丝滑街舞、骑车出行、鲤鱼打挺、格斗搏击……伴随着多模态技术的深度融合与跃进，人形机器人的运动控制能力正经历革命性突破，“头脑聪明”的同时实现“肢体发达”。近日，“科创中国”平台邀请北京人形机器人创新中心学术委员会主任张强，围绕人形机器人的运动控制技术展开深度对话，从双足平衡哲学到具身智能觉醒，勾勒出机器人产业跃迁的技术难题与未来图景。

“动态平衡”技术鸿沟下的待解之谜

当人形机器人以抖腿、骑车的“技能包”刷屏社交平台时，其走路颤颤巍巍的视频也同样引发了很多人的关注。那么为何人形机器人看似“全能”，却还是无法复制人类“动态平衡”的核心难题。其背后隐藏着的，是人类认知与技术现实的巨大鸿沟。

“莫拉维克悖论告诉我们，人类视若本能的行走能力，对机器人而言却是重大挑战”，张强用这一经典理论点破了当前的技术困境。他解释，人类用千万年进化出来的运动神经控制更偏向“低维能力”，而绘画、创作等人类需要后天获得的高阶思维反而属于人工智能更易攻克的领域。然而，如艺术、数学公式等高维数据比比皆是，反之我们却很难找到完整的基础运动能力数据，而这种数据驱动的特性使人形机器人的发展陷入了“巧妇难为无米之炊”的窘境。因此如今，研究方面更多的只能采用强化学习的方式给予人形机器人奖励，让它自己收集、寻找运动数据。

系统性挑战同样存在。张强比喻人类的双足构型如同“倒立的筷子”，需在骨骼、关节、传感器的精密配合中保持动态平衡，天生需要更强的控制能力保持稳定性。在此背景下，如何增加训练模型及构建更稳定的机体来实现算法都成为了提升人形机器人运动控制能力的复杂难题。

如何让人形机器人更好地“控制”自己？张强坦言，强化学习和模型预测控制这两种算法思路就像“侧方停车时应遵循既定规律还是依靠直觉”一样没有孰优孰劣之分，还需看具体的应用场景，两种算法最终也许会凝聚成一个复合体，未来人形机器人的运动控制器也会兼顾两种算法的优势，就如同武林大侠“手握武林秘籍”而又能“自创武功招式”，最终“集天下武学之大成”。

通用控制器破解人形机器人发展难题

从宏观角度来看，作为典型的交叉学科，人形机器人在运动控制领域如何突破是个复杂问题。硬件层面受限于动力装置、结构强度、续航电池等材料瓶颈；算法层面则困于数据短缺与感知系统灵敏度不足。张强强调，“这一定是依赖着各类学科共同进步的”。如果需要适配极端场景，那可能对数据和传感器的精密度等部分的要求就会更高，这就也对各个学科提出了更高的要求。

那么，什么才是现今人形机器人发展“破局”的关键呢？张强认为，最需要解决的是人形机器人的全身控制器开发。“目前市面上的人形机器人在固定场景下已经可以非常好地完成预设动作了”，但这些算法其实只是跟踪单个动作的轨迹，并不具全面性。“若只是为搬箱子，轮式机器人更高效，但人形机器人的‘命运’是无限趋近人类——既能在车厂拧螺丝，也能在火星勘测地形。”张强直言，与汽车领域形成自动驾驶技术相同，人形机器人需要先拥有更优秀、全面的控制力，才能在各种环境下收集使用数据，进一步推进AI模型驱动学习，最终实现理解环境，达到真正智能的目的。因此，通用控制器就成为关键一环，该部分的成功研发也将成为行业分水岭。届时，人形机器人可以涵盖人类运动的所有基础能力，现有的人工智能模型都可以为其赋能，这种“高光时刻”也将会激活数据采集、智能进化、场景拓展的链式反应。

张强表示，当下全球正处在同一起跑线上。无论是如AI人形机器人公司Apptronik为美国宇航局（NASA）研发的Valkyrie 机器人一样“朝向某一场景领域深耕再转向”，还是像波士顿动力公司与丰田研究所合作加速开发通用型人形机器人一般“直指泛化”，殊途同归的是，行业的终极目标都瞄准了通用性。

“具身智能”加速人形机器人“进化”

从人形机器人的全球发展来看，中国属于排头兵。尤其在运动控制领域，“我国人形机器人稳居全球第一梯队”，张强指出，从2020年至今对算法的高速迭代与更新，我国人形机器人的运控水平可称得上世界前沿。据媒体报道，4月19日全球首个人形机器人半程马拉松——北京亦庄半马赛事即将举行，全球人形机器人企业、科研院所、机器人俱乐部、高校等创新主体热情高涨，报名同样踊跃。

“以我国近两年在算法上的进步与尝试来看，人形机器人领域在三五年内大概率会有质的飞跃，甚至未来还有无限可能。”且今年以来，我国更是进一步锚定具身智能这一产业赛道。张强解读，“具身智能如同AI的实体化身，而人形机器人就是其终极载体。”具身智能更强调实体设备与智能决策的深度结合，就像人类用大脑思考、小脑控制运动，它不仅指挥身体行动，还通过身体与环境的交互感知和学习，动态适应外界变化。有了具身智能的加持，人形机器人也会“更像人”。

据科创中国

编辑：李健

审核：孙昊

统筹：马一梅

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