北京亦庄人形机器人半马：一年跨越进步与失控，多维度考验暴露行业短板

人形机器人发展：一年间的巨大跨越

北京亦庄南海子公园，终点线前，“天工Ultra”曾以2小时40分42秒拿下去年北京亦庄人形机器人半程马拉松冠军，今年触线后冲入绿化带。一年前，人形机器人需工程师牵引遥控；一年后，40%实现自主导航，最快完赛时间缩短近两小时，最短50分26秒。赛道全长21.0975公里，十余种地形串联，对机器人多维度考验，也暴露诸多短板，但失败更能让行业看清方向。

赛场上的差异：值得深思的现象

赛场上机器人在穿鞋、步伐、外形、弯道通过等方面差异耐人寻味，快思慢想研究院院长田丰和零零后科技创始人兼CEO张振尧进行拆解。

追赶博尔特

田丰称步幅受关节电机扭矩和控制算法影响，控制能力不成熟时系统多选小步策略；步频取决于电机响应速度和驱动能力，也与电力系统相关；完赛时间缩短得益于电动车产业链迁移和厂商算法投入加大。张振尧指出堆电池容量是下下策，控制电池重量在10 - 15%，多次换电更好，今年有队伍实现不断电换电，可考虑“动能回收”。

OOTD有说法

张振尧解释机器人穿鞋能保护关节、提高摩擦力，但也会带来算法扰动和增加腿部能耗问题，利大于弊；机器人防水困难，做防水机型成本至少上升五倍，不符合商业化需求。

高矮胖瘦，各有用途

张振尧认为不同场景人形机器人有适合体型，小体型适合室内或算法验证，全尺寸适合工业等场景；从“跑得更快、更久”看，完全复刻人类形态未必最优，但进入通用服务场景仍需“类人”“仿生”。

全自主导航的噩梦

张振尧表示自主导航面临数据噪声和计算延迟问题，冲击力影响感知系统，芯片算力有限会导致系统问题。今年在高精度全局定位和多系统耦合上有提升，引入大模型能力，但仍无法实现全程无人干预。

跑马拉松的意义

比赛的价值

田丰认为马拉松考验机器人泛化能力，是全产业链能力体现，能暴露短板，促进厂商自研零部件，比赛形式会演化，失败产生的“负样本”数据有价值。

速度的意义

田丰指出跑得快关键指标是峰值速度，实际运行速度在峰值75% - 80%较理想，不同场景对速度需求不同。