从遥控到自主！4 成机器人 “脱控” 跑半马

　　2026人形机器人半程马拉松将于4月19日上午在北京亦庄鸣枪开跑。据悉，作为全球首个人形机器人马拉松赛事品牌，在赛事规模上，本届赛事参赛队伍数量超百支，相比去年增长近5倍。

　　在正式开赛前一周，70余支人形机器人队伍参加了测试赛。相较于去年以遥控为主的参赛模式，今年自主导航技术的广泛应用，成为赛事最引人注目的变化。

　　相较于2025年赛事几乎全是遥控队伍的尴尬，今年人形机器人的控制方式涵盖自主导航、遥控两大类别，其中自主导航赛队近4成。

　　马拉松赛道的复杂程度远超实验室或常规展会舞台的可控场景，对自主导航技术的考验堪称极致。城市主干道的人流干扰、生态公园的树荫遮挡、起伏路面的坡度变化，每一个场景都在挑战机器人的自主决策能力。自主导航赛队能够顺利完成半程马拉松完整路线，本身就是对其技术实力的有力证明。

　　首先是计算能力的极致考验。在比赛过程中，人形机器人需要依托激光雷达和深度摄像头，在高速奔跑的同时实时捕捉赛道环境信息，快速建立赛道的3D环境模型，并精准定位自身在模型中的实时位置。这一过程需要同步处理海量的视觉图像数据和点云数据，同时根据环境变化实时做出奔跑、避障、转向等决策，对机器人的计算能力形成了巨大挑战。一旦数据处理速度滞后，机器人就会出现“反应迟钝”的问题，进而引发摔倒等失误。

　　其次，动态环境下的平衡与稳定性是自主导航的核心前提。不同于实验室或者展会舞台的平整路面，马拉松赛道存在诸多不确定因素，机器人需要时刻保持动态平衡，尤其是在高速奔跑、急转弯或通过起伏路面时，对自适应步态调整和毫秒级姿态校正的要求极为严苛。

　　第三是动态路径规划的实时性与准确性。赛道上并非只有单一机器人，还存在其他参赛机器人、突发路障、补给站等动态干扰因素，这就要求自主导航算法具备极强的实时响应能力。面对各类突发情况，算法需在毫秒级内完成环境分析、风险评估，并计算出最优避障路径，既保证不与其他机器人发生碰撞，也不偏离赛道主线，同时尽可能保持奔跑速度，平衡安全性与赛事效率。

　　除了算力和软件算法层面的挑战，硬件层面的支撑同样至关重要。其中关节系统升级与换电技术优化是两大关键突破点。

　　在关节系统方面，今年马拉松参赛厂商透露出其人形机器人产品的跑速有望达到10米/秒，远远高于去年的夺冠选手的速度。这必然需要对人形机器人的关节系统进行全面升级，关节的扭矩、转速以及散热能力均需得到大幅提升，才能够满足机器人长时间高速奔跑的需求，有效避免因关节过热、扭矩不足导致的动作卡顿或故障。

　　换电技术的优化则解决了续航痛点。在半程马拉松比赛中，关节散热能力和电池续航能力直接影响机器人的最终成绩。2025年赛事中，机器人换电时普遍需要先关机，再进行电池更换，耗时较长；而2026年，以天工系列为代表的人形机器人可实现站立换电技术突破，无需关机重启，能够在保持站立姿态的情况下快速完成电池更换，大幅缩短换电时间。

　　赛事中的技术突破，本质上是人形机器人产业发展的一个缩影，即自主导航、关节升级、换电优化等技术的进步，不仅让机器人能在马拉松赛道上自主“跑起来”，更推动其逐步走向真实应用场景。

　　而当前人形机器人产品的泛化通用能力有限，其真实的落地需求更集中在结构化的工业场景中。

　　值得指出的是，本土人形机器人已在工业场景中实现“从0到1再到N”的商业化突破，在量产交付、客户验证等关键环节全面领先；而特斯拉等海外厂商，目前仍处于“自用试点、完善可靠性”的早期发展阶段。

　　在本土企业中，优必选的人形机器人在工业场景落地进程尤为迅速。据其披露，2025年旗下全尺寸具身智能人形机器人（非遥控、非玩具类）销量达1079台，主要应用于汽车制造、智慧物流、3C电子制造、半导体制造、航空制造、工业数据采集等工业场景，相关场景应用占比超80%。

　　过去一年，优必选持续技术迭代，升级群脑网络2.0及工业具身智能人形机器人协作智能体Co-Agent，显著提升了机器人之间的协同作业默契度；同时，迭代发布第四代、第五代灵巧手，可实现亚毫米级精细操作，让机器人具备了“干细活”的能力。

　　除优必选外，智元机器人的人形机器人产品自2025年四季度起，加速向下游工业客户渗透，落地成果显著。

　　2025年10月，智元机器人与ODM企业龙旗科技达成合作，其精灵G2机型率先重点应用于平板产线MMIT（多媒体集成测试）工站的精密上下料岗位；在宁波均胜电子汽车零部件工厂，精灵G2被应用于高难度三销定位柔性装配环节，工作节拍最快可达12.97秒，作业成功率超99%；2026年3月27日，基于智元机器人“A2-W”打造的“能仔1号”正式入驻上汽通用汽车上海金桥国家级智能工厂，在别克至境E7的电池量产线上承担高精度作业任务。

　　2025年，宇树科技人形机器人出货量达5500台，规模位居行业前列，但目前产品在行业级场景的落地应用仍相对有限。据公司披露，宇树科技计划在三年内推出 “通用人形机器人具身基础模型”，该模型将系统性具备场景泛化、指令泛化、动作泛化与任务泛化四大核心能力，加速面向生产制造等领域的标准化垂直场景赋能，构建 “云端模型训练—端侧推理执行—线上数据采集” 的完整技术闭环。

　　当成千上万台机器人在不同场景中夜以继日地工作时，构成了大规模的具身智能训练集，这些训练集可以实时反哺大模型的迭代，使得新下线的机器人出厂即具备越来越强的泛化能力和作业技能。未来，这些真实产线中创造的可量化价值，将推动市场对人形机器人的需求从“尝鲜试点”向“刚需部署”转变，虽慢但至。

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