人形机器人性能现状与目标 - 当前人类百米赛跑世界纪录为9.58秒，由博尔特于2009年创造 [1] - 中国人形机器人目前最好的百米成绩为21.50秒，由具身天工Ultra在2025年世界机器人大赛上创造 [2] - 机器人百米速度与人类纪录相比仍有显著差距，即便速度提升一倍仍无法与运动员相比 [3] 技术挑战与研发重点 - 跑步是检验机器人软硬件综合性能的关键试炼 [2] - 硬件挑战包括电机、关节扭矩、功率密度、响应速度及高负荷运行下的散热效率 [2] - 软件挑战在于实时感知环境、动态调整奔跑策略、保持高速运动中的平衡稳定 [3] - 腿部控制逐渐受到重视，主要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尝试 [3] - 长期稳定的运动能力是人形机器人走进人类生活并自主作业的关键技术基座 [3] 性能提升路径与行业预期 - 针对特定场景进行专门优化后，机器人奔跑能力可能迅猛提升 [6] - 行业人士乐观预计，明年人形机器人运动会上将出现百米速度超过博尔特的机器人 [1][6] - 智元机器人正针对机器人走路及奔跑的速度和稳定性进行改进，涉及关节耐久、结构件耐久、运动控制算法优化、核心关节扭矩密度及功耗散热优化 [4][5] 应用场景瓶颈 - 在复杂工业场景中，目前人形机器人速度仅为每秒1.3米，远低于人类的每秒2.5米，导致其无法跟上人类步幅融入作业产线 [6] - 腿部或足式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 [7] - 机器人受限于自身体积，搭载的电池容量通常不超过3千瓦时，用户反馈不满之一为满负荷运作仅两个半小时的续航 [7] - 在制造业场景中，若八成功耗用于维持双足站立行走，剩余能耗不足以完成有效的搬运或拣选任务 [7] 能耗优化方向 - 降低腿部能耗的方向包括优化步态与控制，使运动更接近人类的“被动行走”，利用惯性自然摆动以减少主动驱动 [8] - 另一方向是进行双足结构优化，例如研发更高效能的驱动器及探索更多形式的双足机械结构 [8]