🎯 科技 · 人形机器人

🔥 第二届世界人形机器人运动会北京闭幕，16国666支赛队2056台机器人竞逐51个赛项，天工Ultra百米8.64秒刷新世界纪录，具身智能从""跑得快""迈向""干得好""

一、赛场数据：16国666支队伍2056台机器人同台竞技

9月1日，第二届世界人形机器人运动会在北京国家速滑馆""冰丝带""圆满闭幕。五天赛程中，来自六大洲16个国家的666支参赛队伍、2056台人形机器人围绕51个赛项展开了1301场激烈对决。百米赛道上，天工Ultra以8.64秒的成绩刷新人形机器人百米世界纪录，比人类男子百米世界纪录9.58秒还快了0.94秒；原地跳高从首届的0.956米跃升至3.40米，增幅超过三倍。

除了田径赛场，机器人还走进工厂搬运上料、走进酒店整理客房、走进商超拣货补货，甚至走上搏击擂台展开对抗。这场被称为""机器人奥运会""的赛事，不仅展示了人形机器人的速度极限，更暴露了从""会跑""到""会干活""之间巨大的技术鸿沟。

二、五层能力模型：从感知到世界模型的进阶之路

业界通常以五层能力模型衡量具身智能的技术成熟度：VLM（视觉语言模型）司感知，VLN（视觉语言导航）司导航，VLA（视觉语言动作模型）司执行，VLX（视觉语言通用架构）司多任务扩展，WM（世界模型）司对环境规律的预判与规划。五个层级共享同一Transformer技术底座，区别只在输出端——从文字到动作，再到对未来的预测，每进一层，便多一分本领。

感知层面呈现""结构化环境达标、非结构化环境失准""的两面性。田径赛场感知几乎不构成挑战，百米是固定直线，机器人只需看清跑道线和终点线即可。但自由搏击擂台上，两名机器人屡屡对着空气挥拳踢腿，视觉系统对高速移动目标的实时跟踪精度不足。商超拣货、酒店客房整理等场景赛同样如此——物品种类繁多、摆放随机、光照多变，对感知精度的要求远高于田径赛道。

导航能力进步显著，400米从首届1分28秒提升至本届大型组38.15秒，速度接近翻倍。天工机器人在长距离赛程中全程保持稳定步频，弯道不倒、直道加速。障碍赛场上，机器人自主规划路线的能力大幅提升，但非结构化环境下的感知短板仍是最大瓶颈。

三、从展台到赛场：商业化进程全面提速

交银国际研报指出，行业评价体系正由""能不能做""转向""能否稳定、经济地完成任务""。市场不再迷信""跑得快的样机""，而是开始计算""跑得稳的账本""。北京人形机器人创新中心发布的具身大一统模型""Pelican-Unify""，使""理解—推理—规划—行动""成为闭环，让机器人从""看懂世界""走向""预演未来、精准执行""。越疆科技展示的""一脑多体""具身智能平台，则让一支机器人团队共同解决问题成为可能。

从""展台表演""到""赛场实战""，人形机器人正加速从实验室走向真实商业场景。触觉感知成为新看点——帕西尼足底多维触觉传感器、他山科技绿宝石E10A动态触觉感知芯片，推动触觉处理从局部传感器向全身感控融合演进。

综合中国经济导报、新华社报道 | 2026-09-02