北京亦庄的人形机器人半程马拉松刚落下帷幕，赛事中机器人的“摸爬滚打”，成为人形机器人从“3岁小孩”迈向成人的成长注脚。
如何解决人形机器人摔倒等问题，成为接下来业内的重点。此外，此次半程马拉松允许途中更换电池或更换机器人，如何让机器人未来较为连续地跑完半马，也是值得思考的问题。
机器人摔倒背后
半程马拉松中，来自北京人形机器人创新中心的天工Ultra用时2小时40分钟率先完赛。比赛中机器人摔倒、摔倒后爬起并不罕见。天工Ultra在赛程过半后也一度摔倒，并在技术人员维修后继续出发。“机器人中途有一次摔跤，是电池失效时出现的故障。”北京人形机器人创新中心CTO唐剑对第一财经表示。
具体而言，所谓大小脑分开可理解为大脑和小脑采用不同芯片。这种大小脑分开的设计源于具身智能演进过程中的算力需求增长，又因为大小脑运行工作负载存在差异，而被认为是一种现阶段可被接受的设计，但其弊端也逐渐凸显。
然而，大小脑分开的弊端逐渐凸显，机器人容易因延迟而摔倒便成为业界不得不面对的问题。杨洪说，大脑和小脑两套系统进行大量数据传递时，容易出现数据传递延迟。
硬件产业链行动起来
“追求大小脑融合的原因，一是将大小脑两台机器合二为一，提升机器人设计空间，二是降低成本，三是解决数据延迟。”叶志辉表示。
此外，业界也看到了人形机器人续航时间较短的问题。唐剑表示，天工Ultra在半程马拉松中换了三次电池，使用的电池是15安时，如果容量增加就能减少换电次数，但同时也会增加机器人重量、影响跑步速度。
叶志辉则看到硬件设计上的其他问题。他表示，开发具身智能控制器面临诸多困难，包括标准问题。他的公司新发布的开发平台连接器采用非标准设计，这是因为目前尚无适用标准。“具身智能不像工业控制拥有数十年成熟的应用场景，因此形态尚未统一。这确实带来一个问题：行业有特殊要求，例如常用的USB接口可能不便于使用，但目前许多客户仍不得不使用USB或Type-C接口。”叶志辉称。
叶志辉还注意到，传统USB标准接口和RJ45水晶头在运动时容易脱落，且有线缆过粗、不易整理等问题，这些问题困扰着行业，他的办法是将对外接口进行加固。
从跑跳到进工厂
业界通过半程马拉松检验人形机器人运动能力的同时，实际场景落地也在加速。
今年1月，智元机器人第1000台通用具身机器人量产下线，该公司计划今年机器人出货数千台。
“我们从一二十家人形机器人客户了解情况，今年春节后有终端客户老板下KPI，要求在自己的制造业工厂中应用DeepSeek和人形机器人。具身智能和人形机器人将首先在工业领域落地，例如特斯拉，国内也主要集中在制造业。”英特尔中国边缘计算事业部高级产品经理瞿好聪表示。
工业成为一些人形机器人公司最先选择的落地场景。但从另一方面看，要真正在工业中大规模应用，挑战还不少。
高工机器人产业研究院数据显示，2024年中国市场大约销售2400台人形机器人。“根据我们与客户的访谈，去年售出的人形机器人主要用于院校、科研机构以及接待表演等场景，真正进入具体场景解决实际问题，各方仍在探索。”瞿好聪表示，经过去年，今年机构对中国人形机器人的销售预测有所下调，预计2030年销量为16.2万台，2035年约200万台。
“业界存在这样的声音：当机器人能跑能跳时，还难以稳定地站立操作。”熊蓉表示，目前能实际作业的人形机器人还不多，特斯拉作业很大程度上依赖远程操控，波士顿动力的可靠性和鲁棒性也存在问题。除了通用性挑战，工业精度和效率也是重点，此前机器人通过专家编程可以实现高精度、高效率的离线作业，而随着智能技术引入，现在面临的问题变成了泛化性提升、精度效率下降，后续要解决如何兼顾泛化性和精度的问题。
工业中机器人的形态也仍待探讨。一些在工厂中使用的人形机器人目前没有人类一般的双腿，例如智平方的AlphaBot2采用腰腿升降结构，搭配可移动的底盘，优艾智合等厂商采用轮式、履带式结构。瞿好聪表示，机器人形态不一定是双腿行走，核心技术是具身智能和AI，而不是硬件上完全的人类形态。
