当前位置： 当前位置：首页>荆州>人类纪录或被机器人打破？人形机器人半马前瞻：更快、更高、更实正文

\u003cdiv class=\"rich_media_content\"\u003e\u003c!--VIDEO_0--\u003e\u003cspan style=\"text-align: center;font-size: 13px;color: rgb(136, 136, 136); line-height: 14px;margin-bottom: 22px;margin-top: 8px; display: block;\"\u003e\u003c!--NO_READ_BEGIN--\u003e视频｜更快！更稳！人形机器人半马完成全流程测试\u003c!--NO_READ_END--\u003e\u003c/span\u003e\u003cp\u003e4月11日深夜，北京亦庄的赛道上，一场特殊的“全流程全要素测试”悄然进行——70余支人形机器人队伍在真实路况下完成了21.0975公里的实战演练。这并非正式比赛，而是为4月19日即将鸣枪开跑的2026北京亦庄半程马拉松暨\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_0--\u003e人形机器人半程马拉松\u003c!--VERTICAL_CARD_END_0--\u003e做最后冲刺。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e“今年的比赛可以用‘更快、更高、更实’来概括。”北京市经济和信息化局智能制造与装备产业处副处长梁洪郡在接受采访时这样展望：成绩更快，去年的冠军“天工”以2小时40分42秒完赛，而今年，多支赛队半马成绩有望跑进1小时，冲击人类半马纪录；技术水平和赛事保障水平更高，更多赛队用完全自主导航方式取代了遥操作方式；场景更实，创新技术不是在比赛中昙花一现，而是赋能机器人产品的迭代和提升，最终应用到现实场景中。\u003c/p\u003e\u003cp data-exeditor-arbitrary-box=\"image-box\"\u003e\u003cspan data-widget=\"image\" style=\"display: inline-block; max-width: 100%; width: 626px\"\u003e\u003c!--IMG_0--\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(153, 153, 153); display: block; font-size: 12px; line-height: 18px; overflow-wrap: break-word; text-align: center\"\u003e\u003c!--NO_READ_BEGIN--\u003e4月11日晚至12日凌晨，2026北京亦庄人形机器人半程马拉松全流程全要素测试活动举行。新京报记者 李木易 摄\u003c!--NO_READ_END--\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003ch1\u003e\u003c!--HPOS_0--\u003e\u003cstrong\u003e技术飞跃：从“蹒跚学步”到“疾步如飞”\u003c/strong\u003e\u003c/h1\u003e\u003cp\u003e一年时间，人形机器人究竟经历了怎样的进化？\u003c/p\u003e\u003cp\u003e“硬件和软件两方面都有重大突破。”梁洪郡分析，\u003c!--AIPOS_0--\u003e硬件上，过去跑久了关节会发热、变形，甚至直接断裂罢工。如今，\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_1--\u003e轻量化材料\u003c!--VERTICAL_CARD_END_1--\u003e、\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_2--\u003e高安全性结构\u003c!--VERTICAL_CARD_END_2--\u003e使机器人能够承受长距离高速奔跑的冲击，撑起全程5米/秒以上的高速奔跑。软件上，则像是给机器人装上一颗“智慧大脑”和一套“跑步秘籍”，\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_3--\u003e运动控制算法\u003c!--VERTICAL_CARD_END_3--\u003e从去年春晚“略显僵硬”的行走，进化到如今能流畅完成武术、舞蹈甚至穿针引线的精细动作。运动控制算法的快速迭代，让机器人学会了“怎么跑更省力、更稳当”。\u003c!--MID_AD_0--\u003e\u003c!--EOP_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_0--\u003e\u003cp\u003e“跑步姿态的优化，就像人类跑者调整跑姿一样，能大幅减少对机体的冲击，实现更高速、更稳定的奔跑。”梁洪郡说。正是这种软硬件的协同进化，让机器人的平均速度从去年的2米/秒（约7.2公里/小时）有望提升到5-6米/秒（18-21.6公里/小时）——这个速度已经达到人类顶尖选手的水平。\u003c!--AI_AD_1000--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e更值得关注的是，\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_4--\u003e自主导航技术\u003c!--VERTICAL_CARD_END_4--\u003e成为今年最大亮点。去年除“天工”外，绝大多数赛队依赖人工遥操作。不过一个细节耐人寻味：人类操作员已经追不上机器人了。去年世界人形机器人运动会百米赛，机器人速度达6米/秒（21.6公里/小时），操作手想遥控都跟不上。“半马如果真跑进1小时，遥操作难度反而更大——这倒逼自主导航必须成熟。”梁洪郡说。\u003c!--MID_AD_1--\u003e\u003c!--EOP_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_1--\u003e\u003cp\u003e今年的人形机器人半马，近四成队伍将挑战完全自主导航。赛制也为此设置了“1.2倍加权系数”，即遥控组完赛时间乘以1.2，以此鼓励自主导航技术。“最终的应用一定需要机器人自己认路、自己决策。”梁洪郡强调，“比赛规则必须面向真实场景。”\u003c/p\u003e\u003ch1\u003e\u003c!--HPOS_1--\u003e\u003cstrong\u003e百队竞速：“老朋友”、高校、国际队悉数登场\u003c/strong\u003e\u003c/h1\u003e\u003cp\u003e\u003c!--AIPOS_1--\u003e今年，赛事规模从去年的20余支参赛队伍猛增至100多支，其中北京本地赛队50余支。老面孔依旧抢眼：去年的冠军“天工”所属的北京人形机器人创新中心、亚军“松延动力”均已就位。备受关注的宇树科技也确认参赛，梁洪郡透露：“宇树从2024年到2026年春晚进步飞快，这次相信会有精彩亮相。”\u003c!--MID_AD_2--\u003e\u003c!--EOP_2--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_2--\u003e\u003cp\u003e同时，高校队伍异军突起，约20所高校参赛，数量是去年的10倍。清华、北航等团队通过企业提供的机器人本体和算法框架，在短时间内实现高水平突破。“高校参与的价值在于人才储备。”梁洪郡说，“学生们在这样有影响力的赛事中检验成果，积累的经验会成为他们进入行业的坚实基础。”\u003c/p\u003e\u003cp\u003e此外，5-6支国际队伍也将同场竞技。\u003c/p\u003e\u003ch1\u003e\u003c!--HPOS_2--\u003e\u003cstrong\u003e服务机器人“后勤团”亮相，机器狗化身配速员\u003c/strong\u003e\u003c/h1\u003e\u003cp\u003e\u003c!--AIPOS_2--\u003e比赛本身是极限测试场，但赛场周边正变成机器人综合能力的展示窗。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e超过50台服务机器人将承担赛事保障工作。机器狗充当稳定配速员（“配速兔”），清扫机器人处理赛道上的矿泉水瓶，餐饮机器人提供咖啡、美食，还有拉拉队机器人表演助威。“围绕赛事打造了9大类场景，这是面向真实服务的一次集中演练。”梁洪郡说。\u003c!--AI_MID_AD_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e据他介绍，新增的“\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_5--\u003e机器人勇士挑战赛\u003c!--VERTICAL_CARD_END_5--\u003e”面向应急救援、复杂地形通过等真实需求，设置附加赛项，进一步推动技术从“炫技”走向“实用”。\u003c/p\u003e\u003ch1\u003e\u003c!--HPOS_3--\u003e\u003cstrong\u003e人机混跑，还要等多久？\u003c/strong\u003e\u003c/h1\u003e\u003cp\u003e\u003c!--AIPOS_3--\u003e“人机混跑”是无数观众和科技爱好者对机器人马拉松的期待：人类选手和机器人并肩起跑，同一赛道，同一规则，谁快谁慢一目了然。这一场景何时能实现？\u003c/p\u003e\u003cp\u003e“从去年第一届创办时，我们就想过能不能实现人机共跑，但技术难点很多。”梁洪郡坦言，最直接的风险是：机器人可能失控。尽管今年技术大幅提升，但比赛中的意外仍可能发生，比如碰撞、绊倒等。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e他介绍，从赛事举办角度，田联等主管单位不允许这种方式。马拉松作为成熟的体育赛事，有严格的竞赛规则和安全规范。人类选手与机器人同场竞技，目前在全球范围内没有先例，也缺乏相应的赛事规则框架。“这和当年自动驾驶上路非常相似。即便技术成熟到一定程度，监管层面的问题依然存在。”\u003c!--AI_AD_1001--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp\u003e“最终一定会实现，只是时间问题。”梁洪郡说。\u003c/p\u003e\u003ch1\u003e\u003c!--HPOS_4--\u003e\u003cstrong\u003e北京多区每年采集机器人高质量数据数十万小时\u003c/strong\u003e\u003c/h1\u003e\u003cp\u003e\u003c!--AIPOS_4--\u003e2025年全球人形机器人出货量1.7万台，其中中国企业贡献了1.4万台，占比超过80%。\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_6--\u003e具身智能\u003c!--VERTICAL_CARD_END_6--\u003e的竞争，本质是高质量数据的竞争。北京在海淀、亦庄、石景山等地已建成超1.8万平方米的机器人训练场和数据采集基地，每年采集高质量数据达数十万小时，可以较好地支撑大量初创企业和龙头企业进行产品创新和技术迭代。\u003c!--MID_AD_3--\u003e\u003c!--EOP_3--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_3--\u003e\u003cp\u003e有业内人士提出：机器人训练达到100万小时，就能走入家庭。梁洪郡对此持谨慎乐观态度：“100万小时是估计值，但治理机制必须同步跟上——出了事故责任怎么认定？这需要制度设计。”\u003c/p\u003e\u003cp\u003e他说，机器人进入工业制造、物流分拣甚至家庭，还需要迈过两道坎：技术成熟度和治理机制。工业场景要求99.9%以上的任务成功率，家庭场景则面临\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_7--\u003e非结构化环境\u003c!--VERTICAL_CARD_END_7--\u003e的巨大挑战。“折中的公共服务场景，比如政务大厅，可能率先落地，因为它相对标准化，而且对错误容忍度更高。”\u003c/p\u003e\u003cp\u003e北京汇聚了全国最顶尖的科创资源，包括高校、人才、企业、场景等。举办人形机器人半马，是否意味着北京已经具备“制定规则”的资格？“这是我们的目标，是否做到还需要时间检验。”梁洪郡说，“但北京在比赛实践中制定的规则，比如电池标准、重量限制、操作方式等，一定比关起门想出来的更有指导意义。”\u003c!--MID_AD_4--\u003e\u003c!--EOP_4--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_4--\u003e\u003cp\u003e“比赛里暴露的问题最真实，找到的迭代方向最精准。”他说，比如机器人在赛道上练就的长续航能力，完全可以迁移到危险环境巡检、应急救援等真实场景中，这才是比赛最大的价值。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e他表示，今年，北京市经信局将做好生态建设者，在关键共性技术攻关方面，通过“揭榜挂帅”引导企业合力突破芯片、关节等瓶颈；在开源开放生态上，促成企业、高校、科研机构共享平台与数据；在场景供需对接上，为场景方与机器人方案提供方进行精准匹配。\u003c/p\u003e\u003cp\u003e新京报记者 张璐\u003c/p\u003e\u003cp\u003e编辑 刘梦婕 校对 张彦君\u003c/p\u003e\u003cdiv powered-by=\"qqnews_ex-editor\"\u003e\u003c/div\u003e\u003cstyle\u003e.rich_media_content{--news-tabel-th-night-color: #444444;--news-font-day-color: #333;--news-font-night-color: #d9d9d9;--news-bottom-distance: 22px}.rich_media_content p:not([data-exeditor-arbitrary-box=image-box]){letter-spacing:.5px;line-height:30px;margin-bottom:var(--news-bottom-distance);word-wrap:break-word}.rich_media_content .qn-editor-copy p:not([data-exeditor-arbitrary-box=image-box]){letter-spacing:unset;line-height:unset;margin-bottom:unset;word-wrap:unset}.rich_media_content{color:var(--news-font-day-color);font-size:18px}@media(prefers-color-scheme:dark){body:not([data-weui-theme=light]):not([dark-mode-disable=true]) .rich_media_content 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