（来源：千龙网）

在第二届世界人形机器人运动会田径赛场上，机器人大放异彩，100米、400米、1500米均超过了人类世界纪录。除100米、400米障碍赛外，本届比赛其他径赛项目起跑后要求机器人全自主完成。那在比赛过程中，机器人如何判断发令枪响？如何在高速奔跑中不串道？如何在高速过弯时保持平衡？又如何在冲线后第一时间停下来？

如何听懂发令枪

跑步比赛中，人类运动员按照裁判发令枪起跑。但机器人比赛，起跑却不是它们自行控制的，这一步需要操作员来完成。听到裁判发令枪响后，操作人员会给机器人下达奔跑指令。

除100米、400米障碍赛外，本届比赛其他径赛项目起跑后要求机器人全自主完成。起跑，也成为了比赛仅有的一个“人为”因素，操作员手速、与机器人的配合都影响了起跑速度。所以，如果比赛中出现抢跑情况，可不是机器人自行抢跑的。

北京人形机器人创新中心运动控制算法专家韩刚告诉新京报记者，如果机器人是导航引导，操作员会尽量让导航指令延迟，让它的加速曲线尽可能大一些。如果是运控网络，在给机器人下达起跑指令后跑起来还需要一定时间，这时候会让运控算法尽量仿真，并通过训练方式提高加速度，以及机器人对速度跟踪的能力，最大程度缩短起跑时间。

如何奔跑不串道

去年首届比赛，不少机器人跑着跑着就跑偏了。当时，绝大多数全自主机器人采用的是视觉巡线技术，依靠摄像头识别跑道上的白色分道线。一旦机身发生偏移，系统会把机器人拉回跑道。但这一技术高度依赖地面标线，当环境发生一定变化时，机器人很容易出现串道的情况。

从今年前两个比赛日看，机器人串道情况少了很多。韩刚介绍，今年机器人速度较去年更快了，巡线技术也逐渐被替代。本届比赛，机器人头上安装有雷达，以此来进行全局定位。赛前，机器人已预先建好“冰丝带”的三维地图，获得厘米级全局位置。这样，不管身处场馆的任何方位，都能感应到自己的位置，并沿着规划好的跑道去跑。

通俗来说，机器人去年是看着跑道在跑，今年则通过定位建图来完成比赛，不用再看分道线也能精准保持赛道内的高速奔跑。此外，机器人还能保持拟人奔跑，姿态稳定，具备动感和美感。

如何完美过弯道

400米小型组比赛，天工Omni以接近人类世界纪录的成绩夺冠。比赛中，很多人可能被它独特的“羞羞”跑姿所吸引，较少留意它在弯道上的完美处理。

与人类跑步比赛一样，机器人在400米、1500米比赛中的弯道技术同样非常重要。韩刚介绍，天工Om⁃ni过弯时的动作非常独特，奔跑过程中双臂摆动很小，膝盖跟地面非常近，重心压得非常低，动作几乎到了极限，“从侧面看，整个身体就像一只恐龙，身体是往前的，手也是往前举的，重心一直在前面。”韩刚说这样的急速压弯方式是天工Omni在仿真里学出来的，重心压得越低，迈出的步幅越大，所以跑姿看上去非常夸张。

高速奔跑中完美过弯，一方面反映出天工Omni在高动态下对自身动作平衡的掌握，另一方面也反映出其在硬件和系统的可靠性。“它小小的身躯拥有非常强大的爆发力，表面上看的是它跑得有多快，其实更重要的是它对自身的掌控有多强。”韩刚说。

如何冲线后刹车

田径项目主管陈斌介绍，首届运动会机器人赛跑时，操作员还要跟在后面遥控。但今年机器人速度大幅提升，100米、400米、1500米夺冠成绩均超过了人类世界纪录，操作人员已经追不上了。

去年首届比赛，100米的夺冠成绩还是21秒50，机器人冲线后惯性并不大。本届比赛，100米最好成绩已达到9秒32，超过了世界纪录保持者博尔特。这种情况下，即便操作员第一时间下达停下指令，高速奔跑的机器人也很难在冲线后立刻停下。

“如何让机器人冲线后及时停下脚步，就成了现实问题。”陈斌称裁判们想了不少办法，比如在终点通过对讲系统提示操作人员及时远程遥控机器人停下来，避免引发安全事故。在100米赛道尽头，组委会也特别设置了缓冲防撞垫，最大程度来保护机器人。

赛场外

练好“最后一米”手艺

奖牌是上半场订单是下半场

第二届世界人形机器人运动会于8月22日至26日在国家速滑馆“冰丝带”举行。

本届场景赛将赛项延伸到真实环境，覆盖工业、酒店、家庭、物流等领域，还专门设置了灵巧手赛项，比的是看得清、拿得稳、做得准这些指尖上的精细活。从百米、400米、跳高等竞技项目成绩快速提升，到机器人在真实场景中完成连续作业，再到出现异常后自主调整，赛场上技术迭代，人形机器人也从“完成一个动作”迈向“自主完成一件事”。

此次运动会成了观察人形机器人技术迭代和产业化进程的一扇窗口，机器人练好“最后一米”的手艺，正是为了让“得了奖牌就拿订单，出了赛场就进现场”从美好期待变为现实。

不过，从赛场冠军走向商业冠军，机器人仍需跨越稳定性、成本和规模化应用等多重门槛。北京市机器人产业协会秘书长梁学修在接受新京报记者专访时表示，当前行业热度背后有扎实的技术进步，但最终仍要回到实际应用——机器人能不能稳定干活、成本能不能降下来，以及客户愿不愿意持续付费。　　新京报记者　朱玥怡

不只跑更快　开始学会“自己把事做完”

新京报：相比去年，今年人形机器人有何技术进步？

梁学修：我觉得最大的进步不是某一个动作更快了，而是机器人正逐渐从“单项能力”走向“综合自主能力”。首届人形机器人运动会呈现更多的是机器人能跑、能跳、能作业等，今年则明显强化了全自主、复杂任务和真实场景。机器人开始把感知、决策、运动控制和异常恢复真正串起来。过去更多是在证明“我能做这个动作”，现在开始回答“没有人一直盯着，我能不能把一件事完整做完”。我认为，这是今年最重要的技术变化。

新京报：今年比赛中，哪些技术表现超出了你的预期？

梁学修：从已经进行的比赛来看，真正超出我预期的不只是打破某一个纪录，而是性能提升的速度和多种能力组合的程度。一方面，百米、400米、跳高等项目的提升幅度非常大，说明关节、电机、结构设计和全身控制都在快速迭代；另一方面，在装配上料等场景中，有的机器人已经能够先搬大料箱，再识别、抓取小零件，最后完成对孔插装，出现误抓或位置变化后还能够重新调整、继续任务。过去看机器人，往往是一个动作一段演示，现在开始看到它能在非理想条件下连续把事情做下去。这种“连续作业+自主恢复”的能力，比单纯跑得更快更让我印象深刻。

从赛场冠军到商业冠军还有多远

新京报：机器人“会跑会跳”和真正“能干活”，中间最大的技术鸿沟是什么？

梁学修：“会跑会跳”解决的是运动能力，“能干活”解决的是任务能力，两者之间最大的鸿沟，是能否稳定、可靠地完成长流程任务。真实工作不是做一个动作就结束，而是要看得准、走得到、拿得稳、操作得细，还要理解任务之间的先后关系。

更难的是，现场一定会有变化，比如光照变了、有人经过或前一步失败了等，机器人还能不能自己判断、调整策略并继续执行。所以，真正的难点，不是把某一项能力做到峰值，而是让感知、决策、控制和灵巧操作在复杂环境中长期稳定协同。再往商业化走，还要进一步解决安全、故障率、续航、维护和成本问题，这才是从“能演示”到“能上岗”的关键。

新京报：“拿奖牌就拿订单”如何实现？

梁学修：比赛冠军和商业冠军之间，还有一段距离。比赛是在规定时间、规定场景下把任务做到最好，而商业应用要求机器人稳定工作，除了成功率，还要看故障率、维护成本、续航等。

因此，“拿奖牌就拿订单”不能简单理解为获奖以后马上就能获得大规模采购订单，而是要把赛事变成商业验证的入口，这些赛题来自真实用户需求，比赛产生公开、可比较的能力数据，赛后再由用户、机器人企业和应用服务商开展现场验证、二次开发和适配，成熟后形成试用、租赁或者采购订单。奖牌证明的是“技术有潜力”，后续的工程化、标准检测和持续服务，才能真正把技术潜力变成订单。

“客户愿不愿意持续付费”仍是大考

新京报：北京在人形机器人产业链中有着怎样的优势？

梁学修：我认为北京最大的优势，是创新资源和产业链协同密度高。北京既集聚了清华、北大等一大批顶尖高校科研院所，也有国家地方共建具身智能机器人创新中心和国家机器人检验检测平台，以及整机、灵巧手、传感器、一体化关节、模型、数据等上下游企业。

目前，北京人形机器人整机企业已经超过30家，占全国比重超过20%。更重要的是，北京同时拥有汽车、3C制造、商业服务、城市运行、园林等丰富应用场景，研发、试制、中试、量产、测试和应用可以在较短半径内协同。对于人形机器人这种软硬件高度耦合的产业来说，这种高密度、全链条协同能力本身就是很强的竞争优势。

新京报：资本、企业、地方政府都在加速布局人形机器人，你怎么看待当前行业的热度？

梁学修：当前行业的“热”是有技术基础的，但也确实需要警惕局部过热和同质化布局。这几年，大模型、运动控制、核心零部件以及整机工程化都在明显进步，人形机器人正在从样机展示走向中试、量产和场景验证，所以，资本和地方加快布局是正常的。

不过，这个产业仍然处在应用探索阶段，技术进步快，并不意味着商业模式已经完全跑通，真正需要避免的是重整机、轻应用，重产能、轻订单，各地重复建设相似项目。下一阶段更应该把资源投向高价值场景、关键零部件、数据训练、检测认证和应用服务等。最终判断行业是不是健康，还是要回到三个问题：机器人能不能稳定干活、成本能不能降下来、客户愿不愿意持续付费。

8月24日，机器人在障碍赛中“翻山越岭”、克服困难勇往直前。

摄影/新京报记者 李木易 王子诚 王飞 郭延冰 陶冉 薛珺 浦峰 王贵彬 王远征