人形机器人性能现状与突破 - 当前人形机器人百米赛跑最佳成绩为21.50秒，由北京人形机器人创新中心的具身天工Ultra在2025年8月17日创造，其速度约为每秒4.65米 [7] - 人类百米赛跑世界纪录为9.58秒，由博尔特在2009年创造，机器人成绩与人类纪录尚有显著差距 [3][7][8] - 业内乐观预测，明年人形机器人的跑步速度将大幅提升，百米耗时很可能超越博尔特 [3][11][16] 跑步能力对技术验证的重要性 - 跑步是检验机器人软件和硬件综合性能的试炼，可全面评估其稳定性和可靠性 [7] - 硬件方面考验机器人的电机、关节扭矩、功率密度、响应速度及高负荷运行中的散热效率 [7] - 软件方面考验机器人的实时环境感知、动态奔跑策略调整及高速运动中的平衡稳定控制能力 [7] 腿部控制技术研发重点 - 腿部控制技术现阶段的研发重点集中在通过强化学习进行训练，在模拟环境中进行数十万至数百万次试错学习 [9] - 跑步及行走能力是机器人走向实践应用的基础，长期稳定的运动能力是其融入人类生活自主作业的关键技术基座 [9] - 训练过程包括在虚拟世界中"预演"实战进行试错学习，以及在现实环境中不断调整运控算法策略进行优化提升 [9] 工业应用面临的挑战与局限 - 在复杂工业场景中，目前人形机器人的移动速度仅为每秒1.3米，远低于人类的每秒2.5米，导致其无法跟上人类工作节奏 [13] - 腿部移动系统的能耗占机器人总能耗的八成到九成，在动态奔跑等剧烈运动时可能更高 [14][15] - 受限于自身体积，人形机器人所能搭载的电池容量通常不超过3千瓦时，满负荷运作续航仅约两个半小时 [15] 性能优化与未来发展路径 - 提升奔跑能力需优化关节耐久性、结构件耐久性、运动控制算法、核心关节扭矩密度以及功耗和散热 [10] - 降低腿部能耗的研发方向包括优化步态与控制使其更接近人类"被动行走"，以及进行双足结构优化和研发高效能驱动器 [16] - 机器人未来不仅需要在特定场景（如赛场）跑得更快，更需在工业等实用场景中解决续航问题以跑得更久 [16]