腾讯科技《AI未来指北》特约作者 小燕

编纂 郑可君

直击人形呆板人半马：天工Ultra冲在前，人类陪跑员喘在后

呆板人在跑马 拉松，背面跟着一群工程师。

4月19日，在北京亦庄举行的首届人形呆板人半程马拉松角逐中，20多台人形呆板人“痴钝进步”，几十位工程师在后方一路陪跑，他们忙着调算法、换电池、抗干扰。

这场马拉松角逐，不光是为了比速率，更是对人形呆板人根本能力的验证——验证它们是否具备长时间、一连、自主的运动能力。

为什么要让呆板人跑马 拉松？因为实验室的美满条件 无法模拟实际路况的繁芜 与不成 控。唯有在一连20公里的真实环境中，关节结构、能耗效率、散热能力和运动算法才会被周全 暴露，而这恰是 “人形呆板人产业能否落地”的第一道门槛。

在此时点，腾讯科技“具身之路”系列直播邀请了三位长期关注 并深度参与呆板人产业实践的嘉宾，共同 拆解这场“跑出来的能力测试”背后真正的技术焦点与产业价值。

• 于浩｜联想控股副总裁

• 谌威｜钛虎呆板人产品 生态负责人

• Nixon｜呆板人范畴资深产品 司理、呆板人赛事筹谋者，腾讯新闻创作者（腾讯新闻ID：南山区张震）

焦点要点：

1、为什么人形呆板人必要一场马拉松？

马拉松不是为了比速率，而是用真实环境做一场“根本运动能力”压测。在长间隔、非理想园地中一连运行，是检验人形呆板人能否走向实际应用 的第一道门槛。

2、它暴露了哪些焦点技术挑战？

一台呆板人跑完半马，背后是关节精度、热管理、电源系统、掌握 算法、通讯干扰等问题的周全 暴露。这是一场系统工程的极限训练训练 ，不只是测“能不能 跑”，而是“撑得住多久”。

3、跑步能力能否迁移到真实场景？

马拉松只是开始 。当呆板人能完成长 时间稳定运动，意味着它开端具备进入安防、巡检、配送等高负载场景的潜力。但真正决定 商业化落地的，是“小脑”能力标准化之后，“大年夜 脑”能否快速跟上。

以下为直播的嘉宾发言精华整理：

人形呆板人为什么必要一场马拉松？

Nixon：我们先聊个轻松的话题——当你们听说 “人形呆板人跑马 拉松”这件变乱时，第一反响 是什么？是以为大年夜 胆，照旧以为有点离谱？

于浩：我当时确切 感到惊讶。此前有媒体找我聊过“呆板人登山”的设法主意 ，我就以为难度太高，实验起来很难。没想到不久之后就听说 要办“呆板人马拉松”。

早先，我以为 角逐要求呆板人全程自主运行，了解 后发明 ，主办 方允许使用“遥控”甚至“跟跑”模式，整体门槛并没有想象中那么高。但这也未尝不是件好事。毕竟现在的人形呆板人在技术和应用 上都还不够成熟，与其把角逐看成竞技，不如看作一个展示平台。不同企业带来了各式各样 的呆板人，有高有矮、功能各异，不光可以展示优势，也能暴露短板，是行业互相观摩、交换的好时机。

这就是我们常说的“PDCA”轮回 ——Plan、Do、Check、Action（即筹划、实验、检查、处理处罚的闭环管理流程）。经由过程 实践暴露问题，再进行优化，是一个很好的闭环过程。

谌威：这是一个行业对外展示阶段性结果的时机。就像赛车一样，不是只靠一台车，而是背后有完整 的保障系统支撑。人形呆板人要“跑起来”，背后也同样必要一个调和共同的团队。这次马拉松的意义，不在于比谁跑得快，而在于有没有勇气迈出这一步。

从参赛办法 来看，现在“遥控”占了主流。因为“跟跑”模式对环境要求比较高，稳定性也不太好。一样平常必要一个领跑员与呆板人坚持 三到五米的间隔，身上贴有二维码或其他辨认标识，呆板人经由过程 视觉追踪技术实现跟随。这种办法 对辨认精度和路径掌握 要求都很高，容错空间非常小。

Nixon：说到底，这其实是一项系统工程。即便两台呆板人外形完全一致，它们的摩擦力、限速设定、调校精度等细节也可能纷歧 样，结果跑出来的轨迹也可能完全不同。

谌威：没错。每台呆板人都必要专人调试——哪怕只是两条腿的摩擦力纷歧 致，都有可能影响行走路径和整体稳定性。

如今的呆板人，远不是“即插即用”的设备，而是一个高度繁芜 的系统集成体。所以这也非常费人力，光是准备一台参赛呆板人，就有二三十人参与，涉及算法开辟、硬件调试、现场运维等多个环节。

于浩：所以各人担心计心情 器人“抢饭碗”，其实为时尚早。就如今来看，一台呆板人背后，可能还要靠几十个人共同 推动它进步。

我之前也开打趣说，跑一场呆板人马拉松，至少得有人跟着背电池、做维修。这不光没有代替人类的工作，反而还发明 了一些新工作岗亭 。

谌威：不少呆板人公司光现场实验的团队，就有三个人。一个负责操作掌握 ，一个处理处罚突发环境，另一个负责后勤保障，跟着保障车一起办法。车上会装有备用电池、电源、支架等设备，确保呆板人在遇到问题时能快速应对。

于浩：就像足球角逐中有医疗团队随时待命，这边也是一样，算是“呆板人马拉松的医疗车”。

谌威：是的。并且 主办 方也设置了七个补给站，每隔三公里提供电池改换 和必要的物资，保障系统 照旧比较完整 的。

Nixon：我也特别想强调这一点。这次是半程马拉松，不是全马。主办 方鼓励企业用一台呆板人跑完整 程，但中途 换呆板人、换电池等操作都是被允许的，只要在时间限制内完成即可。

其余 ，这次的关门时间也比人类半马延伸了半小时，就是考虑 到呆板人整体速率会更慢。是以 ，这场角逐考验的并不是谁跑得最快，而是谁能稳定、平安 地对峙 到止境。

谌威：对，这次角逐最特其余 一点是全部参赛企业都在统一 标准下老实面临自己的技术状态，不再像过去 那样经由过程 剪辑展示“呆板人陪我一天”的表演 场景。对于"大年夜 众," 来说，这次是非常难得的真实展示，也是一种科学普及 。

一场长跑，能否证明人形呆板人焦点竞争力？

Nixon：接下来我们深入 聊一聊。从机电系统、掌握 算法等角度动身 ，呆板人要完成一场马拉松，焦点挑战毕竟有哪些？

谌威：从系统层面看，最焦点的挑战之一是关节设计，全部 行业现在约略 分为三种筹划 ：谐波关节、行星关节和直线关节（行星滚柱丝杠）。

它们在减速器结构上存在差异，减速器的感化 是将电机的高速、低扭矩转换为得当关节运动的低速、高扭矩。减速比的不同，会直接影响呆板人输出的效率和相应能力。

打个比喻 ，就像骑自行车换挡，不同挡位下，踩踏的感觉完全不同。好比一些可以舞蹈、鲤鱼打挺的呆板人，多采用高相应、高效率的行星关节，整机高度在1.3米摆布 ，重心低，平衡性好。

于浩：关节结构、算法能力和身高体型这些要素，都邑 共同 影响呆板人的运动表现。

谌威：没错。除告终构，还有一个症结 挑战是散热。运动强度大年夜 的呆板人电流大年夜 ，发烧 量高，甚至可能是平凡筹划 的三到四倍。必须 办理热管理问题，才能包管长时间稳定运行。谐波关节筹划 虽然 功率不算太高，但可以一连运行一到两个小时，得当长时间任务。

Nixon：那假如热控没有问题，但速率不够，是不是就只能慢慢地“走”？

谌威：是的，热控安靖 的呆板人，可能牺牲了速率，表现更像是稳定的“行走”而非“奔跑”。

并且 在软件算法层面，实际环境和实验室差距很大年夜 。像亦庄这次的赛道，地面并不平整，中心略高、两侧稍低，还可能出现减速带和碎石。这种繁芜 地形对算法的鲁棒性要求很高——呆板人必须 在受到干扰时依然能坚持 平衡，否则 很轻易偏移甚至摔倒 。

Nixon：所以行业约略 可以分为两类呆板人：一类是“等人高”的大年夜 个子，虽然 跑得慢，但稳定、长期，得当长间隔任务；另一类是身高约一米的小型呆板人，动作快、灵活，但续航较弱，得当表演 型场景？

谌威：可以这么分。大年夜 要型呆板人更强调是否能淘汰进补给站、稳定一连地运行；而小型呆板人则更注重速率和动作表现。

Nixon：那于浩老师 ，从投资者的角度来看，假如我们把“马拉松”作为一个能力背书，它毕竟能代表哪些技术水平？

于浩：我以为这要看详细的角逐模式。

假如是遥控模式，观察的主假如 硬件层面的能力，好比关节、电机、能耗、散热等；假如是全自主模式，那就必要呆板人具备环境感知、路径规划、动作决议等能力，难度更高；跟跑模式则是其余 一种，必要呆板人能够准确跟随、快速相应前方目的。

所以三种模式的能力要求是有本质区其余 。但无论是哪种模式，关节强度、热控能力、系统鲁棒性这些底层指标是共通的，特别是在马拉松这种长间隔场景中，更轻易暴暴露系统级的问题。

就像足球队角逐前要踩场一样，呆板人也必要提前顺应实际园地。实际中可能遇到各种不成 控身分 ，好比突发大年夜 风、其他呆板人摔倒 等，这些环境都必要算法层面做出快速判断与调整。

Nixon：确切 。假如呆板人遇上坡道或强风，要怎样坚持 平衡？

于浩：这要看是否是自主掌握 。假如是遥控，那就靠人来判断环境并手动干预；假如是自主模式，那就必要依靠呆板人大年夜 脑中的感知系统实时做决议。

谌威：呆板人在行走、爬坡或步态恢复时，全部关节模组的数据和其他传感器数据，都邑 在掌握 芯片里建模，它会实时的调整参数，在一秒钟内对呆板人身上电机发近千次指令，来坚持 全部 呆板人系统平衡。

Nixon：也就是说，即就是 遥控模式，呆板人仍然必要一定的“自我判断”能力，而遥控更多只是起到导航的感化 ？

谌威：可以这么明白。主动驾驶依靠高清地图 导航，而呆板人当前还做不到完全等效的路径规划。在坚持 平衡这件事上，最终靠的照旧呆板人自身的大年夜 脑去实时判断和决议。

不同厂商在模型训练和算法实现上存在很大年夜 差异。有的呆板人专门训练过高低 坡、台阶，有的只能应对平地。我们钛虎以硬件为主，也在积极引入各类算法和开源框架，与我们的产品 融会 ，提拔顺应能力。

Nixon：明确。那除了运动掌握 和环境顺应之外，在户外“开放式马拉松”中，还有哪些症结 瓶颈必要突破？

谌威：挑战还挺多。好比结构稳定性——呆板人在长时间高频运动中，会不停遭受震动和冲击。结构件假如设计不公道，很轻易出现松动甚至损坏，尤其是在金属材料反复受力的环境下，会发生 “金属疲劳”，导致强度降落甚至断裂。这在长间隔、高强度的马拉松中尤其必要器重。

另一个症结 问题是换电。实验室里常用的是直连电源或标准电池包，但户外角逐要求快速换电，最好是热插拔结构。有些厂商已经做了这方面的设计，好比主控电源有备用供电模块，主要电池则像无人机一样，可以“一插即用”，全部 改换 过程甚至不必要一分钟。

于浩：我们常说“热插拔”，其实就是在不克制呆板运行的环境下改换 电池。这个概念可能有些观众还不太认识，简单表明一下是很有必要的。

谌威：对，就是在不关机的状态下完成电池改换 ，效率更高，也更平安 。

Nixon：明确了。刚才 你们还提到一个“金属疲劳”问题，经由过程 一些材料 ，我们确切 看到不少相关的损伤案例。

于浩：金属疲劳是个紧张身分 ，其余 还有一个轻易被忽略的问题是通讯干扰。你想象一下，现场有那么多呆板人同时运行，端赖无线旌旗灯号 连接 ，旌旗灯号 之间非常轻易互干系扰。

谌威：尤其在赛道周边有地铁、人群麋集、手机旌旗灯号 重叠的地方，干扰会更加显着。

于浩：呆板人自己带着大年夜 批 电机，电磁干扰强。如今又缺乏统一 的赛事标准，不同厂商的通讯模块可能都工作在相同频段，这就轻易造成系统级其余 干扰风险。

还有一点值得强调，如今许多人对人形呆板人抱有很高的盼望，但实际上它的难度甚至凌驾了主动驾驶。汽车只必要在二维平面上掌握 ，而人形呆板人采用双足运动，涉及平衡坚持 、重心变化、动态反馈等一系列繁芜 变量。是以 ，我们应该 对这项技术坚持 足够的明白和耐心。

Nixon：确切 。好比有呆板人公司公开表示，他们在测试中出现过脚踝结构断裂的问题。有的团队实验让呆板人“穿鞋”，听说如许能明显提拔续航和跑速。各人假如有时机到现场，可以留意一下“穿鞋”和“不穿鞋”之间的差异。

谌威：人形呆板人假如金属脚直接着地，震动会非常猛烈。穿鞋确切 可以起到一定的减震感化 。

于浩：但我有一个疑问：穿鞋是否会引入更多不愿定 性？好比鞋底摩擦系数、结构稳定性这些身分 ，会不会反而带来新的问题？

谌威：现在大年夜 多数呆板人的“脚底”结构，确切 还不具备像人类鞋子那样的摩擦力和人体工学属性。穿鞋其实是借助人类长期演化出来的成熟减震工具。有一些呆板人公司也在实验开辟橡胶脚垫版本，盼望在减震性能和结构稳定性之间取得平衡。

于浩：我明白了。从工程角度来看，结构越繁芜 ，变量就越多。能否经由过程 更简洁的设计实现同样的结果，也值得探索。

Nixon：那关节在长时间运动下，散热问题怎么办理？好比跑完整 个21公里，一个关节可能要一连运动十几万次。

谌威：现在大年夜 多数呆板人主要依靠金属外壳进行被动散热。从技术上，各人的焦点思路 是从电机本体动身 办理发烧 问题，好比经由过程 优化绕线办法 、提拔减速器效率、改良 金属结构的导热性等本领来低落热量积聚。

最终目的是进步关节的“扭矩密度”——也就是在更轻的结构下，实现更高输出的同时低落发烧 与电流负载。其余 ，谐波减速器相较于传统的行星减速器，它在散热效率和整体性能上具备优势。

Nixon：如今许多研讨 报告也在强调，谐波减速器是人形呆板人中的焦点零部件。

于浩：没错。呆板人运动和汽车纷歧 样，我们常说“加速轻易，减速难”。特别是在呆板人跑步减速的过程中，掌握 算法尤为症结 。这个阶段往往必要双脚同时发力，平衡和调和性都处于最不稳定的状态。

Nixon：是的，我刚才 想表达的是，人形呆板人在减速阶段，必要双脚同步发力，而在加速时主要依靠单脚发力。这种“双足协同”的掌握 逻辑，对系统的调和性和掌握 算法都提出了更高的要求，可能就像人类双手协同操作繁芜 任务一样。那么，下肢在减速阶段的这种共同，会不会在算法层面带来额外挑战？

于浩：确切 云云。减速阶段最症结 的是坚持 平衡，同时还要处理处罚双脚间的调和共同，算法的难度会更高。

谌威：假如要从算法层面进行细化讲解，可能必要专门的算法团队来睁开。现在行业主流的办法 是使用“统一 框架+自我学习”的策略来办理，好比经由过程 强化学习，把加速、减速、不同地形等各种状态都经由过程 训练覆盖进去。

所以并不是把每个动感化 显式规则 写死，而是经由过程 大年夜 批 数据训练，把这些状态“跑”出来，让呆板人徐徐学会应对各种繁芜 情况。

Nixon：明确了。也就是说，像进步、减速、转弯这些状态切换，并不是靠详细规则 一步步掌握 ，而是作为整体被打包在强化学习模型中，让系统在运行中自己“学会”。

谌威：对。靠的就是大年夜 批 训练和数据积聚，去不停优化模型，让呆板人在不同状态下都能做出公道反响 。

Nixon：既然是比谁跑得快，为什么不消呆板狗？四足呆板人现在运动能力更强，有的甚至联合了轮腿结构，效率和速率都更优。那为什么这场马拉松一定要用“人形”呆板人来跑？这背后的意义是什么？

于浩：我们最近其实也讨论过这个问题——为什么一定要“人形”？我以为这和人类对呆板人的长期想象有关。

从小时间看《铁臂阿童木》开始 ，我们心中“呆板人”的原型就是有手有脚、像人一样的存在。这个“人形”形态像是一种文化符号，也是一种生理投射。就像中国神话中女娲造人，是用黄土捏出人的样子。人形呆板人在某种水平上承载了我们最早对工具的想象——它要像我们、替换我们、进入我们原本的位置。

从实用角度看，人形也确切 更得当进入人类环境中。不管是爬楼梯、开门、扶电梯照旧坐办公桌，人形结构都能直接适配现有的社会环境。而呆板狗或其他异形结构则必要重新设计空间和工具，整体改造 成本很高。

所以说，人形是一种“通用性更强的替换形态”，哪怕它在效率上不是最优的选择。

Nixon：谌总，你作为做关节的，从产品 落地的角度来看，人形和呆板狗的区别在哪？

谌威：首先，这次是马拉松角逐，而马拉松本就是人类的竞技项目，人形呆板人参与在情势上是合情公道的。从功能上讲，我总结了几点：

第一，这个世界 是为人类设计的，人形呆板人在空间顺应性方面天然具有优势。

第二，现在的工具和界面大年夜 多服务于人的身材结构，好比把手、按钮、工具的大年夜 小和高度都基于人设计，人形呆板人可以无缝对接，无需额外改造 。

第三，统一 的形态有利于规模化分娩 。就像汽车的“四轮”已经成为工业标准，“双足+两臂”的人形也是一种可以标准化的工业形态，有助于复制和降本。

第四点很症结 ，是关于数据迁移。人类的行为数据可以直接用于训练人形呆板人，而要把这些数据迁移到呆板狗等异形结构上，训练成本更高，转化效率也更低。

并且 ，这次角逐不只是为了“跑”，它本质上是在测试人形呆板人的“根本身材能力”。我记得客岁在世界 人工智能大年夜 会上，世界 规模 内真正能“走起来”的呆板人其实并不多，大年夜 部分还必要吊装辅助。

但这次不同，各人的呆板人都动起来、走起来了。说明在系统稳定性、关节性能、掌握 算法等方面，行业已经逐步迈过了“能动”的门槛。马拉松是一种非常得当做“压力测试”的场景，就像人类体检一样，你得先经由过程 根本体能测试，才能进入更高阶任务。

之后我们可能会看到更多不同体型的呆板人登场，不止是标准身高的一米七，也许 两米高的大年夜 个子也能参与其中。这说明全部 行业正在向前迈出一大年夜 步。

Nixon：刚才 你提到数据训练，这一点确切 很症结 。我们很难让一只真实的狗去为呆板狗做标准示范，但人类不同。人类在各类真实工作场景中的行为数据，可以被直接收罗和结构化，用作人形呆板人学习的输入。训练结果的症结 ，只在于数据的时间跨度和规模大年夜 小。

谌威：是的，人类的数据天然具有高度结构化的特点，非常得当迁移到人形呆板人系统中。这也是人形形态更具“学习效率”的一个紧张缘故原由。

人形呆板人参与马拉松，是否具备实际应用 的迁移价值？

Nixon：我们进入本日的最后一个部分。如今我们看到，有的呆板人在马拉松中展现出较强的耐力，有的则更突出动力性能。你们怎么看，这些能力是否可能迁移到实际应用 场景？好比安防、配送等必要长时间运行、路况繁芜 的环境，是否可以借此建立 起更强的工程能力？

谌威：我以为答案是必定 的。马拉松对呆板人而言，其实是一种根本能力测试。而未来的真实应用 场景，对它的要求只会更高。好比在工厂 中，呆板人可能必要一连运行八小时以上，现在主流人形呆板人的续航能力平日 只有一到两个小时。再如电网巡检、山区功课 这类任务，地形繁芜 ，对呆板人坚持 动态平衡的要求更高。还有像核工业这种特殊场景，还涉及强电磁干扰等问题，对系统稳定性构成巨大年夜 挑战。

是以 ，未来的呆板人形态一定是高度定制化的。我们提供的是一套人形平台筹划 ，但真正落地时，必要依照 不偕行业的详细需求进行二次开辟。这也是我们强调“从本体关节动身 ”构建可扩展 年夜 系统的缘故原由。

于浩：我非常认同。无论这次角逐中表现出的是技术优势，照旧暴露的问题，最终都邑 反哺研发工作。好比关节疲劳、电源管理、散热策略等，都是下一阶段可以重点优化的标的目的 。

从本质上看，马拉松是一个任务目的单一、交互行为较少的场景，但它为我们提供了一个高强度、长周期的“能力压测”窗口，对产品 稳定性和算法鲁棒性来说，是一个非常有价值的检验平台。

未来的呆板人形态不会只有人形一种，也纷歧 定必须 依靠电池供能。在工业场景中，完全可以使用外接电源办理续航问题；甚至有些应用 场景并不必要下半身，只有上肢系统也可以自力 完成任务。

谌威：我们确切 也有客户只采购双臂系统，不必要完整 的人形平台。

于浩：症结 在于找到“最合适的呆板人形态”来完成“最合适的任务”。扫地呆板人就是一个非常成功的例子，轮式结构稳定、高效，反而更得当它的功能。假如把它做成人形，那就成了画蛇添足。

我以前在高校还见过一台刀削面呆板人，只有两只机械臂，没有下半身，但它可以一连、稳定地完成任务。这就是范例的“形态合适”。

所以我们办这场马拉松，并不是为了验证“呆板人能不能 跑完”，而是借助这个过程探索：哪些能力具备迁移价值、哪些技术可以跨场景集成。

Nixon：我明白，如今各人对人形呆板人的关注 ，很大年夜 一部分来自于它们的“运动能力”终于达到 了某个门槛。虽然 它们现在还不能 胜任繁芜 的感知或服务类任务，但仅凭“能走、能跑、能坚持 稳定”，就已经能够登上春晚、出如今展会等舞台。

而马拉松，把这个“运动能力”进一步推向极限——要求它长时间运行、高速切换状态、结构耐久靠得住 。

我设想，未来是不是可以依照 体型、驱动结构设立分组，好比设1米2和1米7两个身高品级。如许厂商就会围绕 这些标准化目的进行专项优化，就像汽车拉力赛那样，推动行业建立 分级标准、带动上鄙俚配套。

好比在这次角逐中，最大年夜 挑战可能不是算法，而是底层机电系统。假如能提拔能量转化效率，那意味着呆板人可以跑得更远、工作更久。

谌威：我补充 一点。人形呆板人在短期内确切 更像是一个技术探索标的目的 ，它推动的是全部 行业的“能力上限”。但在这个过程中，许多症结 模块会向下沉淀。

举个例子，过去 在工业主动化场景中，人类仍需参与处理处罚那些非结构化的繁芜 任务。但当我们把人形呆板人路径中成长 出的智能模块，好比视觉辨认、多模态掌握 等，移植到传统机械臂系统中，它立刻就能胜任更多产品 、更繁芜 的任务。

所以人形呆板人的意义，并不光仅是要“通用替换人类”，而在于它撬动了整条产业链对“繁芜 智能”的重新构建。

从单臂到双臂的演进，不只是提拔了操作的自由度，也拓展了任务的繁芜 度。正如于总所说，人形并纷歧 定是“双足+双臂”的完整 形态，“双臂优先”的构型在许多实际场景中也非常有价值。

Nixon：未来我们是不是可以增加 一些新测试项目，好比评估操作能力？让呆板人在关闭 空间里完成如洗碗、做饭等必要感知和精致动作共同的任务。

于浩：我看到这次已经设有“人气奖”这种软性评估指标。未来也许 可以考虑 引入“互动性”测试，好相比人面板、交互逻辑等设计，让呆板人经由过程 更有表现力的形象与观众建立 连接 。这也表现了人构造系的一种演化趋向 。

Nixon：那我们最后再讨论一个实际问题。本日参加角逐的企业中，有些表现很出色。在投资人眼中，这些“领先者”是否具有真正的成长 性？它们的商业模式是否已经具备清楚路径？于总，你怎么看？

于浩：这是一个非常实际且紧张的问题。我们把这次马拉松看成一次“技术嘉光阴”，是盼望让更多人直观地明白呆板人行业的成长 近况。但回到投资逻辑，最终决定 一家企业能否走得长远的，仍然是商业模式是否成立——也就是技术是否能与实际场景对接，能否形成闭环。

哪怕技术再先进，假如没有合适的落地场景，也难以构建起可一连的商业轮回 。中国的优势就在于产业根本美满、应用 场景丰硕 。只要能找到真实的需求侧，就有时机形成“技术—应用 —成本”三位一体的正向生态。

从掌握 论的角度来看，这本质上是一个“正反馈回路”——成功的应用 带动技术成熟，成熟的技术进一步提拔应用 效率。大年夜 模型的火爆，就是这种“涌现机制”的范例案例。

我以为在呆板人这个赛道上，“应用 落地”还是主线。投资人、研发人员 、商业团队三方必须 精密共同，找到合适的场景和成本结构，全部 行业才能走向成熟。

Nixon：确切 。商业模式从来不是一开始 就明确的。人形呆板人刚能舞蹈的时间，没人想到它能登上春晚、成了舞台主角。这就是应用 的天然演化。

好比在国外，还有人提出“养老呆板人+保险服务”的组合模式。包罗政策、法律、付出系统 等各个环节，都必要随着产业希望逐步构建。

谌威：从我们产业内的明白动身 ，呆板人系统可以被拆分为三层：

第一层是硬件本体，第二层是“小脑”——也就是掌握 算法，第三层是“大年夜 脑”——任务规划与决议系统。

这场马拉松主要测试的是前两者：本体和小脑能力。在未来一到两年内，小脑能力有望趋于标准化，焦点的行走、跳跃、避障等功能将不再构成差异化竞争点。

到当时，真正拉开差距的，是硬件性能、制作 成本和精度掌握 。而能否规模化落地，最终照旧要看“大年夜 脑”这一层能否建立 起来。

现在大年夜 脑系统正处于快速进化阶段。好比Figure公司利用大年夜 模型能力推动系统迭代，仅一年估值就上涨了15倍，达到 300亿元国平易近 币。英伟达也刚刚开源了类似的整套智能架构，这意味着行业的门槛正在快速被拉平，国内团队有时机在几乎 统一 起跑线上参与竞争。

我们判断，在未来1到2年里，呆板人大年夜 脑将迎来一轮飞速提拔期。纵然是在过渡阶段，也可以采用“传统视觉+轻量规划+任务调理 ”的组合策略，先落地一些实际应用 ，如商超巡检、药房配送、安防巡逻等，许多国内团队已经开始 部署。

同时，借助数据训练与模拟学习，也有望在重复性高的场景中实现局部智能能力的实际应用 。

Nixon：本日的分享非常完整 。谌威刚才 这段关于“从小脑到大年夜 脑”的回应，也为我们的讨论做了一个很好的收束。

总结一下，我们的判断是：马拉松可以资助行业建立 起“基本 运动能力”的标准，而当“小脑”趋同之后，下一阶段的比拼就将在“大年夜 脑”与场景适配之间睁开。