百米8.86秒！机器人运动会何以跑出新极限？｜科学家·马上回答

封面新闻记者 边雪

“机器人跑步像要起飞。”8月25日，国家速滑馆“冰丝带”的跑道上，天工机器人再次冲过百米终点线。计时器定格在8.86秒。

三天前，同一个赛场，同一个名字，开幕式上的百米飞人大战预赛，天工Ultra刚刚以9.39秒打破了人类男子百米世界纪录。三天后，8.86秒的百米纪录，将人类最快的飞人博尔特远远甩在身后近一秒。

百米比赛现场。（主办方供图）

百米速度从21秒到8秒，一年发生了什么？

2025年，人形机器人百米的最好成绩是21.50秒。一年时间，从21秒到8秒，提速超过12秒，还超过了人类百米世界纪录。

天工Ultra的研发负责人、北京人形机器人创新中心人形部负责人郭宜劼在接受封面新闻记者采访时，把答案拆成了两个维度。

首先是硬件。今年天工Ultra的关节转矩和转速都有了大幅提升，电机功率更大。郭宜劼表示：“关节性能迎来关键升级，转矩和转速均实现大幅提升，这离不开机器人算法学习强化和训练方式迭代。”

另一个是算法。基于“慧思开物”平台的运控算法持续优化，通过采集更高速人类奔跑的数据构建训练样本，结合强化模仿学习，让机器人在奔跑中实时感知自身状态。

硬件提供爆发力，算法决定怎么用这份力。两者叠加，才有了从9秒到8秒的跨越。北京人形机器人创新中心运动控制算法专家韩刚，从行业视角给出自己的分析：“机器人运动能力的上限，其实取决于硬件的上限。”他举例说，去年团队1.8米身高的机器人还在使用300牛·米的关节模组，但今年行业内已经普遍采用800牛·米的关节，这就推动机器人的奔跑速度比去年翻了一番。

韩刚也指出，硬件只是前提：“更强大的关节、更高放电倍率的电池、更轻更强的材料等方面和运动控制算法都是相辅相成的。从仿真到现实有一个迁移的鸿沟，怎么去弥合这样一个差异，其实也是整个运控领域正在解决的问题。”

记者注意到，本届100米预赛中，宇树机器人所在小组成绩虽然靠后，但宇树科技创始人、董事长王兴兴也来到现场观赛，并认真记录数据。宇树科技在比赛当天也发布声明称，由于时间精力、新款机器人数量和测试等限制，公司缩减了部分已报名参赛项目，过往主要精力仍放在量产产品上。

“捂脸跑”背后的技术逻辑

400米小型组决赛，身高约1.35米的天工Omni以45.66秒夺冠。但出圈的不是成绩，是姿势：双臂抬到脸旁，身体大幅前倾，双手几乎捂住面部。社交媒体上，“捂脸跑”迅速登上热搜。

天工Omni跑步。（北京人形供图）

北京人形机器人创新中心运动控制算法专家韩刚在接受封面新闻采访时说，这并不是工程师刻意设计的。“一开始我们设计的是正常人百米跑步的模式，但这个机器人是在仿真里不断用数据迭代出来的，它在学的时候，可能就感觉‘捂脸跑’比摆臂跑更舒服，所以这是它自己迭代出来的方式。”

背后的技术架构是强化学习。“这和教育小朋友很像，表现好了会有奖励，表现不好也会有批评。”韩刚打了个比方。团队给机器人设定的初始目标是“跑得快”，至于怎么跑，是摆臂还是捂脸，是昂首挺胸还是弯腰弓背，机器人在仿真环境里一遍遍试，一遍遍摔，最后“选”出了这个看起来有些滑稽、但效率最高的方案。

韩刚进一步解释，机器人如果快速摆臂，肩部的负载会很大，可能导致关节发热。“捂脸跑”恰好规避了这个问题——肩部不用高频摆动，发热风险降低，能耗也更小。与此同时，机器人的腰部和腿部更强，通过扭腰扭胯来保持平衡，比摆臂效率更高。

这种“让机器人自己摸索”的思路，正在改写人形机器人运动控制的技术路径。韩刚说：“以前我们会写方程，去规划它的每一个动作，去描述它每一个状态，但实际上很多时候你很难把它写清楚。但是强化学习就不需要这些，它都是自己基于数据驱动去写出来的。”

全自主：从遥控到“自己跑”

实际上，速度和姿态只是人形机器人的表象，“全自主”才是这一届运动会最核心的命题。

本届运动会设置了21项场景赛，覆盖家庭、酒店、物流等九大领域。跑得快只是入场券，真正能干活才是终极考验。

从“人工遥控”到“全自主实战”，这不仅是规则的改变，更是技术路线的分野。遥控时代的机器人，本质上是人的延伸；全自主时代的机器人，才开始真正拥有自己的“判断”。

天工Ultra正是这条路线上的先行者。在去年的首届运动会上，它已是全场唯一采用全自主导航系统的选手。一年过去，这套能力从“稀缺”变成了“标配”。

赛场的成绩从来不只是为了好看。郭宜劼在采访中透露，天工Ultra的关节力矩上限非常高，“已足够用在一辆小型新能源车上”。这个细节透露出一个信号：人形机器人的运动能力，正在逼近甚至超越工业场景的实际需求。

记者注意到，在灵巧手专项赛现场，参赛机器人要在5分钟限时内完成积木搭建、镊子夹豆、粉末称量等“指尖微操”。组委会委员巩潇坦言，预赛中不少机器人一旦遇到物体材质、软硬度或摆放角度的细微变化，自主决策仍然可能出现偏差。这种“体格”与“大脑”的严重错位，正是当下人形机器人行业最尴尬的缩影。能破人类纪录的“钢铁飞人”，到了指尖却未必稳得过学龄前儿童。

昆仑行机器人联合创始人兼CTO郎咸朋用了一个比喻来解释人形机器人的泛化能力：“训练时机器人只见过空杯子，那么它是否能成功拿起装满水的杯子，就是对泛化能力最直观的检验。”

从人形机器人运动能力展示，最终走向多元化的真实场景，这大概就是机器人运动会的价值所在。