《科创板日报》4月19日讯（记者 李佳怡 李明明）“今天比赛的机器人速度太快了！”在北京亦庄人形机器人马拉松比赛现场，不时有观众向《科创板日报》记者感叹。

上午7点30分，2026北京亦庄人形机器人半程马拉松准时发令枪响。第一台出发的人形机器人荣耀绝影赤兔队遥控版“闪电”与约1.2万名人类选手同时从通明湖畔起跑。

《科创板日报》记者在起点看到，“闪电”红色机身配以潮酷机甲风设计，在晨光中十分显眼。多名人类跑者试图跟住它的配速，但被飞速甩开十余米。“闪电”的疾驰，引得赛道两侧观众纷纷举起手机拍摄，快门声此起彼伏，更有参赛选手掏出手机记录下自己被机器人超越的瞬间。

开赛不到1小时，《科创板日报》记者在终点看到，荣耀绝影赤兔队遥控版“闪电”高速冲刺而来，成为全场首个冲线的机器人。荣耀数款机器人选手冲线之后，隔了数十分钟，后续的比赛选手如宇树、天工陆续赶到终点。

在现场，热门选手宇树H1在终点前数米突然失衡、摇晃倒地，工作人员立即用担架抬离赛道，引发短暂惋惜。其余机器人有的步态蹒跚、电机低鸣，有的平稳完赛、灯带闪烁。少数因动力耗尽停在终点前，被团队紧急接驳检修。

▎荣耀“闪电”包揽前三，宇树、天工“累倒”

4月19日7时30分，2026北京亦庄人形机器人半程马拉松鸣枪开跑。

开赛不到50分钟，绝影赤兔队的遥控版荣耀“闪电”以领先姿态率先冲过终点线，净成绩48分19秒，比去年夺冠的天工机器人2小时40分42秒的成绩快了约3.2倍。该机器人也是首个出发的选手。

《科创板日报》记者在现场注意到，起跑时“闪电”身披红色战衣，一骑绝尘，引来观众阵阵喝彩，速度远远超过人类选手十几秒的差距。在距离终点还有约200米时，该机器人不慎撞到广告牌摔倒。经过现场工作人员调整后，它起身冲向终点，成为首个完成冲刺的机器人选手。

《科创板日报》记者获悉，此次比赛在规则设计上明确区分了遥控与自主导航：遥控组的完赛净时间需乘以1.2的加权系数，自主导航组则为1.0。因此，首位冲刺的“闪电”经裁判组评估后，加权成绩为57分。

与此同时，自主导航组的比拼更能体现机器人核心能力。齐天大圣队的荣耀自主奔跑机器人“闪电”机器人凭借50分26秒（净用时）的成绩，打破人类半程马拉松世界纪录‌的‌56分42秒，成为本场机器人马拉松的冠军。

此外，雷霆闪电队的“闪电”和星火燎原队的“闪电”机器人，同样是自主奔跑型机器人，分别以50分56秒、53分01秒位列第二、第三名。

据了解，此次荣耀 “闪电” 的亮眼表现，离不开定制化液冷散热技术的支撑。针对电机长时间高负荷运转发热的行业难题，荣耀团队为机器人配备专属液冷系统，可实时为四颗驱动电机散热。

赛前测试显示，该机器人连续奔跑10公里后，主力电机最高温度仅31.5℃，从根源上避免了电机过热宕机问题。

《科创板日报》记者获悉，领益智造为荣耀的全套结构件和表面处理核心供应商，已批量交付产品；荣耀机器人132款核心金属结构件，覆盖头部、手臂、髋部、腿部等关键运动单元，均由蓝思科技打造；此外，荣耀机器人所使用的核心散热部件，则来自上海企业华科冷芯的悬浮液冷泵。

此次马拉松赛事中，机器人选手的速度之快，已远超去年大量机器人难以完赛的窘境。《科创板日报》记者在现场注意到，除了现场观众纷纷围观拍照外，不少人类参赛选手也在比赛过程中掏出手机，记录下机器人超越自己的瞬间。

值得一提的是，与荣耀 “闪电” 的高光形成鲜明对比，宇树科技 H1、天工 Ultra 两大种子选手赛场失利。

《科创板日报》记者在现场看到，天工Ultra在冲过终点线后突发系统紊乱，机器人不受控地一头扎进路旁的草丛，现场工作人员不得不紧急上前将其抬离赛道。而宇树科技H1的情况同样狼狈，在跑完半马比赛后其便摇摇晃晃地倒下，最终被一副担架抬离现场。

▎夺冠背后，荣耀“闪电”：不意外、意料之中

在赛事结束后，本次比赛冠军荣耀齐天大圣战队代表、荣耀研发高级工程师姚工接受《科创板日报》记者采访表示：“本次夺得冠军非常高兴，也是意料之中。”

据其介绍，团队从去年开始全面推进本次参赛项目的筹备工作，核心依托于荣耀手机端技术平台的能力迁移，打造出本次参赛的机器人“闪电”，“从机器人硬件层面来看，无论是整机结构的可靠性，还是全栈自研技术的应用，都实现了突破。”

在外观设计上，该团队参考人类优秀运动员的身体结构，为机器人打造了0.9米至0.95米的大长腿构型，这是荣耀在机器人外观与结构设计上的核心优化亮点。同时，机器人搭载了团队自主研发的强效液冷系统，这也是荣耀技术研发团队核心攻关的成果。

谈及机器人液冷系统最长可持续运行多久，姚工对《科创板日报》记者表示：“机器人液冷系统在进入稳定运行状态后，可实现无时长限制的持续工作。”

姚工还表示，研发过程中面临的技术难题较多，其中最具代表性的，是机器人整机结构可靠性的技术攻关。在这一环节，团队重点参考了荣耀手机研发中的相关技术数据与经验，为结构优化提供了技术支撑。

“未来机器人‘闪电’的应用场景，将主要覆盖品牌销售、荣耀线下零售业务等相关领域。从项目立项到完成参赛产品研发，整个迭代周期大概为一年时间。”姚工向记者阐述了“闪电”的未来规划。

值得一提的是，谈及如何看待比赛竞争对手宇树机器人的表现，姚工对《科创板日报》记者表示：“我觉得宇树是一家非常值得学习的公司，它的整机外观、改进方案这次给我们提供了非常很多新的思路。”

他认为，本次赛事中的各参赛战队实力都十分出色，对手的表现值得充分肯定。赛后团队会针对本次赛事进行全面复盘总结，开展针值得对性的技术优化与团队培训。此外，本次机器人自主导航与跟进功能的实现，联通公司在通信技术层面提供的坚实保障，稳定的通信支持是机器人稳定运行的重要基础，如同车辆运行离不开可靠的通信保障一样。

▎从“能跑”到“跑完”，机器人“倒下”背后是一场极限压力测试

这场21公里的机器人马拉松，本质是一场系统级的工程压力测试。去年20支队伍中仅有6支完赛，完赛率仅30%。大量机器人在起点处即出现摔倒和故障，甚至有机器人“碎了一地”。

今年赛道难度进一步升级，融合平地、坡道、弯道、狭窄路段等10余种地形，将机器人的关节散热、动态平衡、续航管理等能力推至极限。据悉，本次赛事共有300余支队伍参赛，覆盖北京人形机器人创新中心、荣耀、宇树、松延动力等头部企业。

今年赛事最核心的变化，是大量机器人从“被遥控”走向“自主导航”。自主导航队伍占比从去年的个位数跃升至近40%，约100支赛队挑战完全靠自身传感器完成定位、建图、路径规划和动态避障。

此次机器人马拉松比拼的远不止速度，下肢关节散热也是决定成败的关键。高负载奔跑要求高扭矩输出，同时也产生大量热量，相当于一个小型“火炉”。一旦电机温度超过安全阈值，可能导致控制器烧毁、永磁体退磁、绕组绝缘损坏等永久性故障，从而导致机器人“体力不支”、速度下降甚至停止运行。

“人形机器人能跑马拉松，和人类擅长长跑的底层技术原理是相通的，关键之一都在于做好散热。”中科创星创始合伙人米磊向《科创板日报》记者表示。

米磊表示，人类直立行走以后，不像四足动物那样容易呼吸不畅、积热中暑，关键就在于我们褪去了厚重体毛，热量更容易散发出去，再加上全身布满汗腺，通过汗液蒸发带走身体热量，长时间跑步体温也不会异常升高，身体机能稳定，耐力更强、不容易累；机器人同样借鉴这个逻辑，采用液冷散热技术，及时带走电机和运动产生的热量，长时间直立奔跑不会因为高温故障停机，运动能力大幅提升。

据了解，去年大量机器人核心关节温度高达70℃至80℃后直接宕机，今年水冷散热方案让部分机器人稳定控制在60℃左右。《科创板日报》记者在现场看到，今年机器人普遍实现 “能跑且跑完”。

然而，需要注意的是，除了上述提到的宇树H1与天工Ultra，仍有机器人在中途宕机倒下，还有不少机器人在冲过终点线时，身上硬件已出现明显破损甚至缺件。

业内人士向《科创板日报》记者分析，当前机器人在实验室、工厂等单一环境中往往能保持稳定表现，但一旦进入半马这种真实开放赛道，路面上突然出现的一个小坑洼都有可能让算法崩溃。

“想要在真实比赛现场取得好成绩，这对机器人的关节精度、热管理、电源系统、控制算法、通信干扰等方面都构成了极为严格的系统工程考验。”该业内人士向《科创板日报》记者表示。

▎跑得稳、跑得快的机器人，何时能干得好？

马拉松赛道上跑得风生水起的机器人，距离在真实场景中“干得好”还有多远？

当前具身智能面临的核心瓶颈不是硬件，而是数据和模型。京东集团技术委员会主席曹鹏认为，训练一个具备强泛化能力的具身大模型，至少需要1000万小时量级的真实操作数据，而目前行业可获得的数据规模仍停留在几十万小时。

此前，智元机器人联合创始人、CTO彭志辉接受《科创板日报》记者采访时也直言：“目前最需要的数据。”

“跟训练大语言模型用的海量互联网数据相比，我们差了3-5个数量级。”彭志辉坦言，“数据缺口还是比较大，而且要求比较高。需要采集物理世界中接触力，摩擦力、重力等等数据，这种高维的数据采集成本也非常高。”

更棘手的是，企业采集的数据通常与自身机器人产品本体强绑定。也就是说，A公司的数据B公司基本用不了，导致整个行业的数据积累效率被大幅拉低，每家都在重复造轮子。

硬件层面同样存在规模化与可靠性的难题，不少企业仍停留在“手搓样机”的高级作坊阶段，样机惊艳、量产艰难是行业长期痛点。在实验室阶段可以被容忍的问题，到了真实产线和物流仓库便会成为不可接受的故障。

能够跑完21公里是一回事，在工厂产线上连续稳定运行上千小时是另一回事。前者考验的是机器人在开放环境下的动态平衡和续航能力，后者考验的是重复精度、可靠性、场景适应性和成本竞争力。

马拉松验证了机器人“走得稳”的基础能力，但要从“能跑”到“能干”，行业需要跨越的是一道更高的工程化门槛。

这道门槛的高度，取决于数据的质量和规模、产品的稳定性和耐力等各方面。当行业从“单点试用”走向“整线部署”，具身智能才真正具备从赛道走向千行百业的可能。