21世纪经济报道记者骆轶琪

　　人形机器人实现从还需要借助人类遥控跑完比赛，到如今可以自主完成田径赛跑全程的跨越 ，只花了一年时间。

　　第二届世界人形机器人运动会上，参赛机器人在田径跑道上取得的多项成绩相比上一年实现了“飞跃”：400米跑用时由上届1分28秒03缩短至本届小型组45秒6〖陆〗
、 大型组38秒15；1500米跑用时从上届6分34秒40缩短至本届2分21秒64；多场赛事在预赛阶段就已经打破人类纪录 。

　　这还是在相比上一年更为严苛的完赛要求基础上——严格的时间控制、全自主化要求
，意味着今年人形机器人正把感知 、决策
、运动控制、关节驱动 、散热和能源管理等能力同时推向极限
。

　　这些看似为了赛场纪录而优化的努力，最终指向的其实并非田径场。机器人真正需要面对的 ，将是一个没有标准跑道
、充满突发情况的现实世界 。但当前具身智能路线尚未收敛
，在落地过程中还缺乏真实物理世界的数据积累，运动场实际上正是把机器人技术推向生活的一个快速“试验场 ”
。

　　一年来的突飞猛进以及赛后组委会发布的世界人形机器人运动会全量数据集 ，似乎预示着：具身智能离我们的生活越来越近了。

　　从马拉松到短跑
，机器人加速迭代

　　与去年人形机器人在跑道上为大众贡献了不少“笑点
”不同，今年的田径赛场上 ，拥有自主化能力的机器人甚至开始“突破人类极限” 。

　　以100米短跑为例，荣耀机器人在100米决赛中跑出8.83秒
，并于完赛后稳稳站定；而此前其在备赛期的成绩是9.32秒
。

　　荣耀机器人“闪电 ”在100米预赛的表现还获得特斯拉CEO马斯克转发点赞，他配文道：“令人印象深刻的是‘闪电’冲线后全速撞上安全墙 ，腰部既没散架
，也没火花四溅。
”

　　南非短跑名将范尼凯克也点赞了闪电的400米成绩，他曾以43.03秒的成绩创造400米世界纪录 ，并保持至今 。但闪电跑出了39.45秒的成绩
。

（100米决赛现场）

　　其实在今年7月举行的WAIC（世界人工智能大会）期间
，21世纪经济报道记者曾经和闪电比过一场短跑。当时的闪电在起跑后需要一定时间提速，到了后半程又受限于现场跑道长度 ，需要主动提前减速 。这才让记者没有输掉比赛。

　　但这一次的闪电已经完全不同
，它的起步爆发力明显增强
。很显然，荣耀机器人团队根据场景进行了细致的设计调整。

　　这展现出荣耀机器人在运动控制、瞬时动力输出和动态平衡等核心能力方面的快速提升 。而荣耀的机器人部门才成立了一年
。

　　据荣耀团队介绍 ，不同于此前闪电参与的半马比赛
，此次偏中短跑的赛事更强调短时间内机器人的瞬时爆发力。

　　团队通过优化机器人大小腿比例来提升步幅，同时采用了轻量化设计的拓扑结构 ，以此在耐力与极限速度之间找到平衡 。此外，团队还大幅提升了机器人关节模组的扭矩和响应速度
。

　　据介绍
，在100米短跑赛中，荣耀旗下机器人选取 采用纯视觉解决方案 ，通过在摆幅最小的髋部增加摄像头来确保跑步的时候不偏离跑道线；在400米比赛场景中
，荣耀团队给机器人的头部新增了雷达，来确保机器人能更好地保持弯道路线的方向稳定性。

　　400米面临的挑战相对较大 。不同于100米是在直线赛道上快速提升速度 ，400米跑道上会有弯道
，机器人需要在高速运行的状态下压弯，且可能在双脚同时离地的情况下需要立即判断下一步落脚点 ，这就要求它能在复杂的非直立状态下控制身体重心
。

　　更不可忽视的是散热问题。高速奔跑意味着电机持续处于高功率输出状态 。如果在此期间产生的热量不能被及时带走
，系统就必须降频
。一旦“感知—决策—执行”的链路受到影响，机器人就很难继续保持高速稳定运行。

　　因此 ，机器人赛跑实际上形成了一个完整的技术闭环：电机提供力量
，关节完成动作，传感器负责感知 ，算法负责决策，散热保证系统持续运行 。而所有环节最终都要落到“机器人在动态变化中能高速稳定运行 ”这一件事上。

　　机器人进入极限场景
，反哺产业链

　　当机器人撞向终点缓冲墙时，更大的挑战出现了
。

　　撞击发生的一瞬间 ，机器人自然向后倾倒
，机身传感器数据会发生剧烈波动。这意味着机器人必须在毫秒级时间内，通过高频传感器和端侧算力 ，计算出失衡时的角度和速度；电机也必须从“高扭矩输出模式
”切换为“吸能缓冲模式”
，就像人类屈膝缓冲一样吸收冲击力，以免机械结构受到严重破坏；同时机器人在失衡状态下需要迅速判断自身姿态变化并确定下一步位置 ，驱动腿部电机调整落脚点
，来恢复重心 。

　　这时候考验的已经不是单纯的运动能力，而是整个系统面对突发物理冲击时的响应速度和可靠性
。

　　从这个细节不难发现 ，机器人赛事真正的价值
，其实在于利用机器人在真实场景中积累的处理意外的经验和数据，为下面 在实际生活或工作场景中的应用提供优化借鉴 。

　　例如 ，在家庭环境中，机器人不会面对相对固定的“跑道 ”
，身边随时会有孩童 、宠物突然跑出 。而在赛场上处理突发状况的能力，放在家庭中就有了更大的意义
。

　　这对于近来 仍处于早期阶段的具身智能产业尤其重要。

　　因为大语言模型可以将网络上持续积累的各类文本 ，转化为内在知识
，帮助其持续迭代；但机器人面临的是三维立体空间，近来 现实世界中还没有足够多的这类数据和场景积累 ，供机器人学习如何运行
、如何应对外力干扰 。

　　这意味着
，机器人必须不断进入真实环境，即便在场景中遭遇失败 ，这些经验也会有重要价值
。而运动比赛
，就是一种高度可控的真实物理世界测试。

　　此外，荣耀机器人看起来是行业“新人
” ，但取得的成效显著
，这源于其在手机行业多年沉淀的技术能力 。

　　虽然看起来人形机器人与智能手机在产品形态层面差异巨大，但二者在能源供给、热管理 、多模态感知
、精密制造与可靠性工程等方面有大量同源的底层工程方法
。

　　例如 ，荣耀此前在研发游戏笔记本、智能手机过程中积累的散热技术，就可以赋能机器人的热管理
，从而保证机器人长时间稳定运行；荣耀在青海湖电池研发中积累的能量密度提升 、安全性保障等技术优势，可以进一步应用到机器人的能源系统。

　　这些在机器人上落地的技术 ，还能进一步反哺手机产品研发 。

　　近期新发布的机器人手机荣耀Robot Phone就是其中的产物。荣耀硬件工程部总裁刘洋此前受访时提到
，人形机器人、Robot Phone之间有大量技术可以共栈，包括电机
、高强度轻薄材料、仿真技术；此外 ，机器人发展中采用的人机交互和多媒体交互等技术也可以用在手机平台上
。

　　从这个角度看
，闪电这样的机器人积极参与各类赛事，要证明的不是家庭机器人能跑多快 ，而是当电机 、散热
、材料、能源 、感知和控制系统同时面对极限压力或特殊场景时
，整个系统能不能撑住。由此，团队不仅能持续推进机器人的迭代 ，也能进一步思考下一步可以将哪些技术应用于消费电子产品的创新 。

　　只有把机器人赛事理解为“产业实验场”
，才更符合其原本立意
。

（文章来源：21世纪经济报道）