24小时咨询热线： 4006666666 机器人跑马拉松，累到“断腿”的是工程师——联想控股于浩等三位专家拆解“跑出来的才能测验”
发布时间：2025-04-23 点此：72次
文章内容来历：腾讯科技
机器人在跑马拉松，后边跟着一群工程师。
4月19日，在北京亦庄举行的首届人形机器人半程马拉松竞赛中，20多台人形机器人“缓慢行进”，几十位工程师在后方一路陪跑，他们忙着调算法、换电池、抗搅扰。
这场马拉松竞赛，不只仅为了比速度，更是对人形机器人根底才干的验证——验证它们是否具有长期、接连、自主的运动才干。
为什么要让机器人跑马拉松？由于试验室的完美条件无法仿照实践路况的杂乱与不可控。唯有在接连20公里的实在环境中，关节结构、能耗功率、散热才干和运动算法才会被全面露出，而这正是“人形机器人工业能否落地”的榜首道门槛。
在此时点，联想控股副总裁于浩等三位长期注重并深度参加机器人工业实践的专家，一同参加了腾讯科技“具身之路”系列直播，一同拆解这场“跑出来的才干测验”背面实在的技能焦点与工业价值。
●于浩|联想控股副总裁
●谌威|钛虎机器人产品生态担任人
●Nixon|机器人范畴资深产品司理、机器人赛事策划者，腾讯新闻创作者（腾讯新闻ID：南山区张震）
中心要害：
●为什么人形机器人需求一场马拉松？马拉松不是为了比速度，而是用实在环境做一场“根底运动才干”压测。在长间隔、非抱负场所中继续运转，是查验人形机器人能否走向实践运用的榜首道门槛。
●它露出了哪些中心技能应战？一台机器人跑完半马，背面是关节精度、热办理、电源体系、操控算法、通讯搅扰等问题的全面露出。这是一场体系工程的极限演练，不只仅测“能不能跑”，而是“撑得住多久”。
●跑步才干能否搬迁到实在场景？马拉松仅仅开端。当机器人能完结长期安稳运动，意味着它开端具有进入安防、巡检、配送等高负载场景的潜力。但实在决议商业化落地的，是“小脑”才干规范化之后，“大脑”能否快速跟上。
01
人形机器人为什么需求一场马拉松？
Nixon：咱们先聊个轻松的论题——当你们传闻“人形机器人跑马拉松”这件作业时，榜首反响是什么？是觉得斗胆，仍是觉得有点离谱？
于浩：我其时的确感到惊奇。此前有媒体找我聊过“机器人爬山”的主意，我就觉得难度太高，施行起来很难。没想到不久之后就传闻要办“机器人马拉松”。
起先，我以为竞赛要求机器人全程自主运转，了解后发现，主办方答应运用“遥控”乃至“跟跑”形式，全体门槛并没有幻想中那么高。但这也未尝不是件功德。终究现在的人形机器人在技能和运用上都还不行老练，与其把竞赛当作竞技，不如看作一个展现渠道。不同企业带来了林林总总的机器人，有高有矮、功用各异，不只能够展现优势，也能露出短板，是职业相互观摩、沟通的好时机。
这便是咱们常说的“PDCA”循环——Plan、Do、Check、Action（即计划、履行、查看、处理的闭环办理流程）。经过实践露出问题，再进行优化，是一个很好的闭环进程。
谌威：这是一个职业对外展现阶段性作用的时机。就像赛车相同，不是只靠一台车，而是背面有完好的确保体系支撑。人形机器人要“跑起来”，背面也相同需求一个和谐合作的团队。这次马拉松的含义，不在于比谁跑得快，而在于有没有勇气迈出这一步。
从参赛办法来看，现在“遥控”占了干流。由于“跟跑”形式对环境要求比较高，安稳性也不太好。一般需求一个领跑员与机器人坚持三到五米的间隔，身上贴有二维码或其他辨认标识，机器人经过视觉追寻技能完结跟从。这种办法对辨认精度和途径操控要求都很高，容错空间十分小。
Nixon：说到底，这其实是一项体系工程。即使两台机器人外形彻底一致，它们的摩擦力、限速设定、调校精度等细节也或许不相同，成果跑出来的轨道也或许彻底不同。
谌威：没错。每台机器人都需求专人调试——哪怕仅仅两条腿的摩擦力不一致，都有或许影响行走途径和全体安稳性。
现在的机器人，远不是“即插即用”的设备，而是一个高度杂乱的体系集成体。所以这也十分费人力，光是预备一台参赛机器人，就有二三十人参加，触及算法开发、硬件调试、现场运维等多个环节。
于浩：所以咱们忧虑机器人“抢饭碗”，其实为时尚早。就现在来看，一台机器人背面，或许还要靠几十个人一同推进它行进。
我之前也恶作剧说，跑一场机器人马拉松，至少得有人跟着背电池、做修理。这不只没有代替人类的作业，反而还发明了一些新作业岗位。
谌威：不少机器人公司光现场履行的团队，就有三个人。一个担任操作操控，一个处理突发状况，另一个担任后勤确保，跟着确保车一同举动。车上会装有备用电池、电源、支架等设备，确保机器人在遇到问题时能快速应对。
于浩：就像足球竞赛中有医疗团队随时待命，这边也是相同，算是“机器人马拉松的医疗车”。
谌威：是的。并且主办方也设置了七个补给站，每隔三公里供给电池替换和必要的物资，确保体系仍是比较齐备的。
Nixon：我也特别想着重这一点。这次是半程马拉松，不是全马。主办方鼓舞企业用一台机器人跑完好程，但半途换机器人、换电池等操作都是被答应的，只要在时刻约束内完结即可。
别的，这次的关门时刻也比人类半马延长了半小时，便是考虑到机器人全体速度会更慢。因而，这场竞赛检测的并不是谁跑得最快，而是谁能安稳、安全地坚持到结尾。
谌威：对，这次竞赛最特别的一点是一切参赛企业都在一致规范下诚笃面临自己的技能状况，不再像曩昔那样经过编排展现“机器人陪我一天”的扮演场景。关于大众来说，这次是十分可贵的实在展现，也是一种科学普及。
02
一场长距离跑，
能否证明人形机器人中心竞赛力？
Nixon：接下来咱们深化聊一聊。从机电体系、操控算法等视点动身，机器人要完结一场马拉松，中心应战终究有哪些？
谌威：从体系层面看，最中心的应战之一是关节规划，整个职业现在大致分为三种计划：谐波关节、行星关节和直线关节（行星滚柱丝杠）。
它们在减速器结构上存在差异，减速器的作用是将电机的高速、低扭矩转换为适宜关节运动的低速、高扭矩。减速比的不同，会直接影响机器人输出的功率和呼应才干。
打个比方，就像骑自行车换挡，不同挡位下，践踏的感觉彻底不同。比方一些能够跳舞、鲤鱼打挺的机器人，多选用高呼应、高功率的行星关节，整机高度在1.3米左右，重心低，平衡性好。
于浩：关节结构、算法才干和身高体型这些要素，都会一同影响机器人的运动体现。
谌威：没错。除了结构，还有一个要害应战是散热。运动强度大的机器人电流大，发热量高，乃至或许是一般计划的三到四倍。有必要处理热办理问题，才干确保长期安稳运转。谐波关节计划尽管功率不算太高，但能够继续运转一到两个小时，适宜长期使命。
Nixon：那假如热控没有问题，但速度不行，是不是就只能慢慢地“走”？
谌威：是的，热控安定的机器人，或许献身了速度，体现更像是安稳的“行走”而非“奔驰”。
并且在软件算法层面，实践环境和试验室距离很大。像亦庄这次的赛道，地上并不平坦，中心略高、两边稍低，还或许呈现减速带和碎石。这种杂乱地势对算法的鲁棒性要求很高——机器人有必要在遭到搅扰时依然能坚持平衡，不然很简略偏移乃至跌倒。
Nixon：所以职业大致能够分为两类机器人：一类是“等人高”的大个子，尽管跑得慢，但安稳、耐久，适宜长间隔使命；另一类是身高约一米的小型机器人，动作快、灵敏，但续航较弱，适宜扮演型场景？
谌威：能够这么分。大体型机器人更着重是否能削减进补给站、安稳继续地运转；而小型机器人则更注重速度和动作体现。
Nixon：那于浩教师，从出资者的视点来看，假如咱们把“马拉松”作为一个才干背书，它终究能代表哪些技能水平？
于浩：我觉得这要看详细的竞赛形式。
假如是遥控形式，调查的首要是硬件层面的才干，比方关节、电机、能耗、散热等；假如是全自主形式，那就需求机器人具有环境感知、途径规划、动作决议计划等才干，难度更高；跟跑形式则是别的一种，需求机器人能够精确跟从、快速呼应前方方针。
所以三种形式的才干要求是有本质差异的。但不管是哪种形式，关节强度、热控才干、体系鲁棒性这些底层方针是共通的，特别是在马拉松这种长间隔场景中，更简略露出出体系级的问题。
就像足球队竞赛前要踩场相同，机器人也需求提早习惯实践场所。实践中或许遇到各种不可控要素，比方突发劲风、其他机器人跌倒等，这些状况都需求算法层面做出快速判别与调整。
Nixon：的确。假如机器人遇上坡道或强风，要怎样坚持平衡？
于浩：这要看是否是自主操控。假如是遥控，那就靠人来判别环境并手动干涉；假如是自主形式，那就需求依托机器人大脑中的感知体系实时做决议计划。
谌威：机器人在行走、爬坡或步态康复时，一切关节模组的数据和其他传感器数据，都会在操控芯片里建模，它会实时的调整参数，在一秒钟内对机器人身上电机发近千次指令，来坚持整个机器人体系平衡。
Nixon：也便是说，即使是遥控形式，机器人依然需求必定的“自我判别”才干，而遥控更多仅仅起到导航的作用？
谌威：能够这么了解。自动驾驶依托高清地图导航，而机器人当时还做不到彻底等效的途径规划。在坚持平衡这件事上，终究靠的仍是机器人自身的大脑去实时判别和决议计划。
不同厂商在模型练习和算法完结上存在很大差异。有的机器人专门练习过上下坡、台阶，有的只能应对平地。咱们钛虎以硬件为主，也在活跃引进各类算法和开源结构，与咱们的产品交融，进步习惯才干。
Nixon：了解。那除了运动操控和环境习惯之外，在野外“开放式马拉松”中，还有哪些要害瓶颈需求打破？
谌威：应战还挺多。比方结构安稳性——机器人在长期高频运动中，会不断接受轰动和冲击。结构件假如规划不合理，很简略呈现松动乃至损坏，特别是在金属材料重复受力的状况下，会发生“金属疲惫”，导致强度下降乃至开裂。这在长间隔、高强度的马拉松中特别需求注重。
另一个要害问题是换电。试验室里常用的是直连电源或规范电池包，但野外竞赛要求快速换电，最好是热插拔结构。有些厂商现已做了这方面的规划，比方主控电源有备用供电模块，首要电池则像无人机相同，能够“一插即用”，整个替换进程乃至不需求一分钟。
于浩：咱们常说“热插拔”，其实便是在不中止机器运转的状况下替换电池。这个概念或许有些观众还不太熟悉，简略解释一下是很有必要的。
谌威：对，便是在不关机的状况下完结电池替换，功率更高，也更安全。
Nixon：了解了。方才你们还说到一个“金属疲惫”问题，经过一些材料，咱们的确看到不少相关的损害事例。
于浩：金属疲惫是个重要要素，别的还有一个简略被疏忽的问题是通讯搅扰。你幻想一下，现场有那么多机器人一起运转，全赖无线信号衔接，信号之间十分简略相互搅扰。
谌威：特别在赛道周边有地铁、人群密布、手机信号堆叠的当地，搅扰会愈加显着。
于浩：机器人自身带着许多电机，电磁搅扰强。现在又缺少一致的赛事规范，不同厂商的通讯模块或许都作业在相同频段，这就简略构成体系等级的搅扰危险。
还有一点值得着重，现在许多人对人形机器人抱有很高的期望，但实践上它的难度乃至超过了自动驾驶。轿车只需求在二维平面上操控，而人形机器人选用双足运动，触及平衡坚持、重心改变、动态反响等一系列杂乱变量。因而，咱们应当对这项技能坚持满足的了解和耐性。
Nixon：的确。比方有机器人公司揭露表明，他们在测验中呈现过脚踝结构开裂的问题。有的团队测验让机器人“穿鞋”，听说这样能明显进步续航和跑速。咱们假如有时机到现场，能够留心一下“穿鞋”和“不穿鞋”之间的差异。
谌威：人形机器人假如金属脚直接着地，轰动会十分激烈。穿鞋的确能够起到必定的减震作用。
于浩：但我有一个疑问：穿鞋是否会引进更多不确定性？比方鞋底摩擦系数、结构安稳性这些要素，会不会反而带来新的问题？
谌威：现在大多数机器人的“脚底”结构，的确还不具有像人类鞋子那样的摩擦力和人体工学特色。穿鞋其实是凭借人类长期演化出来的老练减震东西。有一些机器人公司也在测验开发橡胶脚垫版别，期望在减震功用和结构安稳性之间获得平衡。
于浩：我了解了。从工程视点来看，结构越杂乱，变量就越多。能否经过更简练的规划完结相同的作用，也值得探究。
Nixon：那关节在长期运动下，散热问题怎样处理？比方跑完好个21公里，一个关节或许要接连运动十几万次。
谌威：现在大多数机器人首要依托金属外壳进行被迫散热。从技能上，咱们的中心思路是从电机本体动身处理发热问题，比方经过优化绕线办法、进步减速器功率、改善金属结构的导热性等手法来下降热量堆集。
终究方针是进步关节的“扭矩密度”——也便是在更轻的结构下，完结更高输出的一起下降发热与电流负载。此外，谐波减速器相较于传统的行星减速器，它在散热功率和全体功用上具有优势。
Nixon：现在许多研究报告也在着重，谐波减速器是人形机器人中的中心零部件。
于浩：没错。机器人运动和轿车不相同，咱们常说“加快简略，减速难”。特别是在机器人跑步减速的进程中，操控算法尤为要害。这个阶段往往需求双脚一起发力，平衡和和谐性都处于最不安稳的状况。
Nixon：是的，我方才想表达的是，人形机器人在减速阶段，需求双脚同步发力，而在加快时首要依托单脚发力。这种“双足协同”的操控逻辑，对体系的和谐性和操控算法都提出了更高的要求，或许就像人类双手协同操作杂乱使命相同。那么，下肢在减速阶段的这种合作，会不会在算法层面带来额定应战？
于浩：的确如此。减速阶段最要害的是坚持平衡，一起还要处理双脚间的和谐合作，算法的难度会更高。
谌威：假如要从算法层面进行细化解说，或许需求专门的算法团队来打开。现在职业干流的办法是运用“一致结构+自我学习”的战略来处理，比方经过强化学习，把加快、减速、不同地势等各种状况都经过练习掩盖进去。
所以并不是把每个动作用显式规矩写死，而是经过许多数据练习，把这些状况“跑”出来，让机器人逐渐学会应对各种杂乱景象。
Nixon：了解了。也便是说，像行进、减速、转弯这些状况切换，并不是靠详细规矩一步步操控，而是作为全体被打包在强化学习模型中，让体系在运转中自己“学会”。
谌威：对。靠的便是许多练习和数据堆集，去不断优化模型，让机器人在不同状况下都能做出合理反响。
Nixon：既然是比谁跑得快，为什么不必机器狗？四足机器人现在运动才干更强，有的乃至结合了轮腿结构，功率和速度都更优。那为什么这场马拉松必定要用“人形”机器人来跑？这背面的含义是什么？
于浩：咱们最近其实也评论过这个问题——为什么必定要“人形”？我以为这和人类对机器人的长期幻想有关。
从小时分看《铁臂阿童木》开端，咱们心中“机器人”的原型便是有手有脚、像人相同的存在。这个“人形”形状像是一种文明符号，也是一种心思投射。就像我国神话中女娲造人，是用黄土捏出人的姿态。人形机器人在某种程度上承载了咱们最早对东西的幻想——它要像咱们、代替咱们、进入咱们本来的方位。
从有用视点看，人形也的确更适宜进入人类环境中。不管是爬楼梯、开门、扶电梯仍是坐办公桌，人形结构都能直接适配现有的社会环境。而机器狗或其他异形结构则需求从头规划空间和东西，全体改形本钱很高。
所以说，人形是一种“通用性更强的代替形状”，哪怕它在功率上不是最优的挑选。
Nixon：谌总，你作为做关节的，从产品落地的视点来看，人形和机器狗的差异在哪？
谌威：首要，这次是马拉松竞赛，而马拉松本便是人类的竞技项目，人形机器人参加在形式上是入情入理的。从功用上讲，我总结了几点：
榜首，这个国际是为人类规划的，人形机器人在空间习惯性方面天然具有优势。
第二，现在的东西和界面大多服务于人的身体结构，比方把手、按钮、东西的巨细和高度都依据人规划，人形机器人能够无缝对接，无需额定改造。
第三，一致的形状有利于规划化出产。就像轿车的“四轮”现已成为工业规范，“双足+两臂”的人形也是一种能够规范化的工业形状，有助于仿制和降本。
第四点很要害，是关于数据搬迁。人类的行为数据能够直接用于练习人形机器人，而要把这些数据搬迁到机器狗等异形结构上，练习本钱更高，转化功率也更低。
并且，这次竞赛不只仅为了“跑”，它本质上是在测验人形机器人的“根底身体才干”。我记住上一年在国际人工智能大会上，全国范围内实在能“走起来”的机器人其实并不多，大部分还需求吊装辅佐。
但这次不同，咱们的机器人都动起来、走起来了。阐明在体系安稳性、关节功用、操控算法等方面，职业现已逐渐迈过了“能动”的门槛。马拉松是一种十分适宜做“压力测验”的场景，就像人类体检相同，你得先经过根底体能测验，才干进入更高阶使命。
之后咱们或许会看到更多不同体型的机器人上台，不止是规范身高的一米七，或许两米高的大个子也能参加其间。这阐明整个职业正在向前迈出一大步。
Nixon：方才你说到数据练习，这一点的确很要害。咱们很难让一只实在的狗去为机器狗做规范演示，但人类不同。人类在各类实在作业场景中的行为数据，能够被直接收集和结构化，用作人形机器人学习的输入。练习作用的要害，只在于数据的时刻跨度和规划巨细。
谌威：是的，人类的数据天然具有高度结构化的特色，十分适宜搬迁到人形机器人体系中。这也是人形形状更具“学习功率”的一个重要原因。
03
人形机器人参加马拉松
是否具有实践运用的搬迁价值？
Nixon：咱们进入今日的终究一个部分。现在咱们看到，有的机器人在马拉松中展现出较强的耐力，有的则更杰出动力功用。你们怎样看，这些才干是否或许搬迁到实践运用场景？比方安防、配送等需求长期运转、路况杂乱的环境，是否能够借此树立起更强的工程才干？
谌威：我以为答案是必定的。马拉松对机器人而言，其实是一种根底才干测验。而未来的实在运用场景，对它的要求只会更高。比方在工厂中，机器人或许需求接连运转八小时以上，现在干流人形机器人的续航才干一般只要一到两个小时。再如电网巡检、山区作业这类使命，地势杂乱，对机器人坚持动态平衡的要求更高。还有像核工业这种特别场景，还触及强电磁搅扰等问题，对体系安稳性构成巨大应战。
因而，未来的机器人形状必定是高度定制化的。咱们供给的是一套人形渠道计划，但实在落地时，需求依据不同职业的详细需求进行二次开发。这也是咱们着重“从本体关节动身”构建可扩展体系的原因。
于浩：我十分认同。不管这次竞赛中体现出的是技能优势，仍是露出的问题，终究都会反哺研制作业。比方关节疲惫、电源办理、散热战略等，都是下一阶段能够要点优化的方向。
从本质上看，马拉松是一个使命方针单一、交互行为较少的场景，但它为咱们供给了一个高强度、长周期的“才干压测”窗口，对产品安稳性和算法鲁棒性来说，是一个十分有价值的查验渠道。
未来的机器人形状不会只要人形一种，也不必定有必要依托电池供能。在工业场景中，彻底能够运用外接电源处理续航问题；乃至有些运用场景并不需求下半身，只要上肢体系也能够独立完结使命。
谌威：咱们的确也有客户只收购双臂体系，不需求完好的人形渠道。
于浩：要害在于找到“最适宜的机器人形状”来完结“最适宜的使命”。扫地机器人便是一个十分成功的比方，轮式结构安稳、高效，反而更适宜它的功用。假如把它做成人形，那就成了弄巧成拙。
我曾经在高校还见过一台刀削面机器人，只要两只机械臂，没有下半身，但它能够接连、安稳地完结使命。这便是典型的“形状适宜”。
所以咱们办这场马拉松，并不是为了验证“机器人能不能跑完”，而是凭借这个进程探究：哪些才干具有搬迁价值、哪些技能能够跨场景集成。
Nixon：我了解，现在咱们对人形机器人的注重，很大一部分来自于它们的“运动才干”总算到达了某个门槛。尽管它们现在还不能担任杂乱的感知或服务类使命，但仅凭“能走、能跑、能坚持安稳”，就现已能够登上春晚、呈现在展会等舞台。
而马拉松，把这个“运动才干”进一步面向极限——要求它长期运转、高速切换状况、结构耐久牢靠。
我想象，未来是不是能够依照体型、驱动结构树立分组，比方设1米2和1米7两个身高等级。这样厂商就会环绕这些规范化方针进行专项优化，就像轿车拉力赛那样，推进职业树立分级规范、带动上下游配套。
比方在这次竞赛中，最大应战或许不是算法，而是底层机电体系。假如能进步能量转化功率，那意味着机器人能够跑得更远、作业更久。
谌威：我弥补一点。人形机器人在短期内的确更像是一个技能探究方向，它推进的是整个职业的“才干上限”。但在这个进程中，许多要害模块会向下沉积。
举个比方，曩昔在工业自动化场景中，人类仍需介入处理那些非结构化的杂乱使命。但当咱们把人形机器人途径中开展出的智能模块，比方视觉辨认、多模态操控等，移植到传统机械臂体系中，它马上就能担任更多产品、更杂乱的使命。
所以人形机器人的含义，并不只仅是要“通用代替人类”，而在于它撬动了整条工业链对“杂乱智能”的从头构建。
从单臂到双臂的演进，不只仅进步了操作的自由度，也拓宽了使命的杂乱度。正如于总所说，人形并不必定是“双足+双臂”的完好形状，“双臂优先”的构型在许多实践场景中也十分有价值。
Nixon：未来咱们是不是能够添加一些新测验项目，比方评价操作才干？让机器人在关闭空间里完结如洗碗、煮饭等需求感知和精密动作合作的使命。
于浩：我看到这次现已设有“人气奖”这种软性评价方针。未来或许能够考虑引进“互动性”测验，比方拟人面板、交互逻辑等规划，让机器人经过更有体现力的形象与观众树立衔接。这也体现了人机联系的一种演化趋势。
Nixon：那咱们终究再评论一个实践问题。今日参加竞赛的企业中，有些体现很超卓。在出资人眼中，这些“领先者”是否具有实在的成长性？它们的商业形式是否现已具有明晰途径？于总，你怎样看？
于浩：这是一个十分实践且重要的问题。咱们把这次马拉松当作一次“技能嘉年华”，是期望让更多人直观地了解机器人职业的开展现状。但回到出资逻辑，终究决议一家企业能否走得久远的，依然是商业形式是否建立——也便是技能是否能与实践场景对接，能否构成闭环。
哪怕技能再先进，假如没有适宜的落地场景，也难以构建起可继续的商业循环。我国的优势就在于工业根底完善、运用场景丰厚。只要能找到实在的需求侧，就有时机构成“技能—运用—本钱”三位一体的正向生态。
从操控论的视点来看，这本质上是一个“正反响回路”——成功的运用带动技能老练，老练的技能进一步进步运用功率。大模型的火爆，便是这种“出现机制”的典型事例。
我以为在机器人这个赛道上，“运用落地”仍是主线。出资人、研制人员、商业团队三方有必要紧密合作，找到适宜的场景和本钱结构，整个职业才干走向老练。
Nixon：的确。商业形式历来不是一开端就清晰的。人形机器人刚能跳舞的时分，没人想到它能登上春晚、成了舞台主角。这便是运用的天然演化。
比方在国外，还有人提出“养老机器人+稳妥服务”的组合形式。包含方针、法令、付出体系等各个环节，都需求跟着工业发展逐渐构建。
谌威：从咱们工业界的了解动身，机器人体系能够被拆分为三层：
榜首层是硬件本体，第二层是“小脑”——也便是操控算法，第三层是“大脑”——使命规划与决议计划体系。
这场马拉松首要测验的是前两者：本体和小脑才干。在未来一到两年内，小脑才干有望趋于规范化，中心的行走、跳动、避障等功用将不再构成差异化竞赛点。
到那时，实在摆开距离的，是硬件功用、制形本钱和精度操控。而能否规划化落地，终究仍是要看“大脑”这一层能否树立起来。
现在大脑体系正处于快速进化阶段。比方Figure公司使用大模型才干推进体系迭代，仅一年估值就上涨了15倍，到达300亿元人民币。英伟达也刚刚开源了相似的整套智能架构，这意味着职业的门槛正在快速被拉平，国内团队有时机在简直同一同跑线上参加竞赛。
咱们判别，在未来1到2年里，机器人大脑将迎来一轮飞速进步期。即使是在过渡阶段，也能够选用“传统视觉+轻量规划+使命调度”的组合战略，先落地一些实践运用，如商超巡检、药房配送、安防巡查等，许多国内团队现已开端布置。
一起，凭借数据练习与仿照学习，也有望在重复性高的场景中完结部分智能才干的实践运用。
Nixon：谌威方才这段关于“从小脑到大脑”的回应，也为咱们的评论做了一个很好的收束。
总结一下，咱们的判别是：马拉松能够协助职业树立起“根本运动才干”的规范，而当“小脑”趋同之后，下一阶段的比拼就将在“大脑”与场景适配之间打开。
相关推荐
- 2025-04-24文言拆解｜美国正“误入歧途”？尖端经济学家“反关税宣言”怎样读？
- 2025-04-22宇树科技回应“人形机器人在马拉松过程中跌倒”：没有参加任何竞赛
- 2025-04-21宇树科技回应机器人马拉松跌倒：宇树并未参赛 机器人功能和使用者休戚相关
- 2025-04-21机器人马拉松刚开跑就跌倒？宇树科技紧迫回应！上海团队斩获颇丰
