沒有遙控器，北京2025世界人形機器人運動會上首個“百米飛人”誕生，天工奪冠！

來源：高校人工智能與大數據創新聯盟

2025年8月17日，2025世界人形機器人運動會100米、4x100米決賽收官。北京人形機器人創新中心（國地共建具身智能機器人創新中心）的具身天工Ultra以全自主方式進入100米賽跑決賽，最終獲得冠軍。四臺具身天工Ultra組隊參與4x100米比賽，收獲亞軍。

機器人正在參加100米決賽。主辦方供圖。

在100米賽跑及此前結束的400米、1500米比賽中，具身天工Ultra是全場所有選手中唯一采用全自主導航系統的機器人，全程無需人工遙控。這是具身天工Ultra繼機器人馬拉松大賽采用UWB半自主導航后的又一重磅升級，實現了復雜動態環境下實時環境理解與自主運動規劃。

在具身智能進化的道路上，“扔掉遙控器”絕非簡單的功能取舍，而是機器人能否真正擁有自主“大腦”的跨越。遙控操作的本質，是讓機器人臨時借用人類的大腦，由操作員代替完成環境感知、路徑規劃，并輔助動態平衡控制。全自主模式，則意味著需要機器人靠自身完成感知-決策-執行閉環，自主應對可能的突發狀況。

賽場上，面對多名機器人運動員同向開跑的復雜環境，具身天工Ultra全程無需人工干預，穩定在規定賽道內高速前進，未因串道、沖出跑道、干擾其他選手而受犯規處罰，具備極強的控制穩定性。

在此前的長跑比賽中，即使以高速沖入大曲率彎道，具身天工Ultra仍能克服轉彎側傾，按預定路線完成比賽，展現了自主導航與動態控制相融合的強大能力。

事實上，具身天工的“自主模式”早已超越賽道上的白色分道線。北京人形在“慧思開物”平臺下最新發布的“人形機器人全身控制自主導航系統”，已可讓機器人具備點對點導航、動態障礙感知和實時自主避障能力，面對路面障礙也可自主規劃避障路線，未來在工廠、特種作業、家庭等應用場景均可完成環境感知和自主路徑規劃。

具身天工Ultra在賽道上的穩定表現，是其核心自主導航與控制技術成熟落地的有力證明。這不僅為復雜動態環境下的機器人應用夯實了基礎，也為人形機器人從賽場邁向更廣闊的生產生活場景開啟了新的可能。

專訪北京人形機器人創新中心總經理熊友軍：具身天工從“最能跑”向“最好用”發展

沒有遙控器、全自主導航、快速起步、穩定奔跑、精準沖線……8月17日，2025世界人形機器人運動會三天賽事收官，在最后一日舉辦的100米決賽中，來自北京人形機器人創新中心（以下簡稱“北京人形”）的具身天工Ultra機器人摘金。

在400米、1500米、4×100米接力賽項目中，北京人形派出的多支團隊還斬獲了三個亞軍、一個季軍的成績。此外，在場景賽物料整理技能競技中，天軼2.0機器人斬獲1金1銀，物料搬運比賽中則摘得1銀1銅，酒店場景迎賓服務技能競技摘得1銀。三天賽事，北京人形團隊共獲得2金6銀2銅的好成績。

在100米、400米和1500米比賽中，具身天工Ultra機器人是全場唯一的全自主導航技術完賽的機器人，這背后依托的是其視覺感知、運動規劃與自主智能決策的能力。

賽后，北京人形機器人創新中心總經理熊友軍在接受新京報貝殼財經記者專訪時表示，具身天工Ultra能夠自主奔跑，核心突破在于“大腦”的革命性升級，“不用遙控，靠自己導航和決策就能跑完整個比賽。”其表示，未來，機器人提速還需解決關節可靠性、穩定性與發熱控制等問題。

此次北京人形還參加了工廠場景和酒店場景的比賽，熊友軍表示，北京人形的發展重心已從“最能跑”轉向“最好用”，從考驗下肢能力的跑步，轉向需要眼、腦、手協同的實際作業，這是技術維度的重要切換。

熊友軍認為，體育賽事為機器人產業提供了絕佳的交流與展示平臺，而機器人的未來更在于落地“3D”場景，目前中國在人形機器人本體和“小腦”（運動控制）領域已具備強競爭力，隨著技術持續突破，機器人走進生活、參與生產將加速實現。

北京人形機器人創新中心總經理熊友軍。(新京報記者 李學浩 攝)

具身天工自主奔跑秘訣在“大腦”

新京報：在1500米決賽中，具身天工Ultra作為全場唯一全自主導航完賽的機器人，獲得了亞軍的成績，這個成績你滿意嗎？

熊友軍：挺滿意的，我們參加比賽更注重體驗和交流，成績是第二位的，能展示自身水平就夠了。這是一次很好的交流機會，看到同行和整個產業都在快速進步。相比之前的馬拉松，這次參賽的具身天工Ultra機器人在運動能力、速度、穩定性、可靠性上有很大的提升，尤其是智能程度，這次機器人奔跑全程依靠視覺感知、運動規劃和智能決策完成，是全場唯一全自主導航完成比賽的機器人，這意味著機器人“大腦”技術革命性的進步。

我們對機器人的“大腦”做了大幅的優化，前段時間我們在世界機器人大會上發布了具身世界模型體系、人形機器人全自主導航系統、跨本體VLA模型XR-1等創新技術，這些技術將助力機器人“大腦”進化，是重要的技術節點。

所以我們的機器人在1500米比賽中可以全程保持穩定速度奔跑，僅在轉彎時可能需要實時決策。機器人裝有攝像頭，可以感知賽道白線，自主規劃在賽道內偏左的位置奔跑，不會像遙控機器人那樣出現偏差。

新京報：宇樹機器人此次在1500米比賽中奪得冠軍，其比賽中的技術或步態對具身天工有何啟示？

熊友軍：步態是重要的研究方向，尤其在商用或家居環境中，需要優美的步態。本次比賽很多公司都升級了步態，這很好，對具身天工也有啟發，未來我們會對步態做更好的訓練和升級。

新京報：在100米、400米、1500米等項目中，你們對機器人的續航、爆發力有哪些不同的技術布局？

熊友軍：1500米對機器人的續航來說沒有問題，經過馬拉松的考驗，1500米對機器人可靠性、穩定性的要求對具身天工來說是“降維”，因此我們更注重機器人的自主智能程度。參加完馬拉松之后，我們公司的策略就從“最能跑”向“最好用”去發展了，希望讓機器人真正走進生活、能干活。跑步考驗下肢能力，干活則需要眼、腦、手等協調，這是不同的技術維度。

此次田徑比賽，機器人的升級主要在“大腦”，即我們的“慧思開物”平臺，比如軟件算法、控制層面，最明顯的變化是全自主不用遙控。各個田徑比賽之間的運動控制沒有太大區別，主要是配速不同，100米可能配速更高。

新京報：機器人奔跑速度的極限是多少？提速的關鍵卡點在哪？

熊友軍：關鍵卡點在于機器人關節的可靠性、穩定性和發熱控制。從運動控制的原理來看，可以通過調整步幅和步頻提升速度，但步頻提升會對關節的電流、扭力、速度提出更高要求，當步頻增加的時候，電流和輸出功率可能會隨之翻倍增加，導致機器人關節嚴重發熱，這是產業未來需要攻克的方向。

新京報：100米障礙賽中，路面有礫石路、崎嶇路，還有繞樁、連續斜坡等，這對人形機器人來說有哪些考驗？

熊友軍：主要考驗機器人的平衡運動控制算法能力，也就是機器人“小腦”的環境泛化能力。機器人需要適應各種環境，這對算法的要求很高，我們需要在虛擬仿真空間里面去訓練機器人，以讓它適應多種環境。

新京報：從半程馬拉松到現在的運動會，體育賽事對人形機器人產業發展的意義在哪里？

熊友軍：我覺得意義是非常大的。首先運動會吸引了很多觀眾參與進來，對普通大眾來說是一次科普；其次，運動會也是一個宣傳平臺，能讓大家了解各個機器人企業、產業發展現狀和科技進步趨勢；第三，提供了對接的機會，企業可以展示產品、對接資源，甚至找到一些客戶和投資者，對整個機器人產業推動作用還是很大的。

中國制造業對機器人需求量大

新京報：天軼2.0機器人為什么要參加工廠場景的物料搬運和物料整理競技？

熊友軍：主要因為這些場景在實際中落地應用更快，而且有更多需求。物料搬運和物料整理來自企業一線生產的真實需求，所以參賽很有價值。在這兩個比賽中，我們的機器人采用的是輪式底盤，主要出于落地、成本和穩定性考慮，因為如果落地應用的話，輪式機器人更便宜而且穩定性更好，應用方也會考慮投入產出比。

新京報：工廠場景任務對機器人的技術挑戰有哪些？

熊友軍：像工廠這種對一線生產時間有要求的場景，它對技術的綜合要求是非常高的。機器人首先需要具備操作能力，即用眼、腦、手等協調完成任務；其次是移動能力，比如從A點到B點的搬運，需要做好路徑規劃和導航，這涉及空間智能這類前沿領域；再次是涉及對物理世界的理解，比如搬運不同重量的箱子時，重心應該怎么變化以保持平衡，放置策略又是怎么樣的，這些都需要機器人去思考。

除此之外，機器人還要進行復雜的任務規劃執行，比如先要進行環境感知，然后進行任務規劃，還要進行決策。所以我們推出的“具身世界模型體系”，可以讓機器人去做決策、反思、思考和學習。

新京報：未來機器人要適應更多場景、提升適應能力，有哪些發展方向？

熊友軍：機器人優先落地的是工業場景，尤其是特種工業，即危險（dangerous）、骯臟（dirty）、枯燥且人類不愿干的簡單重復工作（dull）的“3D”場景，這里面有大量的需求。中國制造業體量大，即使只有20%的場景需要機器人，需求也足夠多。

北京人形聚焦技術探索與開源開放

新京報：北京人形在行業中的定位是什么？

熊友軍：作為國家級創新中心，我們需要做的是進行技術探索，并開源開放給行業，如解決搬運、分揀等工作中的共性關鍵技術問題。

新京報：北京人形在解決行業共性問題和標準化建設方面做了哪些工作？

熊友軍：首先我們提供開源開放的標準平臺，包括通用機器人平臺“具身天工”和通用具身智能平臺“慧思開物”，兩者結合形成了我們全棧的機器人技術方案，我們將兩個平臺開放給行業，讓大家避免去底層內卷。其次，我們還牽頭制定標準，通過牽頭多項國家和國際標準的起草，規范機器人安全、法律法規等問題，保障上市機器人的安全可控。除此之外，我們還提供中試驗證平臺，對機器人的生產工藝等進行驗證測試，幫助創業公司打通從實驗室到量產的環節。

新京報：中國在全球機器人產業格局中處于什么位置？與國際先進水平相比有何差距？

熊友軍：在人形機器人領域，中美處于領先競爭地位。中國在機器人本體、“小腦”方面有強競爭優勢，與全球最先進國家處于同一水平線，部分領域領先，如本體制造供應鏈。在“小腦”（運動控制）方面，國內已能達到國際水平；“大腦”（具身智能大模型）方面，各國處于同一起跑線，差距不大。北京人形需要集中精力做好研發和產業化落地，助力中國機器人產業保持優勢。（來源：新京報）

全國高校人工智能與大數據創新聯盟

全國高校人工智能與大數據創新聯盟（簡稱:高校聯盟）是由清華大學、浙江大學、中南大學、東北大學、上海工程技術大學、重慶郵電大學、東北林業大學、佛山科學技術學院、曲阜師范大學、黑龍江大學、海豚大數據科技等全國54家高校、企業共同發起，于2018年5月26日在北京中國科技會堂正式成立。迄今為止，聯盟發展會員300多家, 覆蓋全國20多個省市。聯盟由一批積極投身于“人工智能、大數據、區塊鏈”教育事業的高校、科研機構、企事業單位和個人自愿組成的公益性、全國性學術交流服務平臺。中國工程院原常務副院長、中國工程院院士潘云鶴、中國科學院院士陳國良、中國工程院院士李伯虎擔任聯盟名譽理事長，中國工程院院士譚建榮擔任聯盟理事長。聯盟工作接受工信部、國家網信辦等政府部門行政管理和業務指導。聯盟主要工作是推進產教融合、校企合作、協同育人。(加盟微信13651193492)

華算人工智能研究院

華算人工智能研究院全稱是“山西省華算人工智能研究院有限公司”，是經山西轉型綜合改革示范區管理委員會批準，于2023年10月在太原成立的第一批專業研究人工智能、賦能數字經濟產業發展的獨立法人組織。華算人工智能研究院依托全國高校人工智能與大數據創新聯盟專家委員會及理事會資源，按照山西省委省政府、山西轉型綜合改革示范區管理委員會發展人工智能、數字經濟的系列文件精神和工作計劃，將研究院打造成為山西省發展人工智能、數字經濟的示范應用推廣平臺，同時面向全國開展人工智能業務。華算人工智能研究院名譽院長由中國工程院院士李伯虎擔任。研究院內設AI產業學院共建中心、實訓實習就業中心、實驗室建設中心、專家智庫等6個職能部門。歡迎加入華算人工智能研究院專家智庫，共同賦能高校AI人才培養及產教融合事業發展。

高校區塊鏈專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟區塊鏈專委會（簡稱:高校區塊鏈專委會），是由北京大學、浙江大學、武漢大學、西南財經大學、北京交通大學、鄭州大學、貴州大學、桂林電子科技大學、山西農業大學、佛山科學技術學院、陜西師范大學、中國網安、海豚大數據科技等全國40多家高校、企業和機構共同發起，于2019年12月7日在廣東省佛山市正式成立。目前發展高校及企業會員70多家。中國工程院院士、浙江大學教授陳純擔任高校區塊鏈專委會名譽顧問；福州大學教授蔡維德、中國計算機學會區塊鏈專委會主任斯雪明教授、中國人民銀行數字貨幣研究所副所長狄剛擔任高校區塊鏈專委會名譽主任；北京大學信息科學技術學院區塊鏈中心主任陳鐘教授擔任高校區塊鏈專委會主任。高校區塊鏈專委會主要工作是促進高校區塊鏈教育，為高校區塊鏈專業建設及學科發展提供專家咨詢服務。

高校元宇宙專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟元宇宙專業委員會（簡稱:高校元宇宙專委會），是由清華大學、湖南大學、浙江大學、四川大學、汕頭大學、河北金融學院、保定市元宇宙協會、英偉達中國、海爾衣聯網研究院、海豚大數據科技(天津)有限公司等全國20多所高校、企業和機構共同發起，于2022年11月5日在北京正式成立。中國工程院院士、計算機軟件與虛擬現實領域專家趙沁平擔任高校元宇宙專委會名譽顧問；中國工程院院士、北京航空航天大學電氣與自動化學院名譽院長、中國航天科工集團有限公司科技委高級顧問李伯虎擔任高校元宇宙專委會名譽主任；清華大學信息國研中心可信軟件和大數據部常務副主任邢春曉擔任高校元宇宙專委會主任委員。目前已發展高校及企業會員30多家。高校元宇宙專委會主要工作是促進高校元宇宙教育、加強校企合作、推動元宇宙專業建設及學科發展，為元宇宙教育教學提供專家咨詢服務。

高校數字經濟專委會

全國高校人工智能與大數據創新聯盟數字經濟專業委員會（簡稱:高校數字經濟專委會），是由華算人工智能研究院、清華大學、北京大學、中國人民大學、中國社會科學院信息化研究中心、四川大學、北京外國語大學、北京科技大學、北京工業大學、北京語言大學、北京化工大學、北京聯合大學、北京物資學院、北京印刷學院、西藏民族大學、河北金融學院、重慶財經學院、蘇州城市學院、北京中關村軟件園、百度、海豚大數據科技等全國60多家高校、企業和機構共同發起，于2024年1月12日在北京正式成立。清華大學經濟管理學院教授姜旭平、北京大學信息管理系教授賴茂生、中國社會科學院信息化研究中心主任姜奇平、中國科學院大學經濟與管理學院教授呂本富擔任高校數字經濟專委會主任委員。高校數字經濟專委會主要工作是促進高校數字經濟專業建設及學科發展，推動產學研合作，為高校數字經濟專業教育教學提供專家咨詢服務。

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