2025.03.12
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導讀：當人形機器人站在同一起跑線，誰跑得更快、誰跑得更穩，都將一目瞭然。
作者 | 第一財經 喬心怡
蘇州市吳江區，一個機器人正以2m/s的速度跑過太湖蘇州灣畔。
這個身高一米七四的人形機器人正在“拉練”，備戰4月份於北京舉行的全球首個人形機器人半程馬拉松。在過去的機器人實驗室中，相較於實際工業、家庭等應用場景，機器人的跑步技能並沒有被擺在優先順序前列：工業場景更關注精準度與負載能力，家庭服務則強調互動靈活性。這場賽事將機器人的跑步能力推至聚光燈下。機械結構的耐久性、能源系統的效率、演算法的魯棒性都將在21公里的賽程中，接受最直觀的檢驗。
畢竟，當人形機器人站在同一起跑線，誰跑得更快、誰跑得更穩，都將一目瞭然。
2024年12月底，在魔法原子的蘇州總部，記者看到了正在訓練走路的人形機器人小麥。
正在進行負重測試的小麥，身體前後方綁定了四塊鐵片，吊具下方，小麥已經能夠在實地屈膝行走。不過，在路過一塊稍有不平的地磚時，小麥的步伐被打亂，重心偏移之下，被後方的工作人員迅速抓起擺正。
和人類學習跑步的過程一樣，在跑步之前，機器人首先要學會走路。“當時新的小麥原型樣機剛出來不久，我們正在將演算法遷移至機器人本體當中。”魔法原子副總裁兼研發負責人陳春玉告訴第一財經記者，當演算法在實驗環境中準備好，需要在演算法遷移過程當中，在新的機器人本體上進行各種測試，針對新機器的硬體特點和演算法進行最佳化和調整。
去年年底，小麥正在進行負重行走測試。第一財經記者喬心怡/攝
軟體和硬體的耦合程度，是機器人運動是否穩定和流暢的關鍵。陳春玉舉例，如果機器人的電機、舵機等執行機構與控制軟體之間的配合出現問題，機器人就會變得“四仰八叉”。“機器人想要轉一個彎，如果軟體發出的指令與電機實際轉動的角度存在偏差，那機器人的轉彎半徑不符合預期，就很容易摔倒。”
硬體需要配合演算法做各種除錯，陳春玉透露，這個不斷修正的過程需要2-3個月。“在驗證了穩定性之後，我們才會嘗試新的演算法，讓機器人實現奔跑等更加複雜的動作。”
相比走路，跑步對於機器人來說，考驗的就不是單一的演算法或是本體硬體，而是整個系統的極限。靈寶CASBOT聯合創始人兼運動智慧研發中心負責人楊國棟告訴第一財經記者，越接近人類體型的人形機器人，跑起來就越吃力。“硬體結構越複雜、機身越重，運動負擔就越重。”
而超過21公里的馬拉松，對於機器人來說，幾乎是一場關於硬體的“暴力測試”。
從機器人重量和關節扭矩的關係來看，跑步對於機器人的膝關節、踝關節的扭矩要求極高。“機身越重，對關節扭矩的要求會呈現指數級增長。”楊國棟說。記者注意到，當前市面中雙足人形機器人基本分為兩類，一類是以宇樹、智元為代表，身高比成年人更矮，在一米三左右，體重則在35公斤上下。而另一類雙足人形機器人則在外表上更像成年人，比如靈寶的CASBOT 01和魔法原子的小麥，身高超過一米七，體重也在60公斤左右。
對於機器人來說，長時間地跑步也意味著電機要持續高功率輸出。持續輸出之下，一旦散熱系統跟不上，電機就可能因為過熱而損壞。另一方面，在長期的高負荷運轉狀態之下，本體內部零件磨損加劇，使用壽命也面臨重新評估。“在機器人本體各部位都會承受較大的衝擊力和震動之下，我們會考慮重新考慮機器人的機械結構。”楊國棟透露，靈寶正在考慮迭代一款更輕巧的構型，來面對不同的場景。
一位和比賽主辦方有過溝通的機器人企業相關負責人向第一財經記者透露，本次人形機器人半程馬拉松賽的規則尚未最終確定。“目前討論的規則可能是限時賽，也就是要求機器人在三個半小時內完賽，看誰跑得距離更長。”
根據主辦方當前披露的規則，機器人可更換電池，也可透過更換機器人以接力形式參加全程比賽。而最終的結果則需要依據比賽過程中完賽時間、機器人更換次數進行綜合評價，比賽過程中更換機器人每次罰時10分鐘。
“我們更傾向於用換電池。”陳春玉透露，根據目前的訓練狀況，小麥想要完成21公里左右的比賽，需要更換兩次電池。“如果是平時走的話，小麥可以走4個小時左右，但是跑步的功率消耗更多，在2m/s的移動速度下，我們估計跑完全程確實需要超過3個小時。”
不選擇更換機器人，也是為了驗證產品的穩定性。楊國棟說，對於現階段的機器人來說，“在影片裡跑步已經不是什麼難事”。
他告訴記者，機器人的運動控制大致可以分為三個階段，第一個階段是單一的動作序列，比如走路、跑步等，機器人需要完成的是交替邁步、雙腳騰空等基本動作。第二階段則是多動作的組合訓練，“比如跳舞，就是將單一的手部、腳部動作組合，需要身體多個部位協同的複雜任務需求”。而第三階段則是過渡到全身的長時序運動控制，需要在更具體的場景導向中滿足各種任務要求。“第三階段的機器人產品才能達到交付客戶的水平。”楊國棟說道。
進廠打工的CASBOT。
“實際上，如果這個比賽在一年以前舉辦，能夠參賽的機器人還不會很多。”陳春玉告訴第一財經記者，在一年的時間中，國內的技術轉向已經基本轉至了強化學習，“在某種程度上，這降低了機器人運動控制的門檻”。
跟過去傳統的機器人運動控制方法相比，強化學習不需要依據機器人的動力學、運動學等進行精確建模，而是讓機器人在環境中不斷嘗試和學習，自動發現最優的控制策略。“強化學習可以讓機器人在模擬環境中不斷嘗試不同的動作，透過獎勵機制來找到最穩定的方式，再進行Sim to Real（模擬到現實）的遷移。”陳春玉說道。
“21公里的賽程，對於機器人來說已經是一個比較極端的情況了。”科技部國家科技專家周迪告訴第一財經記者，在機器人實際發展的工業、家庭場景當中，長時間的跑步能力並不是最重要的。“末端執行器的操作、更智慧的大腦、穩定的移動能力，優先順序都在跑步之前。”但對於機器人企業來說，參加半程馬拉松，也並非完全是“作秀”，“畢竟這是一個能夠真實對比機器人能力的場合，投資人、B端和C端市場，都需要對比，都需要看一看，哪家機器人的可靠性、穩定性更好”。
一家深圳機器人公司的相關負責人告訴第一財經記者，“由於資金人力、開發任務繁重等因素，無法及時滿足活動需求”。
或許對於人形機器人來說，是否能夠在這場比賽中獲得冠軍，並不重要。當機器人站在起跑線，用更真實的姿態和能力跑進更多場景，才是這場比賽的重點。
微信編輯 | 生產隊的驢（拉磨版）
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