北京亦庄南海子公园，终点线前。

“天工Ultra”稳稳地向终点线冲来，镜头、目光、快门声一齐聚拢。去年的北京亦庄人形机器人半程马拉松上，它曾以2小时40分42秒的成绩拿下冠军，是那场赛事的王者。

但在今天的比赛中，触线之后，它没有直行，没有减速，没有停下。机身微微一偏，径直冲入路边绿化带。工程师们上前“急救”，用担架将它抬离赛道。

观众笑称：“机器人也被胜利冲昏了头脑。”

没人知道，它是被人群遮挡视线、误判终点为障碍，还是导航在最后一刻失准。这一幕短促、意外，也恰恰照见了机器人行业最直白的现实——进步与失控，只在一瞬间。

人形机器人的发展超乎想象。一年前，人形机器人被拖着完成比赛，参赛机器人的身后，跟着一溜扛着电脑的工程师。他们在一旁牵引、遥控，需要频繁介入纠正方向，更像是一场人机协同接力。

一年后，赛场规则本身发生变化，陪跑员被取消，人工干预被严格限制，场内外换电会直接影响成绩计算，有40%的机器人实现了自主导航。人形机器人第一次独立面对一条复杂而漫长的真实道路。但最快完赛时间直接缩短近两个小时，最短完赛时间为50分26秒，机器人从面前掠过，只剩一道残影。

这条赛道本身也像是为机器人量身设计的一本“难题集”。全长21.0975公里，从平地到坡道，从连续弯道到狭窄路段，再到南海子公园内接近90度的急弯与下坡组合，十余种地形被串联在一起。对人类跑者来说这都不轻松，对于机器人来说更是挑战，每一个转弯、每一段坡度变化，都是对感知、决策与控制系统的同步拷问。

在这条赛道上，对人形机器人的考验被拆解为多个维度：运动控制决定它能否稳定奔跑，能源管理决定它能跑多远，感知决策决定它能否找对方向，而热管理与机械结构，则构成了这一切能否持续运行的基础。

机器人在成功之余，也交出了一本“错题集”：有的因为高温需要暂停降温，有的突然迷路慌慌张张，有的步伐不稳如醉酒大汉，即便是去年的冠军“天工Ultra”，也发生了开头那幕。

但一定程度上，失败比成功更有意义。每个失衡、误判、中断，都暴露了机器人在实验室环境里被掩盖的短板。这些真实故障更能让行业看清边界、找到方向。

也正是在这样的背景下，赛场上那些看似细碎的差异，开始变得耐人寻味：为什么有的机器人选择穿鞋，有的坚持裸足？为什么有的步伐大开大合，有的却以高频小步前进？为什么有的外形如婴儿，有的又是成年人的模样？为什么同样的弯道，有的机器人可以流畅通过，有的却必须减速甚至停顿？

围绕这些看似简单的现象，我们邀请了快思慢想研究院院长田丰，以及零零后科技创始人兼CEO张振尧，从他们各自的视角对这场“人形机器人半马”进行拆解。

追赶博尔特

●有的机器人跑得像博尔特，有的像喝多了，它们的速度、步幅差异明显，本质受哪些因素制约？

“在控制能力还不够成熟的情况下，很多系统会主动选择更保守的小步策略。”

田丰：步幅最直接的决定因素，其实是关节电机的扭矩。扭矩越大，机器人“力气”越大，就可以一步迈得更远，这是最基础的物理约束。但这并不是唯一因素，还跟控制算法密切相关。如果控制系统对大步态的稳定性把控不够，它可能会被迫采用小步快走的策略。因为小步的好处在于调整空间更大，一旦姿态有偏差，可以更快修正，整体稳定性更高。

这里面一个关键点是系统的响应延迟。人形机器人全身可能有几十个自由度，比如30多个关节电机。在迈大步的时候，这些电机需要非常高频、同步地完成姿态调整，对控制系统的实时性要求极高。如果延迟过大，重心来不及修正，就很容易失去平衡、直接摔倒。所以在控制能力还不够成熟的情况下，很多系统会主动选择更保守的小步策略。

至于步频，本质上取决于电机的响应速度和驱动能力，可以理解为控制信号的刷新频率和执行能力。如果电机性能更好、驱动更强，单位时间内可以完成更多次步态循环，步频就能提高。从系统角度看，步频不仅是控制问题，也和电力系统密切相关。因为更高频率的运动意味着更高的功率输出需求，如果供电能力不足，或者电机性能不够，就很难支撑高步频运行。

●为什么今年人形机器人的完赛时间比去年大幅缩短了？

“电动车产业链正在往机器人领域迁移。”

田丰：其实是得益于咱们电动车产业链，这套产业链现在正在往机器人领域迁移。我们可以看到，关节电机、电池这些东西在持续进步，整体性能在提升，同时国产化率也越来越高。

另外一个很重要的点是，厂商在算法上的投入也在加大。有的机器人厂商，它一半的研发费用投在“小脑”和“大脑”上，也就是运控和逻辑思考这两部分。这一块其实会带来很大的价值。

●现在机器人需要一边跑一边换电池，有的一场比赛下来换四五次，就不能把电池包扩大吗？

“堆电池容量是下下策。”

张振尧：按照目前电化学的发展，一块电池很难驱动一台身高1.8米的全尺寸人形机器人跑完“半马”，这是一个客观现实，所以才会有中途换电或换机器人的方案。接下来的权衡其实就是数学计算。

比如，为了避免换电，我们可以把电池包增大，那整机重量、体积就会上升，这意味着电机要输出更大的扭矩来维持相同的奔跑速度，而更大的扭矩意味着更高的电流和发热，最后又要消耗更多的电能……陷入了循环。

所以堆电池容量是下下策。最好的状态是，把电池的重量控制在整机重量的10%～15%，让人形机器人可以以比较敏捷的步态、依靠多次换电完成比赛。

今年有一个创新点是，有的队伍做到了不断电换电。这是一个非常好的技术路线。原来的换电过程是，把电源线拔掉，系统断开，换电后重启，校准传感器等等，这个过程非常漫长，还存在一些工程上的不确定性。但现在，他们给机器人装上多块电池包，可以先更换一块电池，让备用电池供电，达到不断电、系统不关机的效果。

我们希望用一块电池去完成整个流程，这其实是大家的一个终极梦想。但我们不能指望奇迹——材料学突然发生重大突破，我们要基于现有的情况来看。我认为突破点在“动能回收”，就是从目前这种能耗比较高的“伺服结构”，变成能量回收效率非常高的被动行动状态，比如用腿部的弹性储能机制去回收每一步落地的动能。这其实和新能源车下坡回收动能的设计很类似。

OOTD有说法

●为什么有的机器人穿鞋、有的不穿？

“机器人也会磨损‘半月板’。”

张振尧：机器人穿不穿鞋，体现在工程学上就三个指标，地面接触模型、摩擦系数和冲击吸收。

机器人每迈出一步，脚接触到地面，会产生体重2-3倍的反作用力，如果这个反作用力直接沿着腿部连杆向上传导，它会对踝关节和膝关节造成高频冲击，非常容易发生金属疲劳和断裂。像人一样，跑步、登山多了，半月板会磨损。这里跑鞋的作用就是吸收冲击力，隔离一些高频振动，有效保护机器人的关节和电机。

还有一个，人也能直观感受到，就是跑鞋鞋底的设计。机器人的裸足，一般是金属或碳纤维，摩擦系数比较低，直接接触柏油马路容易发生比较小的位移，不稳定。这种微小的偏移会让机器人的算法出现误差，进而导致重心或空间位置的偏移，甚至引发系统振荡。如果给机器人穿上合适的跑鞋，它能大幅提高静摩擦，也不容易在柏油路面发生微小的位移。尤其是过直角弯时，跑鞋带来的高摩擦力能够帮助机器人维持向心力。

穿鞋也会带来两个小问题。一个是前期训练的模型里，没有把跑鞋柔软的材料、鞋底的厚度放进去，导致机器人不知道自己穿了鞋，可能会对它的算法造成一定扰动，比如踏空。另一个是，鞋子的重量会增加机器人腿部末端的重量，进一步增加腿部能耗。但我觉得这两个问题都不是很大，现在用的强化学习算法有很强的鲁棒性（也称稳健性），给机器人穿一双跑鞋是利大于弊的。

●穿鞋参赛的人形机器人选手。摄：黄依婷

●前两天北京下雨，参赛队伍纷纷给机器人披上雨衣。对于人形机器人来说，防水是一件很难的事吗？

“如果真的做出防水机型，它的整机成本会比现在至少上升五倍。”

张振尧：我认为机器人防水是一件非常困难的事情。人形机器人集成了大量传感器和设备，设计之初就没有考虑到要去防水性工况下使用，它的电源接口、关节之间的连接件、甚至很多走线是完全裸露在外的。有的人如果要捣乱，剪掉其中一根电线，就可能导致整个机器人系统的彻底瘫痪。

在当下这个阶段，给人形机器人做防水太复杂了。现在很多团队在机器人的关节处做了很多创新设计，让机器人跑得更高效。这些机械结构是带有实验性的，如果现在就考虑防水性能，我觉得太早了。再进一步，如果真的做出防水机型，它的整机成本会比现在至少上升五倍，其实也不符合人形机器人的商业化落地需求。