清北天团甩王炸：正面叫板Figure

刚刚，国产人形机器人「大小脑」，和Figure杠上了！

它就是国内初创公司德塔智能新发布的双足人形机器人基础模型，Delta 0。

比速度、比长程，它都不输Figure Helix，任务花样甚至更多。

国内能做到这一步的，目前只有它。

只见，装上Delta 0的人形机器人，优雅地给自己放了张黑胶唱片，跟着音乐摇摆。

也一口气把一屋子的脏活累活挨个干了一遍。

它先走到床边，一只手轻轻攥住被角往外一抖，被子瞬间平平整整。

地上躺着一只玩偶。它膝盖一弯，直接「丝滑下跪」，把玩偶捡起来后单脚一蹬利落起身，顺手一放，玩偶又回到了床上。

椅子上搭着的脏衣服，被它一把抄起，塞进了洗衣机。

洗碗机的门关得死紧，它一把拽开，把刚从餐桌上拿来的杯子稳稳放进碗架。

最后，它拉开冰箱拎出一个快烂掉的苹果，走到脚踏垃圾桶前一脚踩开桶盖，把苹果精准丢了进去。

活儿全干完，它一转身，结结实实瘫进了沙发。

前后3分钟全自主完成，行云流水，中间连一次磕巴都没打。

这台机器人的身体是市面上就能买到的通用款，所以看着轻松的每个动作，难度全压在了Delta 0身上。

手上力气不够，它就全身一起使劲

刚才它一把拽开的那扇洗碗机门，其实比你想象的沉得多。

德塔团队拿拉力计实测过，想拽开它，得用上大约5公斤的力。可这台机器人手臂的力气只有1.5公斤左右，门要的力是它的3倍还多。

力气不够，那就借力。

它压根没打算只靠胳膊硬拽。一只手撑住柜子，给身体找个支点，另一只手握住门把手，同时腰和腿猛地往后一坐，把全身的重量压了上去。门顺着铰链转开，它拉的方向也跟着一点点转。

踩垃圾桶的时候，它得先把全身重心压在一条腿上，再抬起另一只脚，精准踩下踏板。劲儿小了桶盖弹不开，劲儿大了身子就容易晃倒。

前一秒还在走路的脚，这一秒成了开盖的工具。

Delta 0分成大脑和小脑两层。大脑看画面、听指令，决定接下来做什么，小脑再把这些决定翻译成全身每个关节的动作。

刚才借力拉门、单脚踩桶的时候，手脚怎么配合、怎么保证不摔跤，全是小脑在实时微操。

它也没把身体拆成上下两半来管。从手指到脚尖，全身被放进同一个动作空间，一共69个自由度，身体占29个，两只手留了40个。上下半身一起学，所以胳膊没劲儿的时候，它懂得调动腰和腿来帮忙。

会使劲还不够，还得知道自己使了多大劲，拉门、踩踏板时才拿捏得住分寸。

Delta 0的办法是直接算，德塔管这叫力的「内生」。它想把手伸到A点，却被门挡在了B点，差得越远，关节往A点使的劲就越大，所以看这段差距，就能算出这股力有多大。

顺着这个思路，团队做出了纯算法的力位混合控制，控制手脚位置的同时，把接触时的受力一起管住，相关成果拿下了机器人顶会CoRL的最佳论文。

快，是从人身上「扒」下来的

拉门、踩踏板靠的是全身发力，到了铺床、放唱片这种活，比的就是手脚够不够快。

Delta 0干起活来一点不磨蹭，手脚连贯利索。

铺床的时候，被子又软又滑，一扯就变形。它脚下沿着床边挪，手上一刻没闲着。

放唱片也干净利落。它捏起唱片，掀开防尘盖，把唱片稳稳落到转盘上。

走向目标的路上，它的身体已经在调整姿势，手臂提前伸出去，到了地方直接开干。

从预训练开始，Delta 0吃的就是没有降过速的人类全身数据，人平时怎么干活，它就照葫芦画瓢怎么学。

人铺床时采下的全身数据

等到练具体活儿的阶段，数据改用遥操作来采。操作员直接拿自己的身体当遥控器，人弯腰它就跟着弯腰，所以人干活有多利索，采出来的数据就有多利索。

这是双足人形才有的便宜。它和人长得一样，人一边走一边干的数据，它能原汁原味地直接学。

光有猛料还不行，脑子也得跟得上。

Delta 0的大脑每秒刷新10到20次动作规划，每次都提前盘算好接下来的一串动作，边做边想，不会做完一步停下来发呆。

小脑每秒至少执行50次，过了100次就很顺滑，团队内部已经跑出了500次的版本。

德塔还放了句狠话，以后发出来的画面，得按0.5倍速放，不然人眼根本看不清动作细节。

超长程任务，靠提前预演和自己纠错

连着干一串家务，磨人的地方就在衔接。

上一件事做完时身子停在哪、手里攥着什么，直接决定了下一件事从哪起步。

它从餐桌上端起杯子走到洗碗机前，先把杯子搁在旁边的台面上，腾出手去拉那扇沉门，等门开了，再把杯子拿起来放进去。

要是死攥着杯子不放，门根本拉不开；杯子搁得太远，门开了又够不着。