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①从北京半马到无锡运动会，两场比赛让人形机器人实现了“概念验证”到“实际落地”的重要跨越。 ②足球、巡检、工业……应用场景的拓展成为机器人发展的关键方向。而要实现机器人大脑的产业化，首先需要明确具体的应用场景。
《科创板日报》4月25日讯（记者 陈美 李明明）今日，国内首届具身智能机器人运动会正式开幕。
如果说之前举行的北京人形机器人半马是“单项赛”，那么此次无锡举行的具身智能运动会就像是一场“全能挑战赛”。竞速跑、越野跑、舞蹈、搬运、装备分拣、足球、篮球、格斗……此次运动会项目不仅丰富，且每个项目对机器人的能力都是一次全方位的考验。
在上述项目中，竞速跑最受关注。《科创板日报》记者从现场获悉，参与竞速跑的机器人有上海张江的国家地方共建人形机器人创新中心（上海）（简称，“国地中心”）孵化的“青龙”机器人、在北京半马中获得第四名的松延动力N2机器人“旋风小子”，以及魔法原子人形机器人，而卓益得研发的“行者二号”则选择在现场跑5公里长跑。
大约10点30分左右，发令枪响。“青龙”首先开跑，只见它姿态稳健，模仿人类的步态交替前进，很快抵达了终点；紧接着，魔法原子人形机器人上场，双臂与双脚有节奏地摆动，流畅跑向终点。最后是 "旋风小子"，依旧踩着一双标志性小鞋，在技术人员的陪伴下灵活迈步，延续北京半马中的亮眼表现。
另一边，参与5公里长跑的 “行者二号”，露出仿生肌腱的 “双腿”，同样以沉稳的节奏稳步向前。
在本次运动会中的“稳健”表现的青龙，离不开国地中心技术团队的精心研发与升级。
国地中心相关人士告诉《科创板日报》记者，“在硬件层面，青龙可以灵活适应运动比赛中的动作变化，为竞速跑提供相应支持。同时，最大关节扭矩达到400Nm，腿部系统轻量化、高刚度和低惯量，也能确保在复杂地形中的稳定行走。”
在软件层面上，软件工程师表示，针对传统人形机器人面临的速度波动大这一痛点，技术团队通过重构底层运动控制算法，规避机器人速度的不稳定性，确保青龙动作流畅协调；定速巡航模型与强化学习模型也有利于青龙性能的稳定发挥，降低人为因素带来的影响。
松延动力工作人员则对《科创板日报》记者表示，参与无锡具身智能运动会的初衷，是为了进一步展示公司产品的技术实力和市场竞争力。据透露，N2机器人最高速度已达3米/秒，目前订单量暴增，已经排到明年。
跑完5公里的“行者二号”，其技术团队称，续航和轻量化是“行者二号”肌腱驱动技术以外的特点。《科创板日报》记者注意到，“行者二号”身高1米7，体重只有28公斤，相比其他人形机器人重量要轻4成左右。
从北京半马到无锡运动会，连续举行的两场比赛，让人形机器人实现了从“概念验证”到“实际落地”的重要跨越。
国地中心相关人士对《科创板日报》记者表示，人形机器人参与“竞速跑”需要在具身智能、运动稳定性、拟人化步态等方面不断突破，而青龙的亮相，是具身智能技术突破的生动例证；卓益得技术团队也对记者称，参与赛事，不仅是为了证明肌腱驱动技术，更是为了让机器人从“实验室”走向“真实场景”。
人形机器人在竞速跑领域实现技术突破的同时，应用场景的拓展也成为机器人发展的关键。
在绿茵草地上，身高1米2的加速进化足球机器人，正有条不紊地踢足球，通过模仿学习与强化学习算法，该足球机器人能实现大力射门、踢任意球等高难度动作。
“之所以选择足球这一场景，一方面创始团队有技术沉淀，核心成员来自清华系；另一方面机器人都实现踢足球，那么通用性就很强了，具备其他应用的潜力。比如，机器人实现踢足球后，移动的稳定性增强，可实现跑动和对抗，在多领域辅助人类。”加速进化相关负责人表示。
在文旅应用场景上，《科创板日报》记者看到，来自杭州的行思无界科技，旗下有多款本体机器人，包括人形机器人、鸵鸟机器人、六足机器人。公司负责人告诉《科创板日报》记者，设计不同形态本体机器人，目的是为了满足不同应用场景的需求。
其中，六足机器人主要用于巡检、导盲、应急等方面，鸵鸟机器人则是导览接待、旅游娱乐、教育等；人形机器人是科研、教育。
在最重要的工业场景中，越疆机器人带来了灵巧操作与直膝行走的机器人Atom。在展示环节中，《科创板日报》记者看到，Atom可以在语音指令下完成组装巧克力礼盒、拿牛奶、握手、递鲜花等动作。
越疆机器人技术团队告诉《科创板日报》记者，Atom最大的特点在于上肢的灵活性，基于1:1仿人手臂构型设计，通过自研神经驱动灵巧操作系统实现±0.05mm重复定位精度，可以操作汽车制造、电子装配等工业级精细任务。”
现场，《科创板日报》记者获悉，在具身智能运动会上，越疆机器人将牵头制定《中国电子学会计划发布人型标准》。
盛景嘉成创始合伙人刘昊飞在接受《科创板日报》记者采访时表示，当前机器人在行动控制方面取得一定进展，能够实现关节动作的控制和平衡调节，具备一定的自适应能力和泛化能力。“然而，在智能层面，尤其是机器人大脑的发展上，仍存在较大的提升空间。”
在刘昊飞看来，众多企业和科研机构正积极投入机器人大脑的研究中，尤其以创业公司为主。“但要实现机器人大脑的产业化，首先需要明确具体的应用场景。特别是在特定场景中，机器人只有展现出足够的智能，能准确理解和执行任务，才意味着其大脑的发展取得了实质性的进展。”
刘昊飞表示，由于机器人需要在设备上实时响应，简单搬运云端提供的基础模型，已不再适用。因此机器人大脑的构建不能只是简单移植，需要对应应用场景的需求，进行深入的研究和创新。
“而从控制平衡到实现自主行动，再到追求更高层次的智能，以及应用落地，机器人已然走向了一条进化与拓界之路。”