# 招商局狮子山实验室开源 LiOS 架构，把云端大模型延迟压到 30 毫秒，还送了个叠衣服数据集

> 原标题：云端模型如何落地物理世界？招商局狮子山人工智能实验室用LiOS打通具身智能全链路

- 来源：量子位 · 公众号
- 发布时间：2026-06-01T08:26:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/32643
- 原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247894090&idx=2&sn=e505746db4e72c7d97d75fa113db3932

## 摘要

招商局狮子山人工智能实验室放出了一个叫 LiOS 的边云架构，专门解决机器人怎么用上云端大模型的问题。他们跨机器测下来，从本地摄像头到云端 GPU 显存，单向延迟大约 30 毫秒，这个数字对很多实时控制场景已经够用了。架构里低延迟视频传输模块直接开源，还附带了一个 LeFold 叠衣服数据集。不过正文因为微信环境异常没加载出来，具体用了什么模型、在哪些...

## 推荐理由

我会先打个折：招商局狮子山实验室不是头部平台，也没看到多源交叉验证，所以影响力止步中等。但这条消息确实给了干货——30ms相机到云端显存的延迟数字，说明端云协同在物理世界干活有戏，不是纯画饼。开源图传模块和叠衣数据集也算实在，同行能直接拿来测。正文没披露具体模型规模、功耗和复杂场景下的抖动，这点先别太激动。

## 锐评

这条消息最实在的部分是两个数字和一个开源动作：30毫秒单向延迟，对抓取、避障这类实时控制场景基本够用，但如果是高动态的奔跑或灵巧手操作，这个延迟还得看抖动和丢包情况。开源的低延迟视频传输模块和LeFold叠衣服数据集，至少让外界能复现一部分链路，比光发论文强。

不过正文因为微信环境异常完全没加载出来，等于我们只看到了摘要。具体用了什么云端模型、模型推理本身吃多少延迟、在哪些机器人本体上验证过、测试环境是局域网还是公网，这些关键信息全是空白。30毫秒这个数字如果是在实验室局域网测的，上公网大概率要打折。

另外，边云架构本身不是新概念，难点从来不在“能不能通”，而在断了云之后本地能兜底到什么程度。这点正文没提，LiOS的本地侧能力完全未知。整体看，方向对，开源动作加分，但信息缺口太大，先别急着当成熟方案用。