（来源：千龙网）

昨天（23日），第二届世界人形机器人运动会在北京进入第二天赛程。当天下午，机器人运动会400米田径大型组决赛在国家速滑馆开赛，最终天工队夺冠。 本报记者 潘之望摄

9.39秒、9.32秒、9.34秒，百米预赛连续打破人类纪录，一次又一次超过“飞人”博尔特；38.15秒、45.66秒，400米赛场无论大型组还是小型组，均打破上届赛事纪录；1500米赛场，7支完赛队伍中，有6支打破赛事纪录。

第二届世界人形机器人运动会昨天进入第二个比赛日。从前两个比赛日来看，打破赛事纪录已成田径赛场的高频热词。短短一年间，人形机器人为何越跑越快、越跑越稳，展现出“肉眼可见”的进步？“超人”之速是如何练就的？

大幅刷新纪录成常态

昨晚19时，在观众的热烈欢呼声中，人形机器人1500米决赛在“冰丝带”打响。经过一番激烈角逐，最终天卓队以2分21秒64全场最快成绩夺冠，展现出强大的中长距离耐力。

这一优异成绩也大幅打破上届赛事6分34秒40的纪录。天卓队领先第二名飞雷神约8秒。值得一提的是，在决赛中有效完赛的7支赛队中，有6支打破上届赛事纪录。

在当天下午举行的400米比赛中，天工机器人分别以38.15秒、45.66秒，强势夺得大型组、小型组冠军。相较上届88.03秒的赛事成绩，如今机器人的赛场表现明显大幅拉升。

此前一晚，运动会开幕式上，人形机器人天工Ultra在百米预赛中跑出9.39秒，这一成绩比“飞人”博尔特保持的人类男子百米世界纪录9.58秒快0.19秒。后续，天工又接连跑出9.32秒、9.34秒的成绩，表现稳定。在首届运动会上，人形机器人跑百米比赛的最好成绩是21.50秒。一年过去，“跑出残影”的机器人，赛场表现令人赞叹。

技术升级支撑成绩突破

今年人形机器人运动会，天工机器人在田径赛场的表现十分抢眼。记者第一时间采访了研发天工的北京人形机器人创新中心创新人形部负责人郭宜劼，揭秘天工打破人类纪录的全过程。

记者在现场看到，当晚的百米赛道上，天工Ultra的起跑并不算快。同场竞技的荣耀“闪电”机器人前半程稍占优势，但进入后程，天工Ultra的优势开始显现，完成反超。“我们的起步加速能力相比荣耀稍微慢一些，但是极速相比荣耀更高一些，所以在后程极速提升上去之后，就会有一个反超的过程。”郭宜劼说。更关键的是，这场冲刺完全由机器人自主完成——发令枪响后，控制员仅按下启动按键，后续全部由天工Ultra自己判断和奔跑。

不只是跑得快。在立定跳高赛场，天工Ultra原地纵身，一跃而起，同样引得现场一阵惊叹。郭宜劼透露，对于跑步和跳高，天工Ultra关节整体配置基本一致，只是腰部做了细微调整。他表示，跑步时机器人腰部旋转需要平衡腿部摆动惯量，而在跳跃时则增加了上肢俯仰自由度，由此帮助机器人“跳得更高、更远”。也就是说，同一款机器人只需微调就能兼顾两项赛事。

“跑得更快、跳得更高，背后对应的是人形机器人的泛化移动能力和全身动作模仿能力。”郭宜劼解释，一个解决“到人所能去的任意地方”，一个解决“做人所能做的任意动作”，这是人形机器人进入人类生活落地的两个关键能力。在他看来，这两项核心能力搭建完成后，人形机器人首先会成为“一辆可以让人随心所欲驾驶的汽车”，再开发上层大脑，就能变成“自动驾驶汽车”。

技术升级是成绩突破的支撑。郭宜劼介绍，今年天工Ultra的关节扭矩、转速大幅提升，电源具备大功率放电能力，支持高动态比赛。而在算法方面，基于强化学习、训练架构和方式不断迭代，天工Ultra的步态更稳定，极速能力更强。

极限能力要落地为可靠服务

“机器人跑步实现飞速进步，软件和硬件都很关键。”北京大学智能学院助理教授刘航欣告诉记者，在硬件层面，机器人结构设计的优化、电机等关键零部件的丰富，都能更好地助力机器人赛跑提速。比如，针对机器人的髋关节使用大功率电机，在结构上使机器人更加紧凑，提高耐冲击力等。在软件方面，对机器人运动控制和技能学习算法的优化，也能在很大程度上提高机器人的速度。

运动会同场竞技，对提升机器人性能的促进作用不容小觑。刘航欣表示，这是因为，赛场提供了统一标准，可让不同的团队在同一个场合里面竞技。赛项任务牵引之下，也可以在软硬件系统集成方面促进机器人发展。

打破人类纪录对机器人行业有何影响？郭宜劼认为，这说明人形机器人本体和小脑能力不断成熟，在身体控制和运动能力的一些方面开始超越人类。但他也冷静指出，单项性能提升不等于稳定可靠，“如何把很高的性能真正变成稳定可靠的能力，还需要进一步成熟。”据他判断，未来，人形机器人有望以半自动化形式进入社会服务，再结合大脑智能的开发，具身智能才能真正用起来。

“值得注意的是，对于任何单一任务，都有可能通过设计让机器人的表现超过人类。”刘航欣也表示，未来人形机器人要走进生产和生活场景，这就需要持续提高其通用能力，这一点非常关键。

人形机器人正在从“更像人”走向“超越人”，而如何让这些极限能力落地为可靠服务，将是所有机器人企业下一步更重要的命题。