北京決賽讓 350 台類人型機器人接受首次真正的自主性測試

本週，北京舉辦了第28屆中國機器人與人工智慧大賽人形機器人組全國總決賽，匯聚了來自100多所大學的213支隊伍及350台機器人，齊聚同一場地。

此次比賽首度讓全尺寸人形機器人在無遙控操作的情況下，參與涵蓋高風險檢查、生產線裝載以及由大型語言模型驅動的任務等真實工業情境測試。

這項競賽從校園展示升級為產業門戶，反映出中國致力將類人型機器人從研究實驗室推向生產現場。 這項雄心在日益壯大的生態系統中找到了商業支點，其中包括上海的傅立葉智能（Fourier Intelligence）——該公司開發動力外骨骼及專為工業支援設計的GR系列人形機器人——以及深圳的優必選（UBTech），後者則專注於服務型及商用人形機器人。 這些企業構成了市場的利基領域，而決賽正是為了向該領域輸送新人才與經實證的解決方案而設計。以北京、上海、深圳和杭州為核心的總部集群效應，已形成一條由研究機構、供應商及系統整合商組成的密集走廊，目前這些單位皆致力於具身人工智慧的發展。

北京將人形機器人的自主性納入工廠生產時程

賽事規則使參賽者摒棄了搖桿操控的表演式操作，轉而接受免手動決策能力的考驗。 影像辨識與路徑規劃已是基本門檻。賽道佈局進而疊加了多地形移動與智慧障礙物避讓的挑戰，要求機器人穿越模擬工廠車間環境的各種表面，從環氧樹脂地面到金屬格柵，再到防滑墊。透過環境感知進行零件分類的任務，則增添了不確定性下的操作挑戰。這些環節完全不像 YouTube 上的示範影片，而是宛如真實的工作場景。

最顯著的差異在於禁止對全尺寸機器人進行遙控。主辦單位迫使各隊證明，自主性絕非僅止於行銷影片的噱頭。在沒有人類介入的情況下，機器人必須自行決定何時前進、何時等待，

何時該轉動手腕，何時該重新規劃路徑，以避開在校準時尚未出現的托盤。這場競賽還融入了與大型語言模型的互動開發，鼓勵各團隊將自然語言意圖與任務規劃及低階控制整合於單一迴路中。

競賽情境忠實反映工廠與發電站的實際運作

當基準測試能捕捉現實生活的混亂性時，它們才真正具有意義。決賽中模擬的高風險檢查情境，與公用事業現場巡檢極為相似——人類需檢查儀表、聆聽異常聲響，並繞過高溫管線。 生產線裝載演練則模擬了套件組裝與箱內取物，其中零件規格不一且照明條件多變。這點至關重要，因為人形機器人最艱難的挑戰並非單一的平衡或靈巧表現，而是能在上千個不完美的循環中保持可靠性。

用通俗的比喻來說：訓練人形機器人在工廠工作，與其說是教舞者完成完美的旋轉，不如說是教倉庫工人推著手推車穿過雜亂的儲藏室，同時避免撞到掃帚柄。 旋轉舞步看一次很壯觀；推手推車雖然無聊卻能養家餬口，其中充滿了細微的阻力，這些阻力往往要到推過第二十條走道後才會被察覺。

大型語言模型在沒有聚光燈的情況下走進了生產現場

對大型語言模型互動式開發的重視，預示著自然語言正逐漸成為具身系統的程式設計介面。開發團隊將語音或文字指令與符號規劃器連結，進而串接至移動與操作基本元件。這種方法能降低非專業操作人員在開發過程中的阻力。 只需指示機器人檢查第 3 至第 7 號閥門，模型便會將該指令映射為路點路徑、分割任務、抓取策略以及報告範本。

但仍有幾點需留意。延遲、誤報，以及通用模型無法理解工廠特定術語等問題，都可能導致系統運作不穩定

行為。當團隊針對自身的場景、部件和任務，對小型專用模型進行微調，並將通用模型用作協調者而非萬能「大腦」時，便能獲得更佳的成果。這是一種具有商業價值的實用模式。 那些將小型視覺模型與任務函式庫及輕量級語言層整合為套件的工具開發商，其產品被採用的速度可能會比那些押注於單一巨型模型來包辦一切的廠商更快。

中國因人口結構趨緊而推動機器人勞動力發展

中國對類人型機器人的迫切需求源於結構性因素。該國按年度安裝量計，仍是全球最大的工業機器人市場，但其中大部分設備都是固定式機械臂。隨著勞動年齡人口增長放緩，製造商正尋求靈活的自動化解決方案，而移動式雙足機器人及配備手臂的雙足機器人，有望接手那些過去需要人類體型才能完成的任務。 跨越樓梯的檢查路線、改造原為人類設計的工具，以及處理多變的零件，這些任務很難重新編寫成適用於龍門式機械手臂或輸送帶的程式。一款能透過示範或自然語言指令進行教學的人形機器人，正能滿足這項需求。

決賽以務實的角度詮釋了這一目標。各大學不僅僅是佔據頒獎台，更正逐漸成為供應商的培養管道。 如今能解決濕滑樓梯感測器融合問題的學生，將在數年內成為電子工廠中部署機器人車隊的工程師。這場競賽的產業導向表明，主辦單位清楚了解限制所在。僅有卓越的軟體是不夠的，現場整合能力與運作時間長短才是成功的關鍵。

致動器、感測器與電池已成為隱形的瓶頸

供應鏈的挑戰與演算法同樣具有戰略意義。類人型機器人需要輕巧但強勁的致動器、高能量密度的電池、柔順的夾爪、固態深度感測器，以及具備足夠運算能力、能在機載上執行感知與控制迴路的控制器。中國一直在縮小齒輪減速器與馬達方面的差距，並

國內諧波驅動器與擺線減速機供應商的技術水準已日益精進。儘管如此，在受力情況下的表現仍是一大區別點。若減速機在梯子上運作數小時後出現背隙，便會導致整班次的工作泡湯。

感測器堆疊也帶來了並行的限制。深度相機、手腕處的力矩感測器，以及指尖的觸覺陣列，是工業靈巧度的核心。國內採購雖能滿足許多需求，但專用感測器仍須仰賴海外供應商。這種依賴性進而牽涉到地緣政治。 貿易摩擦與出口管制可能中斷物料清單的供應，進而迫使設計轉向採用不同的感測模式，或更倚重裝置端的運算能力。在感知堆疊中預先建構冗餘機制的團隊，在決賽中表現更為出色。同樣的策略，將區分出真正的商業贏家與僅能展示功能的機器。

電力是另一項隱性的限制。重量預算與電池續航力之間存在矛盾。決賽證明，一小時的自信自主運作，勝過兩小時的猶豫不決的動作。 優先考量步態效率、注意力感知及工作迴圈規劃的開發者，將能從每瓦特中榨取出更多實用效能。這將使價值轉移至能協調整個技術堆疊的軟體，以及能提供配備堅固連接器與安全充電週期之可靠電池模組的供應商身上。

國內外競爭態勢日趨白熱化

中國的人形機器人領域正迅速壯大。UBTech 的 Walker 系列、Unitree 的 H1 以及 Fourier 的 GR 系列，是國內最引人注目的代表作。 國際方面，特斯拉已將 Optimus 投入工廠試驗；Agility Robotics 正將 Digit 應用於物流領域；Figure 已簽署汽車領域的早期合作意向；而 Sanctuary AI 則透過研究合作精進機器人的靈巧性。北京總決賽雖不會決定這場競賽的勝負，但將透過兩種微妙的方式對其產生影響。

首先，這場競賽為「無遠端輔助的自主運作」樹立了公開的衡量標準。機器人踉蹌的影片

或具備自我修正能力的機器人，比經過精心策劃的產品預告片更能提供實質資訊。其次，決賽為實務型人才打造了招聘市場。那些將故障恢復、跌倒偵測及行進路線重新規劃內化的團隊，證明了他們能夠突破實驗室環境的限制。來自國內新創公司及國營系統整合商的招聘人員，很可能會迅速提出聘書。

競賽用機器人與量產機型之間存在關鍵差異。前者可以容忍一次性固定裝置、標註過的環境，以及近在咫尺的支援團隊；後者則必須能夠承受衝擊、灰塵與單調重複的工作。儘管如此，當學生已經在接近工廠工作週期的規則下進行過實作時，從競賽到量產的轉換路徑就會更短。這正是本屆決賽賽制所具備的戰略優勢。

大學正逐漸成為系統整合商與產品孵化器

參與規模至關重要。來自一百多所大學的二百一十三支隊伍，不僅僅是一個數字，更代表著一個分散式的研發引擎。 今年夏天掌握系列彈性致動器的機電工程學生，明年夏天將與人類同事合作，優化交接流程。學會在干擾下記錄並重播感測器資料的機器人社團，將轉型為能推出產品經理也能理解的診斷工具的軟體團隊。

此外還存在區域效應。北京匯聚了頂尖工程院校、國家級實驗室及企業研發中心，形成了一個正向循環。 在總決賽中汲取的試錯經驗，將透過畢業專題、實習以及供應商生態系統得以傳播。這縮短了學術研究成果與工廠部署之間的迭代週期，同時也提升了全國範圍內的基礎期望值。當某所大學展示出在濕滑環境下攀爬樓梯的能力時，整個社群會將其視為新常態，而非特殊壯舉。

標準、安全與責任成為下一個瓶頸

無需遠端飛行員的自動駕駛，將使安全問題更受關注

以及認證。即使機器人在指定區域內，若在人類同事附近跌倒，仍會帶來風險。中國已擬定人機協作的指導方針草案，而全球標準制定機構也已針對工業機械臂發布相關規範。 類人型機器人處於移動操作、服務型機器人與工業自動化這三個領域的尷尬交匯點。決賽進一步凸顯了建立共同定義的必要性，包括「安全停止」、「緊急覆寫」、「靠近人員時的速度限制」，以及用於事故後分析的記錄機制。

隨著部署規模擴大，責任歸屬將成為迫在眉睫的問題。若一臺自主人形機器人裝載了錯誤的零件並導致生產線受損，責任應由誰承擔？ 是規劃任務的系統整合商、機器人模型供應商、機器人製造商，還是工廠營運商？合約條款雖會隨之調整，但保險公司將要求提供測試證明、冗餘設計及更新規範的相關證據。這場決賽可為業界奠定最佳實踐的基礎。在競賽環境中要求「黑匣子」記錄、結構化安全檢查及故障安全模式，將使業界對安全標準的期望趨於常態化。

融資與採購模式正轉向以成果為導向

競賽向買家傳達了準備就緒的訊號。電子、汽車和能源產業的採購主管希望確信試點計畫能轉化為採購訂單。與其說華麗的新聞稿，他們更重視週期時間、任務覆蓋範圍及可維修性。決賽聚焦於實際工作，使各方利益趨於一致。 那些致力於優化運行時間、可維護性，以及針對不同任務快速重新培訓的團隊，將更能直接對應採購評分標準。

金主將關注兩項從未在舞台上出現的指標。第一項是與人力勞動相比的有效工作每小時成本，其中包含維護和停機時間。第二項是在新場地完成整合所需的時間。 配備模組化夾爪、預先建置的檢測程序以及用於快速再訓練的數據工具的人形機器人，將能同時降低這兩項指標。中國的投資者早已青睞那些能夠與國有企業合作的公司

系統整合商，因為這些整合商掌控著人形機器人能攤銷開發成本的專案准入權。決賽將人才與工具引導至該模式。

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