人形机器人大会赛事表现 - 宇树在1500米、400米、4×100米径赛中均获得金牌，其H1型号平均速度达3.8米/秒，采用遥控器以最大化性能压榨[3] - 天工Ultra凭借自主导航策略（激光雷达+环视摄像头+算法）赢得100米金牌，其环境复杂度涉及30多个关节控制，难度高于智能驾驶[3] - 魔法原子通过强化学习优化MagicBot Z1跑步姿态，2-3周内极限速度提升1米/秒至复赛水平[5] - 宇树包揽100米障碍赛金银铜牌，其子公司灵翌科技以38.36秒完赛，对比第二名PNDbotics的7分22秒，凸显技术领先优势[6][8] 行业技术瓶颈与突破 - 障碍赛75%未完赛率反映行业普遍痛点：算法鲁棒性、执行稳定性、感知运动协调性不足，宇树运动控制算法获同行认可[8][10] - 仅3/20+队伍实现全自主任务完成，优理奇在酒店清理赛夺冠，传统编程仍为主流，暴露感知泛化能力缺陷（如无法区分可乐品牌）[10][11] - 天轶2.0在物料搬运赛中展示全自主能力获亚军，显示场景化应用的技术分化[10] 技术演进方向 - 自主导航与强化学习成为性能突破关键：天工Ultra的激光雷达融合方案、魔法原子的奖励函数优化案例显示算法迭代路径[3][5] - 从"演示级"到"应用级"需跨越三大门槛：算法泛化能力、环境感知精度、自适应学习效率[11] - 赛事结果揭示真实进度：运动控制（宇树）和场景理解（优理奇）构成当前技术双主线[6][10][11]