人形机器人的“拖延症”怎么治？

你是不是也有这样的疑问：为什么工业机械臂完成动作又快又准，但摊煎饼、做咖啡的机器人，不仅动作慢，还更容易失误？号称具身智能，能够通过对外在世界的感知做出动态反应的机器人，为什么看起来“呆呆”的？

机器人动作慢、反应迟钝的原因，若是从技术层面剖析，可以被简单归纳为一个词——时延长。时延越短，具身智能机器人商用化越能多一分胜算。

反应慢，谁在“拖后腿”？

一台合格的具身智能机器人，具备一套包括感知、决策、执行的完整闭环系统。在感知层，机器人需要通过摄像头、激光雷达等视觉传感器，电子皮肤等触觉传感器，麦克风等听觉传感器完成对世界的感知；在决策层，机器人借助端侧处理器和预训练世界模型处理获取的信息；在执行层，机器人通过电机、关节、机械臂、灵巧手等作用于现实世界，改变环境状态。

之所以很多具身智能机器人看起来“呆呆的”，恰恰在于上述环节不同程度地存在处理时延。

在感知前处理阶段，涉及多传感器数据的接入与融合，视频流的时间戳对齐、多源数据同步、压缩编码及空间裁剪等预处理操作，该环节会存在基础性的固定延迟。

在认知决策阶段，机器人基于视觉-语言-动作（VLA）大模型进行场景理解、任务推理与行为规划。该环节的延迟主要来自端侧推理硬件的算力峰值与模型结构的计算复杂度，通常在数百毫秒量级，成为系统延迟的主要构成部分。

机器人对世界的理解有赖于计算模型的完善。现阶段，世界模型（VAM）的能力与人类认知水平仍存在不小差距。中兴通讯副总裁、人形机器人产品总经理崔卓告诉《中国电子报》记者，开源世界模型准确率只有60%~70%，在机器人对世界的理解力不足的情况下，要保证单次任务的成功便需要调用更多的本地算力，进而耗费更多运算时间。此外，一些特定任务，如透明包装袋、异型工件的识别，算法计算量更大，机器人更易出现漏抓、错抓，甚至产生大批量残次品的情况。

图为灵境智源具身智脑产品家族

在执行控制阶段，机器人将VLA输出的高层动作指令下发至下层运动控制系统（如小脑控制器），后者完成逆运动学求解与动力学约束解算，进而生成关节及灵巧手的驱控信号。该阶段延迟取决于伺服执行机构的带宽、机械传动特性及实时控制周期。

机器人的数据传输架构也不够精简。

现阶段，上面提到的机器人三大技术环节分别由机器人上搭载的不同处理器控制——感知采集模块、全局决策大脑、运动控制模块在硬件上相互独立，就像三个人分处不同房间，需要反复传纸条沟通。单传感器数据预处理耗时就动辄几十毫秒到上百毫秒，交由VLA大模型完成任务识别、决策、规划，又会消耗数百毫秒。多模态数据在不同芯片间来回搬运，不仅叠加时延，还拉高整机功耗，缩短伺服、灵巧手使用寿命。

灵境智源联合创始人、高级副总裁须海江表示：“当前行业方案中，从感知到决策的路径割裂，且数据都依赖搭载本地的处理器进行推理计算，任务的完成需要从内存中反复搬运数据，便会造成时延和功耗的增加。”

机器人处理时间长，另一重要原因是不同组件之间时延测试基准不统一。传感器、伺服电机、计算芯片、整机通常分属不同企业独立开发，各段软硬件都会产生数毫秒微小延迟，行业此前又长期缺少统一时延测试基准，上下游零部件时序参数互不兼容，也可能大幅增加整机企业联调优化成本。

控时延，按什么标准？

如果不能缩短时延，就会被市场淘汰。记者通过采访发现，时延已成为人形机器人是否会被市场淘汰的硬性标尺。那些仅能在固定静态环境完成演示、无法适配动态实景的“演示样机”正在加速被市场淘汰。在接受《中国电子报》记者采访时，须海江表示，实时响应速度、复杂动态场景任务完成率这两个指标正在从机器人开发的“加分项”变成“及格线”。

今年2月，由工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会组织领域内120余家科研院所、企业和行业用户单位共同编制的《人形机器人与具身智能标准体系（2026版）》（以下简称《标准》）正式发布。《标准》明确将动态任务完成率、端到端闭环响应时间列为设备验收核心指标，明确大脑、小脑双协同架构整机端到端响应时间≤200ms。《标准》是我国首个覆盖人形机器人与具身智能全产业链、全生命周期的标准顶层设计，也给具身智能机器人的时延控制提供了明确的硬指标。

除了端到端响应时间，崔卓还提出了新的观察视角——动作规划频率与时延存在反比关系：规划频率越高，单个规划周期的可用时间越短，时延越低。动作规划频率数值越高，代表机器人响应速度越快，也就越能适配时延要求更严苛的场景。

崔卓表示，具身智能机器人适用的主流场景可以大致分为三类：商业服务类机器人动作规划频率普遍在10~20Hz；3C电子、汽车总装等精密工业场景的动作规划频率需达到50Hz，感知、运算、传输、执行每层软硬件仅预留数毫秒处理窗口；家政机器人虽然整体时延门槛相对更低，但操作衣物、鸡蛋、瓷碗这类柔性、易碎物品时，依旧需要毫秒级力度实时调节。崔卓补充道，若采用无线通信，上行传输时限约4毫秒、下行传输时限为1毫秒，容错空间极小。

图为中兴通讯轻量化全尺寸人形机器人

时延长，怎么降？

记者在采访中了解到，各企业正在采用不同的方式解决具身智能机器人处理任务过程中的时延难题。

崔卓强调了算法优化的路径：机器人通过世界模型提前预判遮挡、物体位移场景，再通过注意力模型自动过滤路过行人、闲置杂物等无关目标，只对风险物体启用高精度算力，便可以大幅减少重复推理耗时。

灵境智源瞄准的是机器人架构层。灵境智源研发的德沃夏克超异构计算架构，采用了“物理合一、逻辑分离”设计思路。“通俗来讲，就是把感知皮层、决策大脑、运动小脑三大模块集成在同一块芯片硬件平台，不用跨设备传输大量数据，从根源上削减传输延迟。”须海江向记者介绍道。

如果把中央主脑类比为人类负责长远思考、逻辑规划的前额叶，那灵巧手、关节内置的末端协脑则对应与人体本能密切相关的小脑。通过搭载轻量化端侧VLA模型、世界模型和小型类脑应急算法，人形机器人可以在遇到抓握打滑、物品坠落等突发情况时，在本地即时调整动作，不用等待中央大模型下发指令。

这一架构在功能分层上展现出与生物脑结构的相似性。这套系统内嵌了高阶的感知、认知与推理通路，能够处理复杂的语义和规划任务，也保留了低层级的快速反射通路，能够对突发刺激做出即时响应。这一机制类似于人类的躯体反射：当手被烟头烫到时，我们会本能地躲开，而无须等待大脑进行意识层面的认知处理。这样的架构可以有效提升系统在动态或突发场景下的实时性与鲁棒性。

千觉机器人创始人、首席科学家马道林同样肯定了机器人局部反馈闭环的重要性。“机器人的底层控制可以接收上千赫兹的控制指令，但控制模型侧的推理频率相对较低，两者之间仍存在较大的频率差，如此便容易造成决策层的时延，进而导致任务的失败。”马道林说，“通过在灵巧手末端建立基于触觉的局部反馈闭环，可以更快地纠正抓取动作，而不必完全等待机器人大脑完成一轮全局反馈。”

图为WAIC现场，千觉机器人演示抗人工干扰自主叠纸盒

马道林还提出了以触觉补足视觉局限的技术方案。“当灵巧手与目标物体的距离被拉近到1厘米以内，仅靠视觉判断灵巧手与物体之间的距离已经不够准确了。”马道林表示，“高采样频率的指尖触觉传感器能够补全最后1厘米或数毫米区间的精细检测，识别握力大小、物体形变、表面滑动趋势；遇到光线遮挡、物料变形时，触觉可独立完成局部识别，省去视觉反复扫描识别的耗时。”

作者丨姬晓婷 贺紫依（实习生）编辑丨邱江勇美编丨马利亚监制丨连晓东