400米决赛起跑线，天骁、天卓、天骄、高羿科技的选手分列1至4跑道。摄影/新京报记者 薛珺 李木易


8月14日晚间，全球首个以人形机器人为参赛主体的综合性体育盛会“2025世界人形机器人运动会”在国家速滑馆“冰丝带”正式开幕。


在8月15日至17日，来自16个国家的280支参赛队伍齐聚北京，将在围绕竞技赛、表演赛、场景赛、外围赛四大类别共26个赛项展开487场比拼。


8月15日上午共有16个竞赛项目，精彩赛事主要有田径1500米、足球、灵机一动、自由搏击等。当天下午共有16个竞赛项目，精彩赛事有田径400米、足球、武术、工业场景物料搬运等。


其中，来自宇树科技旗下北京灵翌科技有限公司的机器人摘得1500米冠军，宇树科技旗下上海高羿科技有限公司机器人获得400米冠军，北京舞蹈学院与湖北光谷东智具身智能技术有限公司联合代表队凭借“兵马俑”机器人主题表演获群体舞蹈冠军。


人形机器人完成田径、舞蹈需要克服哪些技术难点？不同类别比赛对人形机器人有哪些具体要求？新京报贝壳财经记者对此揭秘。


田径项目

见证机器人“飞人”诞生


8月15日赛程，田径项目上演400米（预、复、决赛） 1500米（决赛）等。百米“飞人”大战成为焦点。


1500米决赛中，来自宇树科技旗下北京灵翌科技有限公司的机器人以6分34.40秒的成绩取得冠军，北京人形机器人创新中心有限公司的天骄团队机器人以6分54.92秒的成绩获得亚军，杭州宇树科技股份有限公司的机器人以7分10.28秒获得季军。


400米决赛中，宇树科技旗下上海高羿科技有限公司机器人以1分28.03秒的成绩获得冠军，北京人形机器人创新中心有限公司的天卓团队机器人以1分35.92秒的成绩获得亚军，北京人形机器人创新中心有限公司的天骁团队机器人以1分40.92秒的成绩获得季军。


“对普通人来说，1500米比赛已经跟不上机器人了。”宇树科技创始人王兴兴对两台机器人的成绩非常满意，表示跟之前测试成绩比较接近。王兴兴表示，为了这次1500米长距离赛跑做了准备，算法做了一些改进，机器人的整体表现比上半年进步明显，发挥也更加稳定。


北京人形机器人创新中心CEO熊友军介绍，此次参赛的天工Ultra机器人在运动能力、速度、稳定性、可靠性及智能程度上都有很大提升，该机器人全程通过视觉感知、环境感知，是全场唯一全自主导航完成比赛的机器人，意味着机器人“大脑”技术革命性的进步。


“我们的机器人在1500米比赛中全程以稳定速度奔跑，仅在转弯时可能需要实时决策。机器人因为装有摄像头等感知设备，所以能感知赛道白线，自主规划稳定奔跑，不会像遥控机器人那样出现偏差。”熊友军透露。


为助力机器人顺利奔跑，本次运动会的田径赛道经过特别设计。与常规田径跑道1.2米的宽度不同，此次设置的4条跑道宽度拓宽至2.1米。


此外，赛道两旁还分别设置了3米宽的遥控区，田径赛允许遥控人员跟随机器人跑动并实时操作，以确保机器人在跑道内完成比赛。


宇树科技市场经理陈希韫介绍，全尺寸机器人力量更强，爆发力更大，续航也更足，耐力相对更好。参加短跑的机器人在程序上稍微提高爆发力，参加长跑的机器人爆发力和散热能力都要提高。


参加田径赛的机器人穿鞋与不穿鞋有区别吗？陈希韫认为，区别在于可能是美观问题，对性能或者效率没有太大影响。


田径比赛对人形机器人有哪些考验？陈希韫表示，从硬件来看，400米是所有机器人最大的考验，100米太短，只需要考虑爆发即可。1500米太长，除爆发外，更多的可能是散热。400米时间非常极致，既要有强烈的爆发力，又要有极致的散热能力。


“从软件算法的角度而言，100米障碍是软件算法的最大考验。实际赛场有鹅卵石地面、沙石地面和瓦块地面，还有上下斜坡、左右斜坡以及越障坡面，这些才真正考验运动控制能力。”陈希韫认为。


表演赛：

现代与传统结合，舞动奇迹


冠军队合影。摄影/新京报记者 薛珺 李木易


8月15日赛程，表演赛有群体舞蹈（决赛）、功夫（决赛）、灵机一动（第一、二组）。其中，北京舞蹈学院与湖北光谷东智具身智能技术有限公司联合代表队凭借精彩绝伦的“兵马俑”机器人主题表演获群体舞蹈冠军。鹿明机器人科技（深圳）有限公司的鹿明机器人以89.06分获得亚军，常州海毅欧智能科技有限公司的机器人以87.60分获得季军。


鹿明机器人创始人、CTO曹俊亮介绍，人形机器人群体舞蹈是机器人技术领域的一项复杂挑战，涉及运动控制、群体协同、环境感知、计算资源分配和艺术表现力等多个维度的技术融合。其核心难点首先体现在机器人的运动控制与动态稳定性上。舞蹈动作通常包含快速移动、旋转、跳跃等复杂动作，这对机器人的实时平衡控制提出了极高要求。


“机器人需要在执行动作时不断调整重心，并通过关节力矩的精确控制来维持姿态稳定。同时，舞蹈动作的柔顺性和表现力要求机器人具备高度灵活的运动规划能力，例如逆运动学求解和动态轨迹优化，以避免自碰撞并实现流畅的动作衔接。”曹俊亮表示。


群体协同是另一个关键挑战。曹俊亮介绍，多台机器人需要在严格的时间同步下完成编队舞蹈，任何微小的延迟或通信中断都可能导致动作不同步或队形混乱。高精度时钟同步技术和低延迟通信是确保群体协调的基础。此外，机器人还需通过视觉定位或室内GPS实现厘米级精度的相对定位，以避免碰撞并保持队形稳定。在动态环境中，机器人还需实时感知地形变化（如地面摩擦系数）并调整步态，这对传感器的响应速度和数据处理能力提出了更高要求。  


计算资源的合理分配同样至关重要。曹俊亮提到，单个机器人可能无法独立处理所有传感器数据（如深度相机点云、IMU信息等），因此需要结合边缘计算或中心服务器进行分布式任务调度。同时，深度学习驱动的动作生成模型需经过轻量化处理，才能在嵌入式硬件上实时运行。  


最后，艺术表现力的实现是技术之外的更高层次挑战。“机器人不仅需要精准执行动作，还需通过关节刚度调节、LED表情变化等方式模拟人类情感表达。AI编舞系统需结合音乐节奏、文化背景生成符合美学要求的动作序列，这涉及跨模态学习与创意算法的结合。”曹俊亮表示。


新京报贝壳财经记者 陈维城

编辑 岳彩周

校对 赵琳