审核专家：刘相权

北京信息科技大学副教授，机器人工程系主任

2025年世界人形机器人运动会于8月17日在北京“冰丝带”体育馆落下帷幕，这场盛会汇聚了来自全球16个国家、280支队伍、500余名机器人选手，为世界搭建了一个技术交流与竞技展示的舞台。

蓝色跑道上，身形各异的“硅基运动员们”奋力迈开机械腿狂奔，在下一秒重心不稳，踉踉跄跄；足球场上，5V5对抗赛激战让观众看得津津有味，障碍赛中高个子机器人“啪叽”一声扑倒在地……

（来源：央视频）

长跑赛道上踉跄扑倒，足球场里“叠罗汉”——这些钢铁选手的表现，有时就如同蹒跚学步的孩童，引来大众阵阵欢笑与热烈讨论。

一个核心问题随之浮现：明明装上轮子就能稳定高效，为何工程师们仍执着于研发类人的“两条腿”？

答案就藏在“具身智能”的进化密码里。

环境适配：要想适应人类世界的环境，就要有类人的身体

具身智能（Embodied AI）是近年来备受关注的一个科技热词。一般认为，具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。具身智能这种思想的提出，与传统人工智能不同，将推动人工智能向更高的水平——通用人工智能发展。

更通俗来讲，我们所处的社会环境，其核心用户都是——人。楼梯、旋转门、驾驶舱、狭窄的操作台等场景设施，本就是为“两条腿+一双手”量身定制的，而这些场景对于拥有圆滚滚底盘和轮子的传统机器人来说，简直是“地狱副本”！根本完成不了任务。

试想一个轮式快递机器人面对楼梯时，轮子在台阶前徒劳空转，最终只能依靠人力搬运，这对效率无疑是致命打击。

（来源：HumanPlus——斯坦福ALOHA团队）

而人形机器人的设计初衷，正是为了“通关”人类环境：

台阶？抬腿就上！

货架缝隙？穿梭自如！

药柜抽屉？精准抓取！

例如面对不规则的草地、损坏的路面、室内不同高度的门槛时，人形机器人能尝试调整步伐和重心来适应。即使当前可能走得不够优雅和迅速，但这条仿生之路的潜力在于：一套行走逻辑，理论上就能通吃人类环境下的绝大多数物理挑战。我们不需要为它“削足适履”地改造世界，它自己就能走进来。

这不就是机器人在人类社会中的“终极适配”场景吗？

动作迁移：现成的“知识经验包”

传统机器人要学习一个新技能，比如“拧开水瓶盖并倒水”，工程师们可能需要绞尽脑汁写下一长串复杂的指令代码：定位瓶身—识别盖子方向—计算旋转扭矩——调整抓取角度——感知倒水角度和流量……每一个对人类来说可能很轻而易举、稀松平常的动作，对于人形机器人来说却是一个非常复杂的系统，不是一朝一夕能习得的。

（来源：HumanPlus——斯坦福ALOHA团队）

而人形机器人，却拥有“自学”的外挂！这得益于具身智能的“多模态学习”能力——通过视觉观察人类动作，结合自身关节反馈，形成“肌肉记忆”。

工程师只需给它观看大量人类拧瓶盖、倒水的视频片段，机器人就能理解这一系列连贯动作的“意图”和“关键帧”，并在自己的“身体”上尝试复现、自我调整优化。这极大地缩短了技能学习的周期。

想想看，当海量的、人类已有的操作经验都能通过视频“喂”给机器人让它“模仿”，这种“所见即所得”的学习迁移效率，远非从零开始的代码指令可比。机器人运动会上的那些足球选手能“学会”跑位、传球、甚至摔倒后如何快速爬起的“策略”，很大程度上正是依赖这种模仿与优化。

当然，要让机器人真正像人一样灵活模仿动作，还有硬仗要打——这种模仿需要高度精准的传感器、实时动作映射和纠错能力。虽然目前仍处于研究阶段，有许多技术难点等待科学家们逐个攻坚，但未来在更理想的实验条件下，让机器人流畅复刻人类的精细操作，指日可待。

情感联结：类人外表是融入社会的接口

还记得《机器人总动员》里瓦力那双萌萌的大眼睛吗？当机器人具备类人特征时，人类大脑的镜像神经元会自动激活——简单说就是我们下意识地会将它们视为某种意义上的“生命体”。

1.天然的社交亲和力：

当人形机器人眨着棕色眼睛，用软乎乎的手臂向你握手时，观众往往忍不住伸手回应。这种源于形态相似性的天然亲近感，是人形机器人独特的“共情优势”。

这种非语言的、基于形态的“共情”能力，使得人形机器人更容易被人类接受和信任。我们是在创造一个能无缝融入人类社会结构和工作流程的伙伴，而不仅仅是一个执行指令的工具。

人形机器人运动赛场上，当看到一个人形机器人在摔倒后挣扎着站起，那份“不服输”的姿态常常能让观众动容，这就是形态带来的情感联结——人们下意识地将人类的坚韧投射于它。

2. 高效的沟通桥梁：

人形机器人的设计天然契合人类的沟通本能。人类大脑擅长解读类人的动作信号：自然地用手指指示方向、用点头表示确认、竖起拇指表达赞许。

相较于需要费力解读轮式或多足机器人的机械动作，人形形态提供了直观、高效的非语言交流通道，使意图传达更直接，人机协作更顺畅。

当前技术挑战

高成本：双足行走的机械结构比轮式更复杂，研发和维护成本更高。

能耗问题：人形机器人通常能耗更大，续航能力可能受限。

稳定性挑战：例如运动会上机器人的“踉跄扑倒”，就需要通过算法优化或设计辅助支撑。

人形机器人的终极目标不是“像人”，而是“为人”。人形机器人既是连接人工智能与社会生活的桥梁，也将像手机一样成为日常智能工具。随着材料科学和AI算法的进步，人形机器人甚至能成为家庭、医疗等领域的标配助手。从模仿人类动作到自主服务，从实验室测试到运动会竞技，从单一功能到多场景应用，人形机器人的进化之路，本质是技术与人类需求的双向适配过程——我们在塑造机器人的同时，机器人也在悄然影响我们的未来生活。