中国人形机器人接连上演科技秀，具身智能实现关键跨越

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在3月19日，科技日报记者于北京人形机器人创新中心实训现场，亲眼见证了这样一幕，人形机器人正手击球成功率超过90%，且能在0.1秒内锁定时速50公里的来球，还可以连续完成20局人机对打，这并非科幻电影的场景，而是真实发生的；从“跌跌撞撞”转变为流畅挥拍，中国具身智能正在实现从“机械执行”迈向“自主思考”的关键跨越。

装上小脑运动本领世界一流

3月中旬时，一段展现人形机器人与真人网球对打情况的视频，在网络上引发强烈反响，此视频没有脚本，也不存在特效。这款由北京银河通用机器人研发制造的产品，在整个场地内能够灵活地进行跑动，能够根据实时情况判断来球的轨迹，并且可以流畅地挥动球拍，最终完成了多个回合的高质量对抗。北京银河通用机器人首席战略官赵于莉，向记者透露一个情况，团队自己研发的智能规控算法，就如同给机器人安装上了一种称为“运动小脑”的东西，不需要借助昂贵的动捕数据，仅仅依据人类那些零散的运动信息，便能够让机器人自主学习到运动逻辑。

经过实际测量得出的数据表明，此机器人的正手击球成功概率超过了90%，能够连续开展20局人机之间的对拉，在区区0.1秒的瞬间内锁定时速为50公里的飞来的球，同时具备灵活性以及稳定性。这一项成果意味着我国在高动态运动控制、实时自主决策的领域当中已经达成了在全球处于领先的地位，并不是单纯的进行预设动作的执行，而是切实地在现场展开学习、是能实时做出决策的智能体。

开放环境挑战奔跑极限

在3月17那一天，宇树科技的创始人王兴兴于亚布力论坛之上作出了重磅的预测，今年年中时，中国的机器人在百米跑速方面有希望超越人类，能够与博尔特相媲美。在19日举办的北京人形机器人半马实训营交付仪式当中，北京人形机器人创新中心的首席技术官唐剑透露了更为具体的目标，去年“天工Ultra”凭借2小时40分42秒创下了全球人形机器人半马的纪录，只是达到了业余的水平，今年目标直接朝着专业选手的水准，尽力把完赛时间压缩到1小时左右。

唐剑称，我国具身智能与美国处于并跑阶段，不过关于开放环境自主奔跑这件事，其难度堪比完全无人驾驶，且在硬件本体、运动控制两大方向已实现领先，从春晚舞台上既有高难度动作、托马斯全旋、单手翻箱，又有马拉松稳定长距离奔跑之事来看，国产机器人在稳定性与流畅度上均已达到世界一流水平。

真实场景锤炼触觉直觉

记者于近5000平方米的数据训练基地，看到了国内规模最大且构型最全的训练矩阵，北京人形机器人创新中心精准复刻了家居、商超、办公等30余个真实场景，120余台机器人同步进行作业，“天工”机器人系列正在精准抓取牛油果、分拣果蔬，甚至模拟给婴儿换尿不湿的动作，在真实物理环境中锤炼著“触觉与直觉”。

具身智能机器人物资跟训练基地担任人蒋未来着重指出：“真实机器采集物资是机器人明白世界的要点。”创新中心带头制订了国内首个有身孕的聪明星力物资收录行业规范，物资及格率越过95%；开放物资集合下载量已冲破200万次，市场化交付几万钟头高品质物资，正朝着百万钟头高品质物资目的跃进，规模跟能力都处在行业首位。

突破泛化能力不足卡点

唐剑承认，当下行业最突出的困难点是泛化能力欠缺，机器人仅仅能够在固定场景开展特定任务，没有办法如同人类那样在陌生环境里灵活地进行适配。这背后的关键差距在于数据的规模以及多样性，相比于语言大模型存在着1至2个数量级的差距。突破的方向正在集中致力于数据与算法的双重用力。

通过扩大数据规模以及多样性，依托合成数据、真机实采等新技术来提升数据精度，一方面如此；另一方面进行强化算法研发，使得机器人在陌生环境里能够以高成功率完成任意任务。唐剑特别指出：“机器人没必要一味去追求人形外观，核心是拥有在未知场景解决问题的泛化能力。”这一理念正在引导行业走向更务实的研发路径。

开源生态汇聚产学研力量

3月19日，创新中心给北京大学，以及北京理工大学、还有华中科技大学等高校，和蔚来、中船集团等合作伙伴交接了15台“天工3.0”与“天工Ultra”，并且开放“慧思开物”平台的全栈技术支撑。此一举措表明我国具身智能领域正借由开源生态汇集产学研各方力量，一块儿推动技术进步。

从实验室迈向开放环境，从单一动作转为复杂任务，中国人形机器人正凭借实实在在的数据以及技术突破，去书写具身智能崭新篇章。伴随数据规模持续扩大，还有算法不断优化，这些机器人会渐渐走出固定场景，进而进入更多真实应用领域。你觉得最先在哪个行业人形机器人能实现规模化应用呢？欢迎于评论区分享你的观点，点赞并转发以使更多人看到中国科技的突破。