個虛擬的數字孿生體。然后使用通用的六維物體姿態(tài)估計技術，確定物體在真實空間中的準確位置和朝向。

這個過程可以比作給每個物體都配上了GPS定位系統(tǒng)。無論物體放在哪里，無論從什么角度觀察，系統(tǒng)都能準確知道物體的"標準朝向"。這樣，茶壺的把手永遠在茶壺坐標系的右側，茶壺口永遠朝前，不管這個茶壺實際是如何擺放的。

有了這套標準坐標系統(tǒng)，系統(tǒng)就能在每個物體上定義穩(wěn)定的交互原語。交互點就像是物體上的"操作手冊標記"，標出了應該在哪里進行操作。這些點分為兩類：可見可觸摸的點（比如茶壺把手），和不可見或不可觸摸的點（比如茶壺開口的中心）。對于可見的點，系統(tǒng)直接在圖像上定位；對于不可見的點，系統(tǒng)會根據物體的三維模型和功能特性進行推理確定。

交互方向則像是物體的"使用說明箭頭"。研究團隊發(fā)現，物體的主要功能方向通常與其幾何形狀的主軸相關。比如茶壺的傾倒方向通常沿著從壺身到壺嘴的水平軸，而提取方向則是垂直向上的軸。系統(tǒng)會自動計算物體的主要幾何軸線，然后讓視覺語言模型為每個軸線生成語義描述，再由大語言模型評估這些方向與當前任務的相關程度。

這種方法的巧妙之處在于，它將抽象的功能理解與精確的幾何信息結合起來。視覺語言模型負責理解"倒茶需要什么動作"，而幾何分析負責提供"這些動作應該朝什么方向進行"。兩者結合，就形成了既有語義理解又有空間精度的完整操作方案。

二、雙重保險的智能決策系統(tǒng)

有了基礎的交互表示，接下來的挑戰(zhàn)是如何將這些信息轉化為具體的空間約束。這就像是將"把茶倒進杯子"這樣的抽象指令，轉化為"茶壺傾斜30度，壺嘴距離杯口5厘米"這樣的精確操作參數。

OmniManip在這個環(huán)節(jié)設計了一套精妙的約束生成系統(tǒng)。對于每個操作階段，系統(tǒng)會自動生成空間約束來描述主動物體和被動物體之間應該保持的關系。這些約束分為兩大類：距離約束和角度約束。

距離約束就像是給物體之間安裝了一把無形的尺子，確保它們保持合適的空間距離。比如在倒茶時，系統(tǒng)需要確保茶壺嘴與杯子開口之間保持適當距離，既不能太遠（茶水會灑出來），也不能太近（可能碰撞）。角度約束則像是安裝了水平儀，確保物體朝向正確。倒茶時，茶壺的傾斜角度必須精確控制，才能讓茶水準確流入杯中。

但是，僅僅定義這些約束還不夠。現實中的機器人操作充滿了不確定性，就像人類司機需要根據路況隨時調整駕駛策略一樣，機器人也需要能夠應對各種意外情況。OmniManip的獨特之處在于實現了雙重閉環(huán)控制系統(tǒng)。

第一重閉環(huán)是"規(guī)劃驗證循環(huán)"。當系統(tǒng)生成初始操作方案后，它不會立即執(zhí)行，而是先進行"虛擬預演"。系統(tǒng)會根據當前的交互約束，在計算機中渲染出操作結果的預覽圖像。然后將這個預覽圖像連同原始任務指令一起提交給視覺語言模型進行評估。

這個過程就像是讓一位經驗豐富的師傅檢查學徒的操作方案。視覺語言模型會仔細觀察預覽圖像，判斷這個操作方案是否能夠成功完成任務。如果發(fā)現問題，比如物體位置不對、角度不合適等，系統(tǒng)會進入"重新思考"模式。

在重新思考階段，系統(tǒng)會圍繞原來的交互方向進行更精細的搜索。就像調整相機焦距一樣，系統(tǒng)會在原方向周圍均勻采樣六個新的候選方向，逐一測試這些新方向是否能產生更好的操作效果。這個過程會持續(xù)進行，直到找到滿足要求的方案，或者確認當前任務無法完成。

第二重閉環(huán)是"執(zhí)行監(jiān)控循環(huán)"。即使規(guī)劃看起來完美，實際執(zhí)行時仍可能遇到各種意外。比如在抓取過程中物體可能發(fā)生輕微移動，或者在操作過程中目標物體的位置發(fā)生了變化。OmniManip通過實時的六維物體姿態(tài)跟蹤來解決這個問題。

系統(tǒng)就像給每個重要物體都安裝了GPS追蹤器，能夠實時監(jiān)測它們的位置和朝向變化。當檢測到物體位置發(fā)生偏移時，系統(tǒng)會立即重新計算操作路徑，確保機器人始終朝著正確的方向移動。這種實時調整能力讓機器人在動態(tài)環(huán)境中也能保持穩(wěn)定的操作性能。

整個決策過程被設計為一個優(yōu)化問題。系統(tǒng)需要找到一個機器人末端執(zhí)行器的目標位姿，使得所有的空間約束都得到滿足，同時避免與環(huán)境中的障礙物發(fā)生碰撞，并確保運動路徑平滑自然。這就像解一道復雜的幾何題，需要同時滿足多個條件才能得到正確答案。

約束損失函數確保操作滿足任務要求，碰撞損失函數防止機器人撞到其他物體，路徑損失函數保證運動的平滑性。通過最小化這三個損失函數的組合，系統(tǒng)能夠找到最優(yōu)的操作策略。

三、從理論到實踐的完美轉化

理論再完美，如果無法在真實世界中穩(wěn)定工作，就如同紙上談兵。為了驗證OmniManip的實際效果，研究團隊設計了一系列全面的測試實驗，涵蓋了從簡單的抓取操作到復雜的多物體交互任務。

實驗平臺采用了Franka Emika Panda機械臂，這是一款廣泛用于研究的精密機器人。為了提高抓取性能，研究團隊將原有的平行夾爪替換為UMI手指，就像給機器人換上了更靈巧的"手指"。視覺感知系統(tǒng)使用兩個Intel RealSense D415深度相機，一個安裝在機器人末端提供第一人稱視角，另一個放置在工作區(qū)對面提供第三人稱全局視角。

測試任務被精心設計為十二種不同類型的操作，涵蓋了日常生活中的典型場景。前六種任務主要涉及剛性物體操作：倒茶、插花到花瓶、插筆到筆筒、回收電池、從盤子上拿杯子、給茶壺蓋蓋子。后六種任務則涉及關節(jié)物體操作：開抽屜、關抽屜、用錘子按按鈕、按紅色按鈕、合上筆記本電腦蓋子、開罐子。

這些任務的選擇很有講究，它們代表了不同類型的空間推理挑戰(zhàn)。比如"倒茶"需要精確的傾斜角度控制，"插花"需要理解容器開口的三維位置，"開抽屜"需要理解關節(jié)運動的方向，而"用錘子按按鈕"則需要工具使用的復雜推理。

實驗結果令人印象深刻。OmniManip在十二個任務中取得了68.3%的總體成功率，遠超現有方法。相比之下，VoxPoser僅達到15.0%，CoPa為30.0%，ReKep為45.0%。更重要的是，這種性能優(yōu)勢在不同類型的任務中都保持了一致性。

在剛性物體操作任務中，OmniManip表現尤為出色。比如在"倒茶"任務中，傳統(tǒng)方法要么無法準確識別傾倒方向，要么無法保持合適的空間關系，導致茶水灑落或者根本倒不進杯子。而OmniManip能夠準確理解茶壺的幾何結構，確定最佳的傾倒軸線，并通過實時姿態(tài)跟蹤保持精確的空間控制。

關節(jié)物體操作同樣展現了系統(tǒng)的強大能力。傳統(tǒng)方法在處理"開抽屜"這樣的任務時，往往困難重重，因為它們難以理解抽屜把手的拉取方向和所需的力度。OmniManip通過分析抽屜的幾何結構和功能特性，能夠準確推斷出正確的操作方向和合適的力度控制策略。

特別值得注意的是系統(tǒng)的泛化能力。所有測試都是在零樣本條件下進行的，也就是說，系統(tǒng)從未在這些具體任務上進行過訓練。它完全依靠對物體功能的理解和空間推理能力來完成任務。這種泛化能力的關鍵在于物體中心表示方法的設計：通過在標準坐標系中定義交互原語，系統(tǒng)能夠將學到的操作知識遷移到新的物體和場景中。

研究團隊還進行了詳細的消融實驗，分別測試了系統(tǒng)各個組件的貢獻。結果顯示，如果關閉閉環(huán)規(guī)劃功能，系統(tǒng)性能會下降超過15個百分點。這證明了虛擬預演和自我糾正機制的重要性。同樣，如果關閉實時姿態(tài)跟蹤，執(zhí)行精度也會顯著降低。這些結果證實了雙重閉環(huán)設計的必要性。

視角一致性測試進一步驗證了方法的穩(wěn)健性。研究團隊在不同觀察角度下測試系統(tǒng)性能，發(fā)現OmniManip的表現幾乎不受視角變化影響，而傳統(tǒng)基于關鍵點的方法則表現出明顯的性能波動。這再次證明了標準坐標系表示的優(yōu)勢。

四、突破傳統(tǒng)方法的技術創(chuàng)新

OmniManip之所以能夠取得如此顯著的性能提升，關鍵在于幾項核心技術創(chuàng)新的有機結合。每項創(chuàng)新都解決了傳統(tǒng)方法中的一個重要缺陷，而它們的組合則產生了協(xié)同增效的效果。

傳統(tǒng)的機器人操作方法通常采用關鍵點表示，就像在物體表面貼上一些標簽，然后讓機器人按照這些標簽的位置進行操作。這種方法看似直觀，但存在致命缺陷：關鍵點的提取往往不夠穩(wěn)定，容易受到物體姿態(tài)、光照條件和觀察角度的影響。更重要的是，這種方法難以表達物體的功能特性，只能描述"在哪里"操作，卻無法很好地解釋"為什么"要在那里操作。

OmniManip的物體中心表示方法徹底改變了這種思路。系統(tǒng)不是簡單地在物體表面標記點位，而是在物體的標準坐標系中定義交互原語。這就像為每個物體制作了一份標準化的"使用說明書"，無論物體如何擺放，使用方法都是一致的。茶壺的把手永遠在其坐標系的右側，茶壺嘴永遠朝前，這種一致性大大提高了操作的可靠性。

更進一步，這種表示方法天然地融合了幾何信息和語義理解。物體的主軸通常與其功能方向相關，比如瓶子的軸向通常是開啟方向，抽屜的軸向通常是拉取方向。通過讓視覺語言模型為幾何軸線提供語義解釋，系統(tǒng)能夠建立幾何結構與功能用途之間的對應關系。

傳統(tǒng)方法的另一個重大缺陷是缺乏糾錯能力。一旦系統(tǒng)生成了操作計劃，就會盲目執(zhí)行，即使計劃存在明顯錯誤也無法及時發(fā)現和修正。這就像一個沒有經驗的司機，即使走錯了路也會繼續(xù)開下去，直到撞墻才停止。

OmniManip的雙重閉環(huán)設計巧妙地解決了這個問題。規(guī)劃閉環(huán)通過虛擬預演機制，讓系統(tǒng)在實際執(zhí)行前就能發(fā)現潛在問題。這種"事前檢查"能力大大減少了執(zhí)行錯誤。當系統(tǒng)發(fā)現問題時，它不是簡單地換一個完全不同的方案，而是在原方案基礎上進行精細調整，這種漸進式優(yōu)化策略既保證了穩(wěn)定性，又提高了成功率。

執(zhí)行閉環(huán)則解決了動態(tài)環(huán)境適應的問題。真實世界充滿不確定性，物體可能在操作過程中發(fā)生微小移動，或者機器人的動作可能與預期略有偏差。傳統(tǒng)開環(huán)執(zhí)行方法對這些變化毫無應對能力，而OmniManip通過實時姿態(tài)跟蹤，能夠動態(tài)調整操作策略，就像有經驗的司機會根據路況實時調整駕駛方式。

效率優(yōu)化是另一個重要創(chuàng)新。傳統(tǒng)方法通常需要在整個SO(3)旋轉空間中搜索合適的操作方向，這個空間極其龐大，搜索效率很低。OmniManip通過物體主軸采樣，將搜索空間大大縮小。由于物體的功能方向通常與其幾何主軸相關，這種有針對性的采樣策略既提高了搜索效率，又提高了找到正確方案的概率。

實驗數據清楚地顯示了這種效率優(yōu)化的效果。在相同的計算時間內，OmniManip能夠找到更好的操作方案，平均迭代次數比隨機采樣方法減少了幾乎一半。這種效率提升對于實時應用至關重要。

視角不變性是OmniManip的另一個突出優(yōu)勢。傳統(tǒng)方法的性能往往嚴重依賴于觀察視角，從正面看可能表現良好的方法，換個角度就可能完全失效。這種不穩(wěn)定性限制了系統(tǒng)的實用價值。

OmniManip通過標準坐標系表示天然地解決了這個問題。無論從什么角度觀察，系統(tǒng)都能準確確定物體的標準朝向，進而在一致的坐標系中定義交互原語。實驗證明，即使觀察角度從0度變化到90度，系統(tǒng)性能幾乎沒有變化，這種穩(wěn)定性是傳統(tǒng)方法無法達到的。

五、實用價值與發(fā)展前景

科學研究的最終價值在于能夠解決實際問題，改善人們的生活質量。OmniManip雖然是一項基礎技術研究，但其潛在應用價值極其廣泛，有望在多個領域產生深遠影響。

最直接的應用領域是服務機器人。隨著人口老齡化加劇，對家庭服務機器人的需求日益增長。傳統(tǒng)服務機器人只能完成預設的固定任務，無法應對家庭環(huán)境的多樣性和復雜性。OmniManip技術能夠讓機器人理解自然語言指令，在未知環(huán)境中自主完成各種操作任務。

設想一下，未來的家庭機器人助手能夠理解"幫我準備早餐"這樣的指令，自動識別廚房中的各種器具和食材，規(guī)劃合適的操作序列，完成煎蛋、烤面包、倒牛奶等復雜任務。這種能力的實現將徹底改變人們的生活方式，特別是對于行動不便的老年人和殘障人士，這樣的機器人助手將提供巨大幫助。

工業(yè)制造是另一個重要應用方向。傳統(tǒng)工業(yè)機器人雖然精度很高，但適應性差，每當產品設計發(fā)生變化時，都需要重新編程和調試。OmniManip的通用性和自適應能力能夠大大提高制造系統(tǒng)的靈活性。

在小批量、多品種的現代制造環(huán)境中，這種技術優(yōu)勢尤為重要。比如在電子產品裝配過程中，機器人需要處理各種不同規(guī)格的元器件。傳統(tǒng)方法需要為每種元器件單獨編程，而配備OmniManip技術的機器人可以通過自然語言指令快速學會新的裝配任務，大大縮短產品上市時間。

醫(yī)療機器人是一個特別有前景的應用領域。手術機器人需要極高的精度和可靠性，同時要能夠適應每個患者的獨特情況。OmniManip的精確空間推理能力和實時適應能力非常適合這種應用場景。

比如在微創(chuàng)手術中，機器人需要根據實時的醫(yī)學影像調整操作策略，避開重要器官，精確地到達病灶位置。傳統(tǒng)方法通常需要醫(yī)生手動規(guī)劃每一步操作，而智能手術機器人可以理解醫(yī)生的高層指令，自主規(guī)劃安全可行的手術路徑。

太空探索是另一個充滿想象力的應用方向。太空環(huán)境的極端條件和巨大的通信延遲使得傳統(tǒng)遙控操作變得極其困難。配備類似技術的太空機器人可以接受來自地球的高層任務指令，在月球或火星表面自主完成復雜的科學實驗和基地建設任務。

研究團隊還展示了一個特別有價值的應用：自動生成機器人演示數據。傳統(tǒng)的機器人學習方法需要大量高質量的演示數據，而收集這些數據通常需要專業(yè)技術人員花費大量時間手動操作。OmniManip能夠自動生成各種操作任務的演示軌跡，為機器人學習提供豐富的訓練數據。

實驗結果顯示，使用OmniManip自動生成的演示數據訓練的行為克隆策略，在多個任務上都達到了85%以上的成功率。這意味著該技術不僅能夠直接用于機器人控制，還能夠作為數據生成工具，推動整個機器人學習領域的發(fā)展。

當然，任何技術都有其局限性。研究團隊坦誠地指出了OmniManip目前面臨的幾個挑戰(zhàn)。首先，該方法基于剛體姿態(tài)表示，無法直接處理可變形物體，比如折疊衣服或處理面團等任務。其次，系統(tǒng)的性能在一定程度上依賴于三維重建的質量，而當前的單視圖三維生成技術仍有改進空間。此外，系統(tǒng)需要多次調用大型視覺語言模型，計算成本相對較高。

但這些局限性并不掩蓋該技術的突破性價值。隨著計算能力的不斷提升和算法的持續(xù)優(yōu)化，這些問題有望在未來得到逐步解決。更重要的是，OmniManip為機器人智能操作提供了一個全新的技術框架，其核心理念和方法論將對整個領域產生深遠影響。

從更宏觀的角度看，這項研究代表了人工智能從感知理解向行動控制演進的重要一步。長期以來，AI系統(tǒng)擅長理解和推理，但在與物理世界的交互方面能力有限。OmniManip通過巧妙的中間表示設計，成功建立了認知理解與精確控制之間的橋梁。這種思路不僅適用于機器人操作，也可能啟發(fā)其他需要AI系統(tǒng)與物理世界交互的應用領域。

說到底，OmniManip的真正價值不僅在于其技術性能，更在于其展現的可能性。當機器人能夠像人類一樣理解語言指令，在復雜環(huán)境中靈活操作時，人機協(xié)作將進入一個全新的時代。這種技術進步將釋放人類的創(chuàng)造力，讓我們從重復性的物理勞動中解放出來，專注于更有意義的創(chuàng)造性工作。這個愿景或許還需要時間來實現，但OmniManip無疑是朝著這個方向邁出的重要一步。

Q&A

Q1：OmniManip與傳統(tǒng)機器人控制方法有什么區(qū)別？

A：傳統(tǒng)機器人就像只會按固定程序工作的工廠機械臂，只能在特定環(huán)境重復相同動作。而OmniManip就像給機器人裝上了"理解之眼"，能夠理解自然語言指令，并在從未見過的環(huán)境中自主完成各種操作任務。它通過建立物體的標準坐標系，讓機器人能夠理解物體的功能特性和正確的操作方式。

Q2：OmniManip的雙重閉環(huán)系統(tǒng)是如何工作的？

A：雙重閉環(huán)就像配備了兩套安全系統(tǒng)。第一套是"規(guī)劃閉環(huán)"：系統(tǒng)制定操作計劃后會先虛擬預演，如果發(fā)現問題會自動調整，就像演員正式演出前的彩排。第二套是"執(zhí)行閉環(huán)"：實際操作時實時監(jiān)控物體位置變化，根據情況隨時調整策略，就像司機根據路況調整駕駛方式。

Q3：OmniManip能夠應用到哪些實際場景中？

A：應用前景非常廣泛。在家庭中，能讓服務機器人理解"幫我準備早餐"等指令并自主完成復雜任務；在工業(yè)制造中，能讓機器人快速適應新產品裝配；在醫(yī)療領域，能協(xié)助進行精密手術操作；甚至在太空探索中，能讓機器人在火星表面自主完成科學實驗。該技術還能自動生成機器人訓練數據，推動整個機器人學習領域發(fā)展。