那些看似简单的机器人“打架”背后有何精密的技术支撑

引言：当格斗赛点燃科技圈

2025年的夏天，在上海世界人工智能大会（WAIC）的展台上，宇树G1的人形机器人，身戴拳击手套，与另一台机器人或真人对手展开激烈格斗。它时而迅猛出拳，时而侧身闪避，动作行云流水，即便被击倒也能在数秒内以一个漂亮的“鲤鱼打挺”迅速起身，恢复战斗姿态。现场观众人山人海，惊呼连连，仿佛科幻电影中的“机甲大战”真实上演。

这场面并非孤例。在由中央广播电视总台主办的《CMG世界机器人大赛》中，宇树G1更是作为主角，上演了全球首场以人形机器人为主体的格斗竞技赛。这些曾经只存在于想象中的场景，如今正以前所未有的速度变为现实。

然而，当炫目的灯光和激烈的对抗落幕后，一个更深层次的问题浮出水面：这究竟是一场精心编排的“秀”，还是代表着机器人技术的一次本质性飞跃？宇树G1是如何在混乱的格斗中站稳脚跟、看清对手并精准出击的？我们来探究从实验室走向擂台，再从擂台走向现实的必经之路。

第一部分：稳如磐石 —— 动态平衡的艺术与科学

对于一个人形机器人而言，一切高级功能的实现，都建立在动态平衡这一地基之上。与拥有宽大底座的工业机械臂不同，G1仅靠两只脚支撑约35公斤的体重，并在运动中持续对抗重力与惯性，这是它能够行动自如的首要前提，也是技术上最大的挑战之一。

核心技术一：零力矩点（Zero Moment Point, ZMP）与全身控制

通俗理解： ZMP可以想象成机器人所有对地压力汇聚而成的一个“合力点”。只要这个点始终保持在机器人双脚（或单脚）构成的支撑区域内，机器人理论上就不会倾倒。

在格斗中，G1的每一个动作——无论是出拳、踢腿还是闪避——都会导致其全身质心（Center of Mass, CoM）的剧烈变化。其内置的智能平衡算法，核心任务之一就是实时计算并控制ZMP。当G1挥出右拳时，算法会瞬间计算出如何调动其左腿、腰部乃至左臂的29个关节，协同产生一个反向的力矩，确保ZMP点稳定地保持在双脚之间。

这种基于模型的全身控制（Whole-Body Control）策略，使得G1的动作不再是各个关节的独立运动，而是一个高度协调的有机整体，这是其动作看起来“行云流水”而非僵硬机械的根本原因。

核心技术二：模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）与抗扰动能力

如果说ZMP是保证“下一步不摔”的战术，那么MPC就是“深谋远虑”的战略。人类拳手在对战时，会预判对手的攻击并提前做出反应。MPC赋予了G1类似的能力。

工作原理： MPC基于G1精确的动力学模型，在每个控制周期内，它会预测未来一小段时间内数千种可能的动作序列，并根据预设的目标（如保持平衡、击中目标）进行评估，选择最优的一种来执行。

G1在格斗中被击中或意外滑倒时，其强大的抗扰动能力和快速恢复能力正是MPC威力的体现。当传感器检测到巨大的外部冲击或身体姿态异常时，MPC算法能在毫秒间重新计算出一条最优的恢复路径——是后退一步卸力，还是顺势下蹲，甚至是倒地后如何利用四肢力量完成“鲤鱼打挺”。这种“滚动优化”的在线规划方式，让G1从一个被动执行者，变成了一个能够主动适应混乱环境的“思考者”。现场视频中“倒了一下子就起来了”的惊叹，背后正是这种高级控制算法的支撑。

第二部分：眼观六路 —— 混乱战场中的智能感知

一名拳手不仅要站得稳，更要看得清、看得懂对手。在瞬息万变的格斗擂台上，精确感知对手的位置、姿态和意图，是制定有效攻防策略的基础。单一传感器无法胜任，宇树G1依赖的是一套复杂的多传感器融合系统。

G1的“五感”：

为了构建对世界的全面认知，G1集成了一套先进的传感器系统，协同工作，互为补充。

传感器类型

主要功能

G1格斗场景中的应用

3D激光雷达 (LiDAR)

精确测量物体的三维形状与距离。

在格斗开始前，快速构建擂台的三维地图。在对战中，高精度地锁定对手的实时位置和距离，为出拳和踢腿的距离判断提供关键数据。

深度摄像头

提供彩色图像和深度信息。

识别对手是“机器人”还是“人类”，并进一步分割出其躯干、头部、手臂等关键部位，为AI判断有效击打区域提供视觉依据。

惯性测量单元 (IMU)

高频测量机器人自身的角速度和加速度，感知姿态。

以数百赫兹的频率实时反馈G1自身的倾斜、晃动和出拳速度，是动态平衡算法最核心的数据来源。

力/力矩传感器

安装于关节，感知与外界的接触力。

感知每一次出拳击中对手时的反作用力，或被对手击中时的冲击力大小和方向，为实时的平衡调整和抗扰动控制提供直接反馈。

1+1>3 的融合魔法：人机协同的决策之眼

在当前的格斗比赛中，G1主要由人类通过遥控或体感设备操控。此时，传感器融合扮演了“人机协同之眼”的角色：

1. LiDAR和摄像头将战场的三维信息实时传输给操控者，提供了超越人眼的精准视角。

2. 当操控者下达“左勾拳”指令时，G1的AI大脑并非盲目执行。它会结合IMU感知的自身姿态和力传感器感知的地面情况，自主优化这个动作，确保在出拳的同时不会失去平衡。

3. 被击中时，强大的感知系统能瞬间判断冲击来源和力度，辅助MPC算法做出最优的稳定策略。

这解释了为什么即使背后是人类在操控，机器人的动作依然如此流畅和稳定。它不是一个简单的提线木偶，而是一个拥有强大自主稳定和感知能力的“智能机甲”。

第三部分：力拔千钧 —— 电驱“肌肉”的力量革命

G1迅猛的力量和速度，源自其强大的“肌肉”——全电驱动的关节。身高1.32米、体重仅35公斤的G1，能够在小巧的机身内爆发出惊人的力量，这得益于宇树科技在核心驱动部件上的深厚积累。

• 核心部件：高扭矩密度电机与减速器：宇树科技自研的高性能伺服电机，能够在极小的体积和重量下，输出巨大的扭矩。例如其用于H1机器人的M107关节电机，峰值扭矩可达360牛·米。G1同样配备了类似的“动力心脏”，这使其能够完成快速的出拳和充满力量的踢腿动作。

• 全电驱动的优势：相较于波士顿动力旧款Atlas所采用的液压驱动，G1的全电驱动方案具有控制精度高、响应速度快、能效高、噪音低、易于维护等显著优势。这不仅让G1的动作更加精细，也极大地降低了其制造成本和维护难度，为宇树科技后续推出售价仅3.99万元的R1机器人、实现大规模商业化铺平了道路。

波士顿动力——这个曾将液压驱动玩到极致的王者——最终也全面转向电驱动，这无疑宣告了电驱动的商业化应用时代已全面到来，而宇树科技正是这条赛道上的关键玩家。

第四部分：灵魂注入 —— AI如何教会机器人格斗

如何让一个机器人学会复杂的格斗动作？传统编程方法早已行不通。宇树科技采用的是模仿学习与强化学习相结合的先进AI训练方法，这正是为G1注入“灵魂”的关键。

第一步：模仿学习 (Imitation Learning) - 向专家“抄作业”

正如宇树科技创始人王兴兴所介绍，训练的第一步是“动作捕捉”。

“首先动作捕捉会基于一些专业的格斗运动员，（根据）他们的动作捕捉数据，让机器人在虚拟的世界里来学习这些动作。”

通过让专业拳手穿戴传感器，记录下他们出拳、踢腿、闪避的精确三维运动数据，AI可以学习到一套标准的“格斗动作库”。这就是G1能够打出标准刺拳、勾拳的基础。

第二步：强化学习 (Reinforcement Learning) - 在虚拟世界中“千锤百炼”

模仿来的动作往往是僵硬的，无法适应真实世界的变化。这时，强化学习就派上了用场。

• 高效的训练场：格斗是一个绝佳的强化学习训练场景。正如媒体分析指出的：“一拳一脚都有清晰的时间顺序和姿态参数；防御、闪避、出击的策略空间可控；成功与否的判断标准也极为明确，如命中、躲避、倒地等。”

• 在试错中进化：在虚拟仿真环境中，AI操控G1进行数百万甚至上亿次的模拟对抗。每一次成功的闪避或击中都会获得“正向奖励”，每一次摔倒或被击中都会受到“负向惩罚”。通过最大化累积奖励，G1的AI“大脑”（一个深度神经网络）能够自主优化从专业拳手那里学来的动作，使其更适应自身的机械结构，动作更稳健、更高效。

通过“模仿+强化”这两步，G1不仅学会了“怎么打”，更在一定程度上理解了“如何打得更好”。

专题讨论：从跑步到格斗，难度跃迁的背后

一个有趣的现象是，一些在宣传视频中能跑酷的机器人，到了真实的比赛中（如宇树H1在人形机器人运动会长跑比赛中出现的“撞人”事件），仍需要人类遥控。而在格斗赛中，G1也主要由人类操控。这揭示了“自主运动”与“动态交互”之间巨大的技术鸿沟。

任务类型

核心挑战

技术侧重

跑步/跑酷

自我平衡与路径规划。 核心是处理机器人自身与一个相对静态或可预测环境的关系。

控制算法是关键，强大的MPC足以应对地形变化。感知系统只需快速识别固定障碍物。

格斗/对抗

实时决策与意图预测。 必须处理自身与另一个动态、不可预测、甚至有敌意的智能体的关系。

感知与决策是核心。不仅要控制自己，还要高速捕捉对手动作、预测其意图，并瞬间做出攻防决策。这对“大脑”的算力和算法要求呈指数级增长。

结论： 当前的机器人格斗，更多是在测试和展示机器人的硬件本体性能（如关节速度、力量、抗冲击性）和基础控制能力（受控状态下的平衡性）。操控者的大脑暂时替代了机器人的“战术决策大脑”。而自主跑步，则考验的是机器人的“自主导航与平衡大脑”。

宇树科技CEO王兴兴也坦言，为了在比赛中追求极致速度，才采用了遥控策略，并承诺“下次比赛我们肯定是全自主的”。这预示着，行业的下一个目标，正是将强大的本体控制与高级的自主决策AI真正融合。

未来展望：从擂台王者到生活助手

宇树G1在格斗擂台上的惊艳表现，绝非仅仅为了博取眼球。这场“热身赛”背后，是通往更广阔应用场景的坚实一步。

• 技术沉淀：在格斗这种极限工况下磨练出的抗冲击结构、高爆发力关节和强大的平衡算法，将直接应用于工业、救援等高要求场景。一个能承受重拳的机器人，在复杂的工厂或灾害现场自然也更加可靠。

• 成本破局与量产之路：G1的成功展示，连同宇树科技随后发布的售价仅为3.99万元的智能伙伴R1，以及“早已启动机器人量产”的官方表态，共同宣告了一个明确的信号：人形机器人正加速脱离昂贵的“实验室玩物”身份，向着可大规模生产的“智能工具”迈进。

• 终极场景：格斗，只是机器人上岗前最有看点的一场热身。真正的拐点，将落在“炒菜、喂猫、养老、送货、看护这些琐碎又高频的场景里”。当G1所展示的灵巧、稳定与力量，与更强大的AI大脑结合，并以亲民的价格进入千行百业乃至千家万户时，一个由智能机器人深度参与的社会新形态，将不再是遥远的科幻。

从宇树G1的擂台首秀，我们看到的不仅是拳脚与机甲的碰撞，更是控制论、材料学、人工智能与商业化雄心共同谱写的一曲激昂序章。这场革命，才刚刚开始。