“天工Ultra”人形機器人在今年4 月19 日北京亦莊的人形機器人半程馬拉松比賽中一舉奪魁，跑出了2小時40分的成績。實際上，“天工Ultra”比賽當月才快速推出，是由北京人形機器人創(chuàng)新中心研發(fā)的。其不僅擅長奔跑，還能夠在各種草地、沙地、石子路進行泛化奔跑，而該機器人使用的通用機器人母平臺是“天工”(如圖1)，由國家地方共建具身智能機器人創(chuàng)新中心（以下簡稱“國創(chuàng)中心”）推出。

圖1 熊友軍與"天工"機器人

“天工”平臺為何能在很短的時間內(nèi)助力打造“半馬之王”？“國創(chuàng)中心”在人形機器人/ 具身智能生態(tài)方面能提供哪些資源？在今年8 月北京“2025 世界機器人大會”論壇上，總經(jīng)理熊友軍介紹了相關情況，發(fā)表了講演：“天工驅動，開物共生：構建具身智能產(chǎn)業(yè)新生態(tài)”。

1   人形機器人潛力大、發(fā)展快、在試點

現(xiàn)在全球人形機器人發(fā)展迅猛。據(jù)摩根士丹利發(fā)布的一份報告，預計2050 年全球人形機器人的數(shù)量將會突破10 億臺，價值將會超過5 萬億美元。

在“2025 世界機器人大會”的展會上，可看到人形機器人產(chǎn)業(yè)已具備了“需求拉動+ 技術驅動”的雙輪驅動。

今天，人形機器人的出貨大部分在教育、科研及展示場景。一些企業(yè)老總與熊友軍總經(jīng)理交流時表示，今年上半年甚至今年一季度的出貨量已超過去年全年。這是一個非常令人驚喜的結果。這些人形機器人更多是在泛工業(yè)和商業(yè)服務領域做試點。試點結束之后可能會看到更多的場景落地。遠期來看，人形機器人在家庭、養(yǎng)老、陪伴等領域會有更大的需求。正是這些需求的拉動，使得人形機器人產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。

2   技術進步顯著

在應用的背后，是這幾年技術的飛速進步，以及成本這兩年大幅下降（因核心零部件技術的迭代加快），上下游產(chǎn)業(yè)鏈的配合得到很大提升，工藝迭代也變得更加穩(wěn)定。

在技術方面，運動控制領域有非常大的進步：由傳統(tǒng)的基于算法優(yōu)化迭代的model based 運動控制，轉向新的范式——基于leaning based的運動控制。另一個顯著進步是AI大模型的驅動，AI在機器人大腦方面的應用使機器人有更好的人機交互和環(huán)境感知、決策等能力，使機器人有能做更多工作的可能性。

在企業(yè)層面，更多的是技術和產(chǎn)業(yè)的拉動。在良性循環(huán)中，基礎運動控制能力在迭代，同時也有很多企業(yè)開始做自主決策、自主思考、基于大模型的探索等。例如在具身智能體方面，國創(chuàng)中心推出了“慧思開物”（通用具身智能平臺），很多公司開始做VR 大模型，也有一些實驗模型，促進了機器人的自主思考和決策的能力。

機器人有了基本思考能力之后，基于沿途下蛋的考慮，國創(chuàng)中心等單位開始在一些結構化的場景上做試點探索，例如在汽車工廠、特種領域等，取得了較好的成績。預計今后會有一些小批量規(guī)模化的產(chǎn)品落地。同時在一些復雜場景中，也有一些頭部公司在多機協(xié)同方面做復雜應用。

3   三大技術挑戰(zhàn)

國創(chuàng)中心的平臺也從“最能跑”向“最好用”方向迭代，以布局機器人應用的完整生態(tài)。目前已在物流打包和工業(yè)分揀等場景做布局，以及電力巡檢、帶電作業(yè)等領域做了一些工作。

在做這些工作的過程中面臨著很多技術挑戰(zhàn)，當然這些也是行業(yè)共同面臨的問題。

第一，在認知與判斷方面存在不足，具體表現(xiàn)在對于環(huán)境的理解。李飛飛教授（注：美國國家工程院院士、斯坦福大學教授）正在做空間智能，因為目前在物理交互方面的誤差還是比較大的，尤其在物理規(guī)律的認知方面。例如由于有重力和摩擦力，一個杯子掉到地上可能會碎，捏一個雞蛋可能會碎，但是捏一個玻璃球不會碎，可見物理交互方面的感知還有很大的提升空間。另外在機器人自主學習和思考方面也有很多可以提升的地方。

第二，跨本體和多場景、多技能的通用性方面。國創(chuàng)中心已做了很多數(shù)據(jù)收集，這些數(shù)據(jù)基本上在單一的場景或單一的本體下可以，但是在多場景、多技能方面有很大的瓶頸。

第三，移動導航和操作協(xié)同。典型的問題是在移動時常常用搖控器來操作，因為機器人的定位和導航能力遠遠不足，不像汽車上有很多環(huán)境感知的傳感器。另外在移動時，移動和操作這兩個網(wǎng)絡經(jīng)常是分開的，因此很少看到機器人能一邊移動、一邊操作。

4   國創(chuàng)中心的解決方案

4.1 技術層面

基于上述技術挑戰(zhàn)，國創(chuàng)中”也給出了自己的解決方案，例如在業(yè)內(nèi)首次提出了基于雙模驅動的自主學習體系，發(fā)布了自己的具身智能試點模型和多模態(tài)的大模型。通過這種雙輪驅動，使機器人能夠在思考空間里自主學習、自主迭代，而無需像現(xiàn)在一樣——很多思考依賴于數(shù)據(jù)、人工的標注、人類的經(jīng)驗。

在機器人泛化能力方面，“國創(chuàng)中心”推出了初具泛化能力的通用操作VLA的基座模型，是一個跨本體的VLA模型。國創(chuàng)中心已經(jīng)在一些標準的測試集上做了測試，證明了其VLA模型具有本體的泛化能力，可以跨本體進行操作，同時也能跨任務、跨場景表現(xiàn)出較好的泛化能力，這樣能最大化地提升機器人的部署能力，提升部署效率，減少部署成本。

在導航和全身運動控制方面，國創(chuàng)中心開發(fā)出了基于新網(wǎng)絡的感知算法，能夠很快構建機器人在移動過程中的精確語義地圖，使機器人在這個環(huán)境里可以安全、可靠、穩(wěn)定地運行。在全身控制方面，國創(chuàng)中心也發(fā)布了全身協(xié)同的移動操作的算法框架，將移動的控制器和操作控制器、平衡控制器結合在一起，讓機器人在工作過程中能夠隨時切換，使機器人能夠保持運動過程中有非常好的平衡性，同時能做一些精細的操作。

4.2 開源開放層面

國創(chuàng)中心在構建機器人的產(chǎn)業(yè)生態(tài)過程中，還發(fā)現(xiàn)有很多行業(yè)共同的痛點，例如在共性技術平臺方面，具身智能的數(shù)據(jù)基地方面，中試驗證平臺方面等，因此也在構建這部分的能力。

首先，國創(chuàng)中心在構建具身智能共性技術的研發(fā)平臺，包括“天工”具身智能平臺，已經(jīng)把天工設計的圖紙、運動控制算法框架全部開源開放了。

國創(chuàng)中心也在機器人大、小腦方面發(fā)布了具身智能體“慧思開物”，包括多模態(tài)大模型、具身智能模型以及具身智能體的多任務通用操作等模型。國創(chuàng)中心計劃逐步開放它們，希望有更多的開發(fā)者和應用者在上面做二次開發(fā)。

在開源社區(qū)方面，已經(jīng)建立好第一代開源社區(qū)。開源了“天工”的一些本體，像運動控制的本體，包括跑馬拉松機器人的算法框架已經(jīng)開源，前期大量的數(shù)據(jù)已經(jīng)進行了開源；另外還有一些訓練的工具。這些開源平臺可以在國創(chuàng)中心網(wǎng)站或智元網(wǎng)站，以及GitHub 和Hugging Face上看到。

4.3 打造全鏈條的閉環(huán)

在數(shù)據(jù)集全鏈條的閉環(huán)方面，國創(chuàng)中心也在打造數(shù)據(jù)飛輪，已經(jīng)在北京市政府的支持下建設業(yè)內(nèi)首個具有真實場景的數(shù)據(jù)采集基地，以及基于高保真仿真環(huán)境的數(shù)據(jù)采集基地，既包括人形機器人的，也包括輪式、四足和協(xié)作臂等多模態(tài)機器人的。

同時，“國創(chuàng)中心”也會開展算法驗證、模型評估、模型訓練等工作。希望建造一個采集成本較低，場景多元，能夠覆蓋各種訓練范式的全鏈條的閉環(huán)。

4.4 架起從實驗室到量產(chǎn)之間的橋梁

圍繞架構起“實驗室創(chuàng)新與規(guī)模化量產(chǎn)”之間的橋梁，“國創(chuàng)中心”也在構建具身智能的中試驗證平臺，希望打通量產(chǎn)的最后1公里。目前已經(jīng)完成了前期的建設，正在建設第二期。開源開放的中試工廠包括了整機聯(lián)調測試、工藝驗證，還有很多本體裝配、生產(chǎn)標準工藝、標準設備的研發(fā)。

4.5 建設公共的測試實驗室

在標準和檢測方面，人形機器人產(chǎn)業(yè)還需要標準的支撐。我國已經(jīng)牽頭建設各種標準，包括強制的標準、安全的標準、倫理的標準以及測試的標準等。這些標準建起來之后需要有測試的機構來執(zhí)行。國創(chuàng)中心也在牽頭建設公共的測試實驗室。希望能夠與行業(yè)伙伴一起來完善測試體系，使國內(nèi)機器人的標準統(tǒng)一起來，各種測試手段多樣化，爭取未來在人形機器人產(chǎn)業(yè)起來的時候，能夠服務好這個行業(yè)。

“國創(chuàng)中心”正立足北京、輻射全國，做好產(chǎn)業(yè)生態(tài)的服務，爭取在打造覆蓋六大核心環(huán)節(jié)的基礎上，集聚更多的人形機器人上下游企業(yè)，建好產(chǎn)業(yè)生態(tài)，與業(yè)界伙伴攜手開啟具身智能應用的新紀元。

（本文來源于《EEPW》202509）