今年的人形機(jī)器人賽道正在從“能走幾步”的展示階段快速切換到“能跑、能跳、能比賽”的工程驗(yàn)證階段。當(dāng)北京人形機(jī)器人“天工 Ultra”以 38.15s 跑完 400 米并在人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)會(huì)上拿下首金時(shí)很多人看到的是新聞熱度但對(duì)做機(jī)器人、搞運(yùn)動(dòng)控制、關(guān)注具身智能的開發(fā)者來說這其實(shí)是一次非常典型的技術(shù)信號(hào)人形機(jī)器人的動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)能力已經(jīng)從“實(shí)驗(yàn)室演示”走向了“競技場實(shí)測”。本文不打算只報(bào)喜訊而是把這場 400 米競速當(dāng)成一扇技術(shù)觀察窗口拆解背后的人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制、軟件架構(gòu)、關(guān)節(jié)執(zhí)行器、算力平臺(tái)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。無論你是剛?cè)腴T機(jī)器人學(xué)的學(xué)生還是正在做足式機(jī)器人項(xiàng)目的工程師都可以從這條新聞里提煉出值得借鑒的技術(shù)路線和工程方法論。1. 事件回顧38.15s 背后的技術(shù)信號(hào)1.1 一場屬于人形機(jī)器人的競速賽“天工 Ultra”出現(xiàn)在人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)會(huì)的 400 米競速項(xiàng)目中并以 38.15s 的成績完賽奪得該項(xiàng)目的首金。這則新聞之所以引起關(guān)注不只是因?yàn)椤敖鹋啤倍且驗(yàn)樗褍蓚€(gè)原本很難放在一起衡量的事物放在了一起人類田徑規(guī)則和人形機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)能力。很多人對(duì)人形機(jī)器人的認(rèn)知還停留在“能穩(wěn)穩(wěn)走幾步”的階段。但“天工 Ultra”這次跑完 400 米說明它已經(jīng)不是在做慢速靜態(tài)行走而是在進(jìn)行高速動(dòng)態(tài)跑步并且具備連續(xù)跑完一整圈的能力。這背后涉及的不只是電機(jī)功率更是步態(tài)規(guī)劃、實(shí)時(shí)平衡、狀態(tài)估計(jì)、整機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度等多個(gè)環(huán)節(jié)的協(xié)同。從公開報(bào)道來看這類人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)會(huì)正在成為檢驗(yàn)具身智能技術(shù)成熟度的一種方式。相比單純展示“會(huì)翻跟頭”“會(huì)跳舞”競速項(xiàng)目更強(qiáng)調(diào)持續(xù)性、穩(wěn)定性和重復(fù)性——這三個(gè)指標(biāo)恰恰是工程落地最關(guān)心的。1.2 38.15s 的成績處于什么水平要理解 38.15s 這個(gè)數(shù)字先看人類田徑的參考男子 400 米世界紀(jì)錄大約在 43 秒級(jí)別女子紀(jì)錄約為 47 秒級(jí)別。也就是說如果只按時(shí)間對(duì)比38.15s 這個(gè)成績已經(jīng)超過了人類頂尖運(yùn)動(dòng)員的水平。不過這里必須冷靜看待。機(jī)器人的 400 米成績不能直接和人類成績做簡單對(duì)比因?yàn)閮烧咴谏眢w結(jié)構(gòu)、關(guān)節(jié)自由度、能量來源、賽道規(guī)則上都不同。機(jī)器人可以做到極高的關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)速和穩(wěn)定的步頻但它缺乏人類那樣復(fù)雜而柔性的肌肉骨骼系統(tǒng)。真正值得關(guān)注的是一個(gè)雙足人形機(jī)器人能夠在高速奔跑狀態(tài)下保持不摔倒并連續(xù)完成 400 米這在工程上是很大的突破。對(duì)機(jī)器人開發(fā)者而言這個(gè)成績意味著動(dòng)態(tài)步態(tài)算法已經(jīng)從理論上走到了真實(shí)硬件中。換句話說“跑起來”已經(jīng)不再是能不能的問題而是穩(wěn)不穩(wěn)、快不快、久不久的問題。1.3 為什么要關(guān)注競速類人形機(jī)器人有人會(huì)問人形機(jī)器人不是應(yīng)該去做家務(wù)、搬運(yùn)、巡檢嗎為什么要比賽跑步從技術(shù)角度看跑步是檢驗(yàn)運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)極限能力的高壓測試。一個(gè)能高速奔跑的機(jī)器人在低速行走、上下坡、越障、抗擾動(dòng)等場景下的控制能力通常會(huì)更強(qiáng)。因?yàn)榕懿竭^程中機(jī)器人會(huì)經(jīng)歷“騰空相”和“觸地相”的快速切換對(duì)執(zhí)行器的帶寬、傳感器的刷新率、控制算法的實(shí)時(shí)性都提出了極高要求。如果一套運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)能在 400 米競速中穩(wěn)定跑完全程那么把它遷移到工業(yè)巡檢、物流搬運(yùn)、災(zāi)害救援等場景時(shí)很多低速動(dòng)平衡問題就會(huì)顯得相對(duì)簡單。這也是為什么頭部團(tuán)隊(duì)愿意投入大量資源去優(yōu)化奔跑能力——它不是炫技而是技術(shù)棧成熟度的試金石。2. 人形機(jī)器人跑步的核心技術(shù)棧2.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)一臺(tái)能跑的人形機(jī)器人本質(zhì)上是一個(gè)高度集成的“感知-規(guī)劃-控制-執(zhí)行”閉環(huán)系統(tǒng)?？梢杂孟旅孢@個(gè)簡易分層來理解感知層IMU、關(guān)節(jié)編碼器、足底力傳感器、相機(jī) ↓ 狀態(tài)估計(jì)機(jī)身姿態(tài)、質(zhì)心位置、接觸力 ↓ 運(yùn)動(dòng)規(guī)劃落腳點(diǎn)規(guī)劃、質(zhì)心軌跡生成、步態(tài)切換 ↓ 實(shí)時(shí)控制全身動(dòng)力學(xué)控制、力矩分配、平衡補(bǔ)償 ↓ 執(zhí)行層關(guān)節(jié)電機(jī)、驅(qū)動(dòng)器、減速器每一層都有各自的挑戰(zhàn)。感知層要在劇烈振動(dòng)和快速運(yùn)動(dòng)下仍能準(zhǔn)確估計(jì)姿態(tài)規(guī)劃層要在幾十毫秒內(nèi)計(jì)算出下一步的落腳點(diǎn)和質(zhì)心軌跡控制層要以 1kHz 甚至更高頻率輸出關(guān)節(jié)力矩執(zhí)行層則要提供足夠大的瞬時(shí)功率并且能夠承受反復(fù)沖擊。2.2 感知與狀態(tài)估計(jì)跑步時(shí)機(jī)器人身體始終處于動(dòng)態(tài)不平衡狀態(tài)傳統(tǒng)機(jī)器人常用的“靜態(tài)穩(wěn)定”假設(shè)完全不成立。為了讓控制系統(tǒng)知道機(jī)器人當(dāng)前處于什么狀態(tài)需要融合多類傳感器信息IMU慣性測量單元測量機(jī)身角速度和加速度是姿態(tài)估計(jì)的核心。關(guān)節(jié)編碼器提供每個(gè)關(guān)節(jié)的角度、角速度用于計(jì)算關(guān)節(jié)空間狀態(tài)。足底力傳感器測量地面對(duì)腳掌的接觸力幫助判斷支撐相和騰空相。狀態(tài)估計(jì)算法通常采用卡爾曼濾波或擴(kuò)展卡爾曼濾波將 IMU 和編碼器數(shù)據(jù)融合起來估計(jì)出機(jī)身的橫滾角、俯仰角、質(zhì)心位置和速度。在 400 米競速中每一步的著地沖擊都很大傳感器信號(hào)中會(huì)混入大量噪聲因此濾波參數(shù)的調(diào)校非常關(guān)鍵。2.3 規(guī)劃與控制運(yùn)動(dòng)規(guī)劃負(fù)責(zé)生成“機(jī)器人下一步應(yīng)該怎么動(dòng)”。在跑步場景中規(guī)劃器需要回答三個(gè)問題下一步落在哪里落腳點(diǎn)規(guī)劃。質(zhì)心軌跡如何變化保持前進(jìn)速度并維持平衡。支撐腿和擺動(dòng)腿如何切換步態(tài)相位。控制層則負(fù)責(zé)把規(guī)劃結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的關(guān)節(jié)力矩。目前主流方案包括基于零力矩點(diǎn)ZMP的平衡控制、基于模型預(yù)測控制MPC的軌跡跟蹤、以及基于全身動(dòng)力學(xué)Whole-Body ControlWBC的力矩分配。實(shí)際系統(tǒng)中往往是幾種方法組合使用MPC 負(fù)責(zé)前瞻性規(guī)劃WBC 負(fù)責(zé)全身協(xié)調(diào)和約束處理。2.4 執(zhí)行與結(jié)構(gòu)算法再強(qiáng)最終都要靠關(guān)節(jié)電機(jī)“出力”。人形機(jī)器人跑步時(shí)足端承受的地面反作用力會(huì)達(dá)到體重的數(shù)倍關(guān)節(jié)需要在極短時(shí)間內(nèi)輸出很大的峰值扭矩同時(shí)還要控制好位置和速度。這對(duì)電機(jī)的高功率密度、減速器的傳動(dòng)效率、驅(qū)動(dòng)器的大電流響應(yīng)能力都是硬性考驗(yàn)。此外結(jié)構(gòu)件的剛度也很重要。如果小腿或大腿結(jié)構(gòu)在觸地瞬間發(fā)生明顯形變控制模型就會(huì)失效輕則步態(tài)紊亂重則摔倒損壞。這也是為什么高性能人形機(jī)器人普遍采用碳纖維、高強(qiáng)度鋁合金等輕質(zhì)高強(qiáng)材料。3. 從“行走”到“奔跑”步態(tài)算法拆解3.1 行走與奔跑的動(dòng)力學(xué)差異從生物力學(xué)角度看行走和奔跑最大的區(qū)別在于是否存在“騰空相”。行走時(shí)身體始終至少有一只腳與地面接觸可以理解為“交替支撐”。奔跑時(shí)則會(huì)出現(xiàn)雙腳同時(shí)離地的階段機(jī)器人需要依靠慣性完成騰空、擺動(dòng)、再著地的循環(huán)。騰空相的出現(xiàn)讓控制問題從“連續(xù)接觸”變成了“非連續(xù)接觸”對(duì)控制算法的魯棒性和切換時(shí)機(jī)的準(zhǔn)確性要求更高。另一個(gè)重要差異是速度控制方式。行走時(shí)主要通過改變步長和步頻來調(diào)節(jié)速度而奔跑時(shí)還需要考慮騰空高度、著地角度、地面反作用力方向等因素。3.2 線性倒立擺模型與質(zhì)心軌跡為了簡化分析雙足跑步常常被抽象為“倒立擺模型”。其中最簡單的是線性倒立擺模型LIPM它假設(shè)機(jī)器人的質(zhì)心高度保持不變質(zhì)量全部集中在質(zhì)心腿部質(zhì)量忽略不計(jì)。在 LIPM 中質(zhì)心的水平加速度與質(zhì)心相對(duì) ZMP零力矩點(diǎn)的偏移成正比ddot_x (g / h) * (x - p_zmp)其中x是質(zhì)心水平位置。p_zmp是 ZMP 位置。h是質(zhì)心高度。g是重力加速度。這個(gè)公式的含義是當(dāng)質(zhì)心位于 ZMP 前方時(shí)質(zhì)心會(huì)向前加速當(dāng)質(zhì)心位于 ZMP 后方時(shí)質(zhì)心會(huì)向后減速。因此通過合理規(guī)劃 ZMP 位置就可以控制質(zhì)心的運(yùn)動(dòng)軌跡從而控制機(jī)器人的前進(jìn)速度和穩(wěn)定性。3.3 平衡控制從 ZMP 到全身力矩控制ZMP 理論是雙足步行控制的基礎(chǔ)之一。簡單來說ZMP 是地面上反作用力合力作用點(diǎn)如果 ZMP 始終落在支撐多邊形內(nèi)機(jī)器人就不會(huì)發(fā)生翻滾。但跑步狀態(tài)下機(jī)器人處于動(dòng)態(tài)不穩(wěn)定狀態(tài)單純依靠 ZMP 約束很難實(shí)現(xiàn)高速運(yùn)動(dòng)。因此現(xiàn)代系統(tǒng)會(huì)加入全身動(dòng)力學(xué)控制在滿足關(guān)節(jié)位置、速度、力矩限制的前提下同時(shí)對(duì)質(zhì)心位置、機(jī)身姿態(tài)、足端力進(jìn)行優(yōu)化。這樣可以把“誰出力、出多少力”分配到全身各個(gè)關(guān)節(jié)避免單關(guān)節(jié)過載。在工程實(shí)現(xiàn)上控制頻率越高系統(tǒng)能抑制的擾動(dòng)頻率就越高。常見的人形機(jī)器人控制頻率在 1kHz 左右也就是說每毫秒就要完成一次狀態(tài)更新和力矩計(jì)算這對(duì)計(jì)算平臺(tái)和通信總線都提出了很高要求。3.4 示例用 Python 觀察 LIPM 軌跡為了幫助理解 LIPM 中質(zhì)心軌跡的生成過程下面給出一個(gè)簡化示例。這段代碼不是真實(shí)機(jī)器人控制代碼而是用來直觀展示 LIPM 的基本動(dòng)態(tài)關(guān)系適合初學(xué)者在仿真環(huán)境里觀察。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 模擬參數(shù) g 9.81 # 重力加速度 h 1.0 # 質(zhì)心高度單位 m dt 0.001 # 控制周期 duration 0.3 # 模擬時(shí)長單位 s # 初始狀態(tài) x 0.0 # 質(zhì)心水平位置 vx 0.0 # 質(zhì)心水平速度 # ZMP 目標(biāo)位置假設(shè)在質(zhì)心前方 0.1m會(huì)推動(dòng)質(zhì)心向前加速 p_zmp 0.1 time_list [] x_list [] vx_list [] for step in range(int(duration / dt)): # LIPM 動(dòng)力學(xué)公式 ax (g / h) * (x - p_zmp) vx ax * dt x vx * dt time_list.append(step * dt) x_list.append(x) vx_list.append(vx) plt.figure(figsize(8, 4)) plt.plot(time_list, x_list, labelCoM position) plt.plot(time_list, vx_list, labelCoM velocity) plt.xlabel(time (s)) plt.ylabel(state) plt.title(LIPM CoM trajectory example) plt.legend() plt.grid() plt.show()運(yùn)行這段代碼后可以看到質(zhì)心位置和速度隨時(shí)間變化的曲線。當(dāng) ZMP 位于質(zhì)心前方時(shí)質(zhì)心會(huì)逐漸加速這反映出 ZMP 對(duì)質(zhì)心運(yùn)動(dòng)的“牽引”作用。真實(shí)系統(tǒng)中ZMP 不可能一直放在一個(gè)固定位置規(guī)劃器需要根據(jù)落腳點(diǎn)實(shí)時(shí)調(diào)整 ZMP 序列。4. 人形機(jī)器人軟件架構(gòu)競速背后的“大腦”4.1 分層軟件架構(gòu)人形機(jī)器人軟件架構(gòu)通?？梢苑殖伤膶域?qū)動(dòng)層負(fù)責(zé)電機(jī)控制、編碼器采集、IO 通信一般運(yùn)行在 MCU 或?qū)崟r(shí)內(nèi)核上。實(shí)時(shí)控制層負(fù)責(zé)狀態(tài)估計(jì)、步態(tài)控制、力矩分配運(yùn)行周期通常在 1kHz。規(guī)劃層負(fù)責(zé)路徑規(guī)劃、步態(tài)切換、任務(wù)調(diào)度運(yùn)行周期通常在 100Hz~500Hz。應(yīng)用層負(fù)責(zé)感知融合、決策、人機(jī)交互運(yùn)行頻率較低但邏輯較復(fù)雜。分層的好處是職責(zé)清晰、便于調(diào)試。跑步這類高性能任務(wù)主要考驗(yàn)實(shí)時(shí)控制層而任務(wù)導(dǎo)航和人機(jī)協(xié)作則更依賴應(yīng)用層。4.2 實(shí)時(shí)性與通信人形機(jī)器人在高速奔跑時(shí)任何超過 2~3ms 的控制延遲都可能導(dǎo)致不可恢復(fù)的摔倒。因此系統(tǒng)必須保證控制鏈路的實(shí)時(shí)性。實(shí)際操作中通常采用兩種方案方案一所有控制算法都在一臺(tái)高實(shí)時(shí)性工控機(jī)上運(yùn)行通過 EtherCAT 等實(shí)時(shí)總線與伺服驅(qū)動(dòng)器通信。方案二關(guān)節(jié)控制放到嵌入式 MCU 上主控只負(fù)責(zé)規(guī)劃計(jì)算好的關(guān)節(jié)軌跡下發(fā)到 MCU 執(zhí)行。通信總線方面EtherCAT 因?yàn)楦邔?shí)時(shí)、高帶寬、支持多從站同步成為足式機(jī)器人的常見選擇。每個(gè)關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)器作為 EtherCAT 從站可以在幾百微秒內(nèi)完成數(shù)據(jù)交換。4.3 仿真訓(xùn)練與 sim-to-real現(xiàn)代人形機(jī)器人開發(fā)已經(jīng)離不開仿真。以 MuJoCo、Isaac Gym 為代表的物理仿真器可以快速驗(yàn)證步態(tài)算法并通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練策略。但在仿真里跑通的策略不意味著能在真實(shí)機(jī)器人上直接使用這就是 sim-to-real從仿真到現(xiàn)實(shí)問題。仿真與現(xiàn)實(shí)的差距主要來自動(dòng)力學(xué)參數(shù)不完全一致關(guān)節(jié)摩擦、阻尼、結(jié)構(gòu)柔性難以精確建模。傳感器噪聲不同真實(shí) IMU 和編碼器噪聲更復(fù)雜。執(zhí)行器延遲真實(shí)電機(jī)存在響應(yīng)延遲和力矩爬升過程。解決 sim-to-real 的常見手段包括領(lǐng)域隨機(jī)化Domain Randomization即在仿真中隨機(jī)改變質(zhì)量、摩擦力、延遲等參數(shù)讓策略在多種環(huán)境下都能適應(yīng)從而提升在真實(shí)硬件上的魯棒性。4.4 示例ROS 2 控制節(jié)點(diǎn)框架ROS 2 是機(jī)器人領(lǐng)域常見的基礎(chǔ)軟件平臺(tái)。下面用一個(gè)簡化節(jié)點(diǎn)示例展示控制節(jié)點(diǎn)如何訂閱關(guān)節(jié)狀態(tài)并發(fā)布關(guān)節(jié)命令。這個(gè)示例只是框架演示接口需要根據(jù)你的機(jī)器人硬件調(diào)整。import rclpy from rclpy.node import Node from sensor_msgs.msg import JointState from std_msgs.msg import Float64MultiArray class LocomotionController(Node): def __init__(self): super().__init__(locomotion_controller) self.joint_state_sub self.create_subscription( JointState, /joint_states, self.state_callback, 10 ) self.command_pub self.create_publisher( Float64MultiArray, /joint_effort_commands, 10 ) self.get_logger().info(Locomotion controller started) def state_callback(self, msg: JointState): # 實(shí)際項(xiàng)目中這里需要調(diào)用步態(tài)規(guī)劃和力矩控制算法 # 這里僅發(fā)布一條示例命令 cmd Float64MultiArray() # 以 12 個(gè)關(guān)節(jié)為例實(shí)際數(shù)量按機(jī)器人配置 cmd.data [0.0] * 12 self.command_pub.publish(cmd) def main(argsNone): rclpy.init(argsargs) node LocomotionController() try: rclpy.spin(node) except KeyboardInterrupt: pass finally: node.destroy_node() rclpy.shutdown() if __name__ __main__: main()這個(gè)節(jié)點(diǎn)的邏輯非常簡單收到關(guān)節(jié)狀態(tài)后經(jīng)過控制算法計(jì)算輸出關(guān)節(jié)力矩指令。真實(shí)項(xiàng)目里狀態(tài)回調(diào)函數(shù)中會(huì)加入狀態(tài)估計(jì)、落腳點(diǎn)生成、全身動(dòng)力學(xué)求解等模塊計(jì)算量和復(fù)雜度會(huì)高很多。5. 硬件挑戰(zhàn)關(guān)節(jié)、驅(qū)動(dòng)與能源5.1 高功率密度關(guān)節(jié)執(zhí)行器跑步時(shí)人形機(jī)器人的髖、膝、踝關(guān)節(jié)需要同時(shí)承受體重?cái)?shù)倍的沖擊力。以 70kg 級(jí)別的全尺寸人形機(jī)器人為例奔跑瞬間膝關(guān)節(jié)峰值力矩可能超過 200Nm而且需要在幾十毫秒內(nèi)完成加速和減速。這就要求關(guān)節(jié)電機(jī)具備很高的功率密度。目前主流方案是“無框力矩電機(jī) 諧波減速器”或“無框力矩電機(jī) 行星減速器”。無框電機(jī)節(jié)省了外殼和軸承有利于減重諧波減速器體積小、減速比大適合機(jī)器人關(guān)節(jié)安裝但需要注意長期奔跑帶來的磨損和發(fā)熱問題。5.2 驅(qū)動(dòng)與總線電機(jī)性能再強(qiáng)也需要驅(qū)動(dòng)器把電流精準(zhǔn)地輸送到繞組中?，F(xiàn)在常用的關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)器大多基于 FOC磁場定向控制算法通過高速采集電機(jī)相電流和編碼器角度實(shí)現(xiàn)高動(dòng)態(tài)響應(yīng)的力矩閉環(huán)。驅(qū)動(dòng)器需要支持大峰值電流同時(shí)還要盡量減小體積和重量以適配關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)。在奔跑過程中多個(gè)關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)器需要嚴(yán)格同步。以一個(gè)周期 1kHz 的控制循環(huán)為例如果某個(gè)關(guān)節(jié)的指令晚到了 1ms整個(gè)步態(tài)可能就會(huì)失去協(xié)調(diào)。因此EtherCAT 這類支持分布式時(shí)鐘同步的總線協(xié)議非常關(guān)鍵它可以讓所有從站驅(qū)動(dòng)器在幾乎同一時(shí)刻執(zhí)行指令。5.3 能源、散熱與結(jié)構(gòu)強(qiáng)度高速奔跑的能量消耗遠(yuǎn)高于行走。機(jī)器人需要在幾十秒內(nèi)持續(xù)輸出較大功率這就對(duì)電池的放電倍率和能量密度提出了要求。實(shí)際系統(tǒng)中還需要考慮電壓跌落、剩余電量對(duì)電機(jī)輸出力矩上限的影響盡量避免因電量不足導(dǎo)致步態(tài)失控。散熱也是不可忽視的問題。電機(jī)、驅(qū)動(dòng)器、減速器在持續(xù)高負(fù)載下會(huì)產(chǎn)生大量熱量。如果溫升過高電機(jī)永磁體可能退磁驅(qū)動(dòng)器可能觸發(fā)過溫保護(hù)最終導(dǎo)致關(guān)節(jié)力矩下降。常見的散熱手段包括被動(dòng)散熱片、強(qiáng)制風(fēng)冷、甚至液冷系統(tǒng)。天工 Ultra 能連續(xù)跑完 400 米說明它在能耗管理和散熱策略上做了大量工程優(yōu)化。6. 人形機(jī)器人芯片與計(jì)算平臺(tái)趨勢6.1 端側(cè)算力需求人形機(jī)器人的“大腦”分為兩個(gè)層面一個(gè)是負(fù)責(zé)運(yùn)動(dòng)控制的實(shí)時(shí)計(jì)算通常不需要特別高的 AI 算力但對(duì)實(shí)時(shí)性和確定性要求極高另一個(gè)是負(fù)責(zé)環(huán)境感知、多模態(tài)大模型推理的 AI 計(jì)算對(duì) GPU/NPU 算力要求很高。隨著人形機(jī)器人從實(shí)驗(yàn)室走向開放場景“端側(cè) AI 算力”成為越來越重要的指標(biāo)。機(jī)器人需要在本地完成目標(biāo)檢測、語義理解、路徑規(guī)劃等任務(wù)不能完全依賴云端因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)延遲和斷網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)在工業(yè)現(xiàn)場是不可接受的。6.2 芯片廠商的布局這一波人形機(jī)器人熱潮也帶動(dòng)了機(jī)器人芯片產(chǎn)業(yè)鏈。除了大家熟悉的高性能 GPU 平臺(tái)國內(nèi)芯片廠商也在積極布局機(jī)器人方向。例如“全志科技”等廠商推出了面向智能機(jī)器人應(yīng)用的芯片方案主打低功耗、高集成度和軟硬件生態(tài)適配。從行業(yè)趨勢看未來人形機(jī)器人可能會(huì)采用“異構(gòu)計(jì)算”架構(gòu)一顆高實(shí)時(shí)性的 MCU/FPGA 負(fù)責(zé)關(guān)節(jié)控制和狀態(tài)估計(jì)一顆帶 NPU 的 SoC 負(fù)責(zé)感知與決策再搭配通信芯片和電源管理芯片形成完整的端側(cè)計(jì)算生態(tài)。對(duì)開發(fā)者來說選型時(shí)要優(yōu)先關(guān)注算力、功耗、實(shí)時(shí)性以及開發(fā)工具鏈的成熟度。6.3 如何選擇計(jì)算平臺(tái)選擇人形機(jī)器人計(jì)算平臺(tái)時(shí)可以按下面幾個(gè)維度評(píng)估維度說明實(shí)時(shí)性能否保證控制任務(wù)在規(guī)定周期內(nèi)完成是否存在調(diào)度抖動(dòng)算力密度每瓦每秒能完成多少 AI 計(jì)算是否支持模型推理加速接口豐富度是否有足夠的 PCIe、EtherCAT、CAN、USB、GPIO 接口開發(fā)工具鏈?zhǔn)欠裰С?ROS 2、是否有長期維護(hù)的 BSP 和驅(qū)動(dòng)功耗與散熱整機(jī)功耗預(yù)算是否允許是否需要額外散熱設(shè)計(jì)供應(yīng)鏈穩(wěn)定性是否容易采購是否有國產(chǎn)替代方案在原型驗(yàn)證階段很多團(tuán)隊(duì)會(huì)選擇通用工控機(jī)或高性能嵌入式平臺(tái)先把算法跑通。在量產(chǎn)階段則會(huì)根據(jù)成本和功耗做定制化芯片方案。這一輪人形機(jī)器人芯片熱詞背后的邏輯本質(zhì)上是行業(yè)從“算法驗(yàn)證”走向“產(chǎn)品落地”的信號(hào)。7. 常見誤區(qū)與討論7.1 “機(jī)器人比人類跑得快”怎么理解很多人看到 38.15s 的成績后會(huì)直接得出“機(jī)器人已經(jīng)超越人類跑步能力”的結(jié)論。這個(gè)說法并不完全準(zhǔn)確。人形機(jī)器人目前的“跑”與人類田徑意義上的“跑”存在多個(gè)差異賽道條件機(jī)器人測試是在專用場地角度、地面材質(zhì)固定與奧運(yùn)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)賽道不同。機(jī)器人尺寸不同機(jī)器人腿長、重量不同步幅差異很大。能耗方式機(jī)器人靠電池驅(qū)動(dòng)人類靠有氧和無氧代謝供能。穩(wěn)定性人類在彎道、變道、風(fēng)阻等復(fù)雜條件下依然能保持高水平控制而機(jī)器人目前更多還是在受控環(huán)境中發(fā)揮極致性能。正確的理解是38.15s 證明了人形機(jī)器人在“高速持續(xù)運(yùn)動(dòng)控制”上取得了重要突破但它并不意味著機(jī)器人在所有跑步場景中都超過人類。7.2 輪式機(jī)器人不是更簡單嗎在平地上輪式機(jī)器人確實(shí)在速度和能效上更有優(yōu)勢。一個(gè)四輪底盤加激光雷達(dá)就能完成很多移動(dòng)任務(wù)成本還遠(yuǎn)低于雙足機(jī)器人。那為什么還要做雙足關(guān)鍵在于“通過性”和“適應(yīng)性”。輪式機(jī)器人只能在地面較平整的環(huán)境中使用遇到臺(tái)階、樓梯、溝壑、亂石堆就會(huì)受限。雙足人形機(jī)器人可以適應(yīng)人類生活和工作環(huán)境比如走進(jìn)有樓梯的車間、爬上巡檢平臺(tái)的臺(tái)階、擠過狹窄的通道。人形的價(jià)值不在“比輪子跑得快”而在“能和人類共用空間”。所以輪式和腿式不是替代關(guān)系而是針對(duì)不同場景的互補(bǔ)方案。如果只在固定園區(qū)平地巡邏輪式機(jī)器人性價(jià)比更高如果任務(wù)環(huán)境充滿非結(jié)構(gòu)地形腿式機(jī)器人更有價(jià)值。7.3 人形形態(tài)真的有必要嗎“人形”是否是最優(yōu)形態(tài)在機(jī)器人領(lǐng)域一直有爭議。四足機(jī)器人如機(jī)器狗在穩(wěn)定性、負(fù)載能力方面已經(jīng)有成熟產(chǎn)品雙臂機(jī)器人配合軌道或輪式底盤也能完成部分操作任務(wù)。人形形態(tài)的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在三點(diǎn)一是與人類環(huán)境高度兼容工具、門把手、座椅、樓梯都是按人類身體尺度設(shè)計(jì)的二是操作能力人形機(jī)器人可以同時(shí)使用雙臂完成復(fù)雜任務(wù)而固定機(jī)械臂靈活性有限三是社會(huì)接受度人形機(jī)器人更容易被非技術(shù)人員理解和接受。當(dāng)然代價(jià)也很大雙足平衡難以控制、整機(jī)成本高、維護(hù)復(fù)雜、能效低。是否選擇人形取決于任務(wù)需要而不是跟風(fēng)。7.4 競速成績能代表產(chǎn)業(yè)成熟度嗎競速成績只是運(yùn)動(dòng)控制能力的指標(biāo)之一不能完全代表產(chǎn)業(yè)成熟度。真正的產(chǎn)業(yè)落地還要看可靠性機(jī)器人能否連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)千小時(shí)而不出現(xiàn)故障?？删S護(hù)性關(guān)節(jié)模塊是否易于更換軟件是否能遠(yuǎn)程升級(jí)。經(jīng)濟(jì)性購買和運(yùn)維成本是否能被客戶接受。安全性遇到突發(fā)情況時(shí)機(jī)器人能否安全降速停機(jī)不傷害人員和設(shè)備。因此看待天工 Ultra 的成績時(shí)一方面要肯定它背后的技術(shù)突破另一方面也要理性認(rèn)識(shí)從“跑得快”到“用得起、用得穩(wěn)、用得住”中間還有很長一段工程化道路。8. 給開發(fā)者的學(xué)習(xí)路線與工程建議8.1 學(xué)習(xí)路線如果你想進(jìn)入人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制領(lǐng)域可以按下面路徑循序漸進(jìn)打好基礎(chǔ)學(xué)習(xí)機(jī)器人學(xué)、線性代數(shù)、剛體動(dòng)力學(xué)、自動(dòng)控制原理。掌握仿真工具從 MuJoCo、PyBullet 或 Isaac Gym 入手先在仿真里跑通一個(gè)簡單的倒立擺或雙足模型。復(fù)現(xiàn)經(jīng)典算法手寫 LIPM 步態(tài)規(guī)劃實(shí)現(xiàn) ZMP 平衡控制再嘗試 MPC 和 WBC。學(xué)習(xí) ROS 2理解話題、服務(wù)、動(dòng)作通信模型搭建完整的感知-規(guī)劃-控制軟件棧。接觸真實(shí)硬件從單關(guān)節(jié)測試開始逐步完成整機(jī)聯(lián)調(diào)積累標(biāo)定和調(diào)參經(jīng)驗(yàn)。關(guān)注強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)習(xí) PPO、SAC 等算法嘗試用強(qiáng)化學(xué)習(xí)在仿真中訓(xùn)練步態(tài)策略并研究 sim-to-real 遷移。8.2 工程實(shí)踐建議真實(shí)機(jī)器人項(xiàng)目開發(fā)和純算法研究有很大區(qū)別這里分享幾條工程經(jīng)驗(yàn)先保證穩(wěn)定再追求速度。測試時(shí)可以先從慢速行走開始把狀態(tài)估計(jì)和控制頻率調(diào)穩(wěn)再逐步提高速度。建立完善的日志系統(tǒng)。機(jī)器人在跑步時(shí)崩潰如果沒有完整的日志回放排查問題會(huì)非常困難。做好軟硬件接口抽象?？刂扑惴ú灰途唧w的電機(jī)型號(hào)、通信總線強(qiáng)耦合方便以后更換硬件。使用硬件在環(huán)仿真。在真實(shí)機(jī)器人上跑新算法前先在仿真和半實(shí)物環(huán)境中驗(yàn)證減少炸機(jī)概率。重視踝關(guān)節(jié)的作用。高速奔跑時(shí)踝關(guān)節(jié)對(duì)姿態(tài)調(diào)整和地面反作用力控制非常關(guān)鍵不要只關(guān)注髖和膝。8.3 安全優(yōu)先原則人形機(jī)器人高速運(yùn)動(dòng)時(shí)具有較強(qiáng)的沖擊力測試時(shí)務(wù)必注意安全首次測試必須安裝機(jī)械限位和安全繩避免摔倒后造成硬件損壞。調(diào)試過程中設(shè)置關(guān)節(jié)力矩上限和速度上限防止意外輸出過大導(dǎo)致電機(jī)損壞或傷人。在開放場地測試時(shí)劃定隔離區(qū)域禁止無關(guān)人員進(jìn)入。每一次高負(fù)載奔跑測試前都要檢查電池電壓、關(guān)節(jié)溫度、緊固件狀態(tài)。安全不是測試的最后一步而是貫穿整個(gè)開發(fā)流程的設(shè)計(jì)原則。尤其是當(dāng)機(jī)器人進(jìn)入工廠、社區(qū)等實(shí)際場景后必須有完善的急停邏輯、碰撞檢測和降級(jí)保護(hù)策略。9. 結(jié)語下一站不是“更快”而是“更實(shí)用”天工 Ultra 用 38.15s 跑完 400 米確實(shí)是一個(gè)值得記錄的節(jié)點(diǎn)。它告訴我們?nèi)诵螜C(jī)器人已經(jīng)能夠以接近甚至超過人類的速度持續(xù)奔跑并且在真實(shí)場地里保持穩(wěn)定完成比賽。這對(duì)運(yùn)動(dòng)控制、執(zhí)行器設(shè)計(jì)、能源管理、實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)等整個(gè)鏈條都是一次高強(qiáng)度驗(yàn)證。但跑步從來不是人形機(jī)器人的終點(diǎn)。下一站行業(yè)更關(guān)注的是機(jī)器人能不能帶著這套運(yùn)動(dòng)能力走進(jìn)工廠、走進(jìn)倉儲(chǔ)、走進(jìn)家庭在真實(shí)任務(wù)中持續(xù)工作幾千小時(shí)而不出問題。到那個(gè)時(shí)候“更快”就不再是唯一的追求“更穩(wěn)、更聰明、更便宜、更安全”會(huì)成為比速度更重要的話題。如果你對(duì)人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制感興趣建議從開源仿真項(xiàng)目入手先把 LIPM、ZMP、MPC 這些基礎(chǔ)概念跑通再逐步過渡到真實(shí)硬件。技術(shù)文檔看一百遍不如在仿真里親手調(diào)一次參數(shù)。機(jī)器人運(yùn)動(dòng)員在賽場上每一秒的成績提升背后都是無數(shù)個(gè)小時(shí)的算法迭代和工程打磨。希望這篇文章能幫你更清楚地看懂天工 Ultra 這次首金背后的技術(shù)含量也為你自己動(dòng)手做機(jī)器人提供一條值得嘗試的路徑。