懂机器人马拉松,有意义吗?镜相工作室

4/19/2026

北京亦庄南海子公园,终点线前。

“天工Ultra”稳稳地向终点线冲来,镜头、目光、快门声一齐聚拢。去年的北京亦庄人形机器人半程马拉松上,它曾以2小时40分42秒的成绩拿下冠军,是那场赛事的王者。

但在今天的比赛中,触线之后,它没有直行,没有减速,没有停下。机身微微一偏,径直冲入路边绿化带。工程师们上前“急救”,用担架将它抬离赛道。

观众笑称:“机器人也被胜利冲昏了头脑。”

没人知道,它是被人群遮挡视线、误判终点为障碍,还是导航在最后一刻失准。这一幕短促、意外,也恰恰照见了机器人行业最直白的现实——进步与失控,只在一瞬间。

人形机器人的发展超乎想象。一年前,人形机器人被拖着完成比赛,参赛机器人的身后,跟着一溜扛着电脑的工程师。他们在一旁牵引、遥控,需要频繁介入纠正方向,更像是一场人机协同接力。

一年后,赛场规则本身发生变化,陪跑员被取消,人工干预被严格限制,场内外换电会直接影响成绩计算,有40%的机器人实现了自主导航。人形机器人第一次独立面对一条复杂而漫长的真实道路。但最快完赛时间直接缩短近两个小时,最短完赛时间为50分26秒,机器人从面前掠过,只剩一道残影。

这条赛道本身也像是为机器人量身设计的一本“难题集”。全长21.0975公里,从平地到坡道,从连续弯道到狭窄路段,再到南海子公园内接近90度的急弯与下坡组合,十余种地形被串联在一起。对人类跑者来说这都不轻松,对于机器人来说更是挑战,每一个转弯、每一段坡度变化,都是对感知、决策与控制系统的同步拷问。

在这条赛道上,对人形机器人的考验被拆解为多个维度:运动控制决定它能否稳定奔跑,能源管理决定它能跑多远,感知决策决定它能否找对方向,而热管理与机械结构,则构成了这一切能否持续运行的基础。

机器人在成功之余,也交出了一本“错题集”:有的因为高温需要暂停降温,有的突然迷路慌慌张张,有的步伐不稳如醉酒大汉,即便是去年的冠军“天工Ultra”,也发生了开头那幕。

但一定程度上,失败比成功更有意义。每个失衡、误判、中断,都暴露了机器人在实验室环境里被掩盖的短板。这些真实故障更能让行业看清边界、找到方向。

也正是在这样的背景下,赛场上那些看似细碎的差异,开始变得耐人寻味:为什么有的机器人选择穿鞋,有的坚持裸足?为什么有的步伐大开大合,有的却以高频小步前进?为什么有的外形如婴儿,有的又是成年人的模样?为什么同样的弯道,有的机器人可以流畅通过,有的却必须减速甚至停顿?

围绕这些看似简单的现象,我们邀请了快思慢想研究院院长田丰,以及零零后科技创始人兼CEO张振尧,从他们各自的视角对这场“人形机器人半马”进行拆解。

有的机器人跑得像博尔特,有的像喝多了,它们的速度、步幅差异明显,本质受哪些因素制约?

“在控制能力还不够成熟的情况下,很多系统会主动选择更保守的小步策略。”

田丰:步幅最直接的决定因素,其实是关节电机的扭矩。扭矩越大,机器人“力气”越大,就可以一步迈得更远,这是最基础的物理约束。但这并不是唯一因素,还跟控制算法密切相关。如果控制系统对大步态的稳定性把控不够,它可能会被迫采用小步快走的策略。因为小步的好处在于调整空间更大,一旦姿态有偏差,可以更快修正,整体稳定性更高。

这里面一个关键点是系统的响应延迟。人形机器人全身可能有几十个自由度,比如30多个关节电机。在迈大步的时候,这些电机需要非常高频、同步地完成姿态调整,对控制系统的实时性要求极高。如果延迟过大,重心来不及修正,就很容易失去平衡、直接摔倒。所以在控制能力还不够成熟的情况下,很多系统会主动选择更保守的小步策略。

至于步频,本质上取决于电机的响应速度和驱动能力,可以理解为控制信号的刷新频率和执行能力。如果电机性能更好、驱动更强,单位时间内可以完成更多次步态循环,步频就能提高。从系统角度看,步频不仅是控制问题,也和电力系统密切相关。因为更高频率的运动意味着更高的功率输出需求,如果供电能力不足,或者电机性能不够,就很难支撑高步频运行。

为什么今年人形机器人的完赛时间比去年大幅缩短了?

“电动车产业链正在往机器人领域迁移。”

田丰:其实是得益于咱们电动车产业链,这套产业链现在正在往机器人领域迁移。我们可以看到,关节电机、电池这些东西在持续进步,整体性能在提升,同时国产化率也越来越高。

另外一个很重要的点是,厂商在算法上的投入也在加大。有的机器人厂商,它一半的研发费用投在“小脑”和“大脑”上,也就是运控和逻辑思考这两部分。这一块其实会带来很大的价值。

现在机器人需要一边跑一边换电池,有的一场比赛下来换四五次,就不能把电池包扩大吗?

“堆电池容量是下下策。”

张振尧:按照目前电化学的发展,一块电池很难驱动一台身高1.8米的全尺寸人形机器人跑完“半马”,这是一个客观现实,所以才会有中途换电或换机器人的方案。接下来的权衡其实就是数学计算。

比如,为了避免换电,我们可以把电池包增大,那整机重量、体积就会上升,这意味着电机要输出更大的扭矩来维持相同的奔跑速度,而更大的扭矩意味着更高的电流和发热,最后又要消耗更多的电能……陷入了循环。

所以堆电池容量是下下策。最好的状态是,把电池的重量控制在整机重量的10%~15%,让人形机器人可以以比较敏捷的步态、依靠多次换电完成比赛。

今年有一个创新点是,有的队伍做到了不断电换电。这是一个非常好的技术路线。原来的换电过程是,把电源线拔掉,系统断开,换电后重启,校准传感器等等,这个过程非常漫长,还存在一些工程上的不确定性。但现在,他们给机器人装上多块电池包,可以先更换一块电池,让备用电池供电,达到不断电、系统不关机的效果。

我们希望用一块电池去完成整个流程,这其实是大家的一个终极梦想。但我们不能指望奇迹——材料学突然发生重大突破,我们要基于现有的情况来看。我认为突破点在“动能回收”,就是从目前这种能耗比较高的“伺服结构”,变成能量回收效率非常高的被动行动状态,比如用腿部的弹性储能机制去回收每一步落地的动能。这其实和新能源车下坡回收动能的设计很类似。

OOTD有说法

为什么有的机器人穿鞋、有的不穿?

“机器人也会磨损‘半月板’。”

张振尧:机器人穿不穿鞋,体现在工程学上就三个指标,地面接触模型、摩擦系数和冲击吸收。

机器人每迈出一步,脚接触到地面,会产生体重2-3倍的反作用力,如果这个反作用力直接沿着腿部连杆向上传导,它会对踝关节和膝关节造成高频冲击,非常容易发生金属疲劳和断裂。像人一样,跑步、登山多了,半月板会磨损。这里跑鞋的作用就是吸收冲击力,隔离一些高频振动,有效保护机器人的关节和电机。

还有一个,人也能直观感受到,就是跑鞋鞋底的设计。机器人的裸足,一般是金属或碳纤维,摩擦系数比较低,直接接触柏油马路容易发生比较小的位移,不稳定。这种微小的偏移会让机器人的算法出现误差,进而导致重心或空间位置的偏移,甚至引发系统振荡。如果给机器人穿上合适的跑鞋,它能大幅提高静摩擦,也不容易在柏油路面发生微小的位移。尤其是过直角弯时,跑鞋带来的高摩擦力能够帮助机器人维持向心力。

穿鞋也会带来两个小问题。一个是前期训练的模型里,没有把跑鞋柔软的材料、鞋底的厚度放进去,导致机器人不知道自己穿了鞋,可能会对它的算法造成一定扰动,比如踏空。另一个是,鞋子的重量会增加机器人腿部末端的重量,进一步增加腿部能耗。但我觉得这两个问题都不是很大,现在用的强化学习算法有很强的鲁棒性(也称稳健性),给机器人穿一双跑鞋是利大于弊的。

穿鞋参赛的人形机器人选手。摄:黄依婷

前两天北京下雨,参赛队伍纷纷给机器人披上雨衣。对于人形机器人来说,防水是一件很难的事吗?

“如果真的做出防水机型,它的整机成本会比现在至少上升五倍。”

张振尧:我认为机器人防水是一件非常困难的事情。人形机器人集成了大量传感器和设备,设计之初就没有考虑到要去防水性工况下使用,它的电源接口、关节之间的连接件、甚至很多走线是完全裸露在外的。有的人如果要捣乱,剪掉其中一根电线,就可能导致整个机器人系统的彻底瘫痪。

在当下这个阶段,给人形机器人做防水太复杂了。现在很多团队在机器人的关节处做了很多创新设计,让机器人跑得更高效。这些机械结构是带有实验性的,如果现在就考虑防水性能,我觉得太早了。再进一步,如果真的做出防水机型,它的整机成本会比现在至少上升五倍,其实也不符合人形机器人的商业化落地需求。

高矮胖瘦,各有用途

不同参赛机器人在高矮胖瘦上的差异很大,今年最矮的机器人只有75cm。人形机器人的最优体型是否存在?

“不同应用场景下,人形机器人会有各自更适合的体型。”

张振尧:这个问题其实没有一个标准答案,更准确地说,需要放在具体任务里去讨论。不同应用场景下,人形机器人会有各自更适合的体型。

比如体型较小的机器人,它的优势在于整体重量轻、摆动幅度可以做得很高,同时重心低、稳定性好。在受到外界干扰,比如碰撞时,不容易摔倒;即便摔倒,电机和整机受损的风险也更低,而且整体功耗更小。

但它的局限也很明显,单步跨度有限。如果想达到较高速度,就必须依赖更高的步频,这会显著增加电机负载和散热压力。小型机器人对复杂地形的适应能力较差,比如台阶、坑洼等,很容易成为无法跨越的障碍。所以这类形态的机器人更适合室内环境或算法验证,不太适合长距离、复杂路况的户外运动。

再看全尺寸人形机器人,它的优势在于可以更好地利用动力学,比如类似钟摆的被动动力学机制,让腿部摆动更高效,从而在单位距离上的能耗更低。同时,它和人类空间是一一对应的,可以直接复用楼梯、通道等基础设施,不需要额外适配。

但问题在于,一旦摔倒,风险会非常高。因为体重大、势能高,冲击力也更大,很可能直接对整机造成严重损伤。这类机器人对电机性能和控制算法的要求也更高,需要更强的扭矩输出和更精细的平衡控制来避免摔倒。它们更适合工业制造、物流搬运、应急救援等场景,以及需要与人类实现一比一替代的通用任务。

未来会不会出现专门为跑步优化的非标准人形结构?

“完全复刻人类的双足直立形态,未必是最优解。”

张振尧:如果单纯从“跑得更快、更久”这个目标来看,完全复刻人类的双足直立形态,未必是最优解。自然界中跑得最快的动物,比如鸵鸟,其实并不是标准的人形结构。它的腿部是反关节结构,而且主要肌肉集中在大腿根部,以提高效率和爆发力。

类似的思路在机器人设计中也已经出现,比如去年有一款人形机器人,屁股好大,其实那个地方是放了两个硕大的电机,相当于人类的肌肉一样。或者采用更轻量化的材料结构,甚至在某些场景中去掉上半身或手臂。但这类设计更适合特定任务。

Scroll for more