宇樹翻上墻、銀河夾烤腸：2026年春晚機器人哪家強？

圖片來源：2026中央廣播電視總臺春節聯歡晚會

2026年的央視春晚舞臺，機器人無疑成為了全場的焦點。

松延動力的仿生人形機器人與著名演員蔡明配合演繹小品，宇樹科技的人形機器人“絲滑”演繹中國武術，銀河通用機器人在舞臺上串臺詞、疊衣服，魔法原子八臺機器人隨著音樂節拍，與人類同步舞動。

數據顯示，馬年春晚開播兩小時（2月16日20:00-22:00），京東機器人搜索量環比增長超300%，客服問詢量增長460%，訂單量增長150%。新增訂單覆蓋全國100多座城市，從一線城市到大小縣域均有分布。

“春晚直播結束，主創團隊就像考試結束，接下來就是等待觀眾‘閱卷’。”總臺馬年春晚總導演于蕾表示，今年的春晚機器人“濃度”超高，希望通過節目讓觀眾看到中國機器人產業立體化的狀態。

而在觀眾看熱鬧之余，春晚登臺的四家機器人廠商到底成色幾何呢？

宇樹科技，確有“真功夫”

2026年春晚舞臺上，宇樹科技作為春晚機器人合作伙伴第三次登臺亮相，依舊穩定發揮了當前行業人形機器人運動控制領域的頂尖水準。

《武BOT》節目中，宇樹科技的人形機器人實現了多項全球首次技術突破：實現全球第一次連續花式翻桌跑酷，全球第一次彈射空翻、空翻最大高度超3米；全球第一次單腳連續空翻、兩步蹬墻后空翻，以及全球第一次Airflare大回旋七周半等高難度動作。

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“今年機器人的頭部激光雷達、靈巧手等硬件和軟件做了很多升級。”

宇樹科技創始人王興興表示，此次機器人在快速奔跑中完成了穿插變陣和武術動作，這種高動態、高協同的集群控制技術是全球首次亮相。“這個動作非常實用，為后續機器人在其他場景集群或單臺機器人調度做好了鋪墊。”

據介紹，在集群協同層面，演出使用全新升級的高并發集群控制系統進行協同控制，實現了幾十臺機器人實時協同動作，動作同步誤差嚴格控制，達成超低同步延遲。

此外，宇樹科技通過AI處理本體感知數據，并與3D激光雷達數據深度融合，每秒處理上百次環境信息。這套算法保障機器人在劇烈運動后仍能精準定位，防止在空翻等劇烈動作下，傳統定位算法丟失跑飛的問題。

圖片來源：2026中央廣播電視總臺春節聯歡晚會

定位算法與控制算法的加持，讓機器人能夠快速準確地完成復雜隊形穿插，最終促成了全球首次全自主人形機器人集群武術表演（帶集群快速跑位）。

“未來希望在AI能力的提升情況下，讓人形機器人更多地去從事一些危險性或者體力勞動，去真正提高生產力，提高大家的生活水平。”王興興稱。

小品、舞蹈、夾烤腸，機器人包圓春晚舞臺

宇樹科技之外，諸如銀河通用、松延動力和魔法原子，則分別在賀歲微電影《我最難忘的今宵》、小品《奶奶的最愛》以及《智造未來》歌曲表演中出現。

比如，銀河通用人形機器人Galbot G1展示了收拾桌面碎杯、貨架取物、夾烤腸等一系列貼近生活的實操能力，將智能機器人的應用場景帶入公眾視野。

圖片來源：2026中央廣播電視總臺春節聯歡晚會

“和傳統的舞蹈機器人不同，它不依賴一套提前錄制好的舞蹈動作，也不需要遙控器。銀河通用機器人搭載了我們自研的具身大模型銀河星腦，它能夠讓我們機器人看得懂環境，聽得懂人類的指令，自主干好活。”

銀河通用機器人團隊負責人王鶴表示，Galbot G1高度集成的30多個電機，可以完成22個自由度的抓取動作。這一雙穩定絲滑的手，遠遠超出了現有應用場景對人形機器人能力的需要，大多數場景雙夾和吸盤就夠用了，是春晚讓他們團隊提前解鎖了“高階版”場景任務。

在《智造未來》歌曲表演中，魔法原子的6臺人形機器人，則與易烊千璽、陳小春、言承旭、羅嘉豪同臺完成表演。

小品《奶奶的最愛》中，松延動力四臺雙足人形機器人和一臺仿生人形機器人，首次出現在了春晚語言類節目中。

圖片來源：2026中央廣播電視總臺春節聯歡晚會

“語言類節目的走位調度極為嚴格，機器人每完成一次動作都要精準地落在固定的點位上，不能有一點震動導致機器位移，否則會影響演員的走位，這對機器人自身運動控制的精度要求非常高。”

松延動力方面表示，為此，研發團隊重新設計了側手翻、后空翻、前空翻、后手翻、后空翻跪地的動作，再讓導演組選出適合節目的后空翻和側手翻。能達到最終的效果，是松延動力人形機器人產品對自身運動精準控制的體現。

熱鬧之后，機器人仍有漫漫長路

四家機器人企業的同臺競技，讓2026年的春晚成為了機器人登場密度最高的一屆，被網友戲稱為“機器人春晚”。

據悉，各家機器人廠商為爭取春晚合作權益，投入不菲。據業內人士透露，報價區間在6000萬元至1億元，相當于部分初創企業全年研發成本。春晚表演推高機器人曝光率的同時，也標志著國產人形機器人從實驗室樣機邁入工程化運行階段。

不過，在春晚的熱鬧之后，邁入新階段的機器人產業，仍有漫漫長路要走，也依然面臨著諸多路線爭議。

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比如，具身智能一直仰仗的VLA技術路線，在實際開發過程中正在面臨越來越多的挑戰。

所謂VLA模型，即視覺-語言-動作模型。它的技術邏輯可以簡單描述為，將人類指令和外界多模態信息（聲音、圖像、視頻）轉化為計算機語言，繼而控制機器人行為。

但在VLA模型的訓練中，互聯網上的靜態、非結構化文本和圖像數據，并不是訓練所需的核心數據。訓練VLA模型需要的具身智能數據，是連續的、動態的、三維甚至四維的時空軌跡流。而物理世界數據的稀缺與復雜性，成為了制約VLA模型能力躍升的主要瓶頸。

金沙江創投的董事長朱嘯虎就認為，當前人形機器人商業化路徑不清晰，批評其演示功能（如翻跟頭）與解決實際問題的“干活”能力脫節，并因此批量退出相關投資項目。

作為iRobot聯合創始人、MIT機器人實驗室前主任的羅德尼·布魯克斯，則是目前最嚴厲的批評者之一。他直言埃隆·馬斯克對于人形機器人的量產和能力預測是“純粹的幻想”。

“行業需要分辨當下的量產是由真實的商業需求驅動，還是僅由政策補貼和投資熱度催生的偽需求。”

智源研究院院長王仲遠還公開表示，如果不是由真實需求形成的量產，而是由示范項目帶來的一次性小需求，持續的量產就很難達成。一旦落地效果達不到預期，采購方會暫停購買，行業可能就會進入低谷。

圖片來源：2026中央廣播電視總臺春節聯歡晚會

不過，在機器人創業者看來，前路雖有挑戰，但機遇也并存。

“常溫超導體、可控核聚變，可能在物理原理上就是個‘問號’。可能這個宇宙就不允許這種東西存在，人類花再多時間精力也不可能實現。”

王興興此前就對筆者表示，與它們相比，人工智能機器人雖然需要解決的問題很多，但都是有方法的。只要花時間和腦力投入，智能是可以在機器人身上復現的，它并不存在物理意義上的約束。

按照王興興的最新說法，人形機器人想要達到“ChatGPT時刻”?，機器人需要在80%的陌生場景中，聽懂語言或文字指令后，成功完成約80%的任務（如遞水、整理房間）。

他預測，這一里程碑式的突破最快可能在1-2年內實現，最晚也不會超過3-5年。但他也強調，機器人進入普通家庭仍需要一個相對較長的過程，因其涉及倫理道德、安全性等更復雜的問題。（作者 | 科技潛線，文 | 饒翔宇 編輯 | 鐘毅）