具身智能机器人迎来三大关键性技术突破，或将改变时代发展

热门资讯 2025年08月25日 22:20 1 admin

8月14 日至17日，北京举办了全球首届机器人运动会，全球五大洲16个国家的280支队伍、500余台人形机器人展开了26个赛项、487场竞技对决，这些赛事远非实验室内的预编程动作所能应对，它们要求机器人在毫秒级内感知环境、理解意图、规划并执行稳定而高效的动作。通过拳击、赛跑、足球等一系列竞技赛事可以发现，具身智能机器人的发展重心不再局限于单一的算法或硬件创新，而是转向对复杂物理环境的整体适应与协同交互。

这一转变基于多项核心技术的突破与深度融合，包括高度自适应的运动控制算法、多模态环境感知融合系统以及基于AI大模型的分层智能架构等，这三大技术革新的核心在于构建一个能应对真实物理世界的协同系统：高度自适应的运动控制算法赋予机器人在动态环境中保持平衡和敏捷运动的能力；多模态环境感知使机器人不仅能“看到”更能“理解”物理世界的属性与约束；而分层智能架构通过高层AI模型进行语义推理与任务规划，形成决策与执行的闭环。这三者深度融合，共同推动机器人从执行预设动作的机械体，蜕变为能在复杂场景中自主交互、学习和决策的智能体，从而能让机器人在更多复杂场景中初步应用。

01、运动控制算法：从基础步态到自适应行为

机器人的基础步态是指为实现稳定移动而遵循的、预先编程好的腿足运动序列和时序模式，比如具身机器人的双足步态可以完成人类的步行与奔跑动作。随着环境复杂度提升，具身机器人的运动算法不断优化，机器人的运动步态从基础规则步态升级为能够自主避障和自主决策等自适应行为。这项技术的核心突破在于实现了动态环境下的全身协调与自适应行为生成：模型预测控制（MPC）算法能够预测机器人未来几步的状态并提前调整动作规划，强化学习（RL）则通过大量仿真训练优化控制策略。

例如，波士顿动力的人形机器人Atlas在跳过圆木或踩踏不平平台时，模型预测控制和优化算法的全身控制能力会依据惯性测量单元（IMU）和关节力矩传感器数据实时调整全身动量分配，实现动态平衡——当一只脚踩到不稳定表面时，控制器可迅速调整上肢摆动和另一侧的腿部姿态，重新分配质心位置和角动量，从而维持整体平衡与继续执行任务的能力。

再比如，Agility Robotics的Digit机器人采用膝关节反向弯曲的仿生结构，基于ZMP（零力矩点）的步态生成算法，实现了在物流场景中的高效行走与搬运。其控制系统能够根据负载重量自主调整步态和能耗，在上下坡、跨越小型障碍时保持稳定，展示了运动控制与能源管理的协同优化。

具身机器人实现自适应能力后，其智能系统从封闭的程序响应走向开放的环境共生，这为场景应用的拓展带来了根本性变革，机器人可在户外、医疗、探索等动态场景中自主决策。例如，它不仅能在地面平稳行走，还能在发现前方有楼梯时主动调整步态进行攀爬，或在光滑地面上动态调整关节刚度以防摔倒；在医疗康复中，机器人可通过观察患者姿态的微小变化实时调整辅助力度；在科研探索中，它们能在极端环境中自主设计并执行实验流程。

更重要的是，场景的拓展不再依赖大量人工编码或特定环境改造，而是通过机器人自身的在线学习与经验积累实现，机器人能够在重复任务中优化行为策略，甚至跨场景迁移技能——例如将从仓库中学会的物体分拣逻辑调整应用于家庭清洁整理。这种能力使得机器人的应用场景可以从工业流水线延伸至家庭、医院、科研、灾难现场等复杂物理空间。

02、环境感知与AI融合：多模态系统协同作战

具身机器人采用多模态传感器融合方案，结合视觉、激光雷达、惯性测量单元和力觉传感器等多种数据源，构建对环境的全面理解。基于深度学习的图像增强算法使机器人能识别不同类型的地形、障碍物和场景元素。例如，小米的人形具身机器人CyberOne，配备Mi-Sense深度视觉模组和 plantar pressure 传感器，实现视觉与力觉的融合。在行走过程中，系统实时融合脚底压力分布信息与视觉地形数据，动态调整落脚点和刚度参数，以适应地毯、瓷砖、斜坡等不同地面环境。

同时，在面对户外强光干扰时，具身机器人的高动态范围相机（HDR）配合自适应曝光算法，通过单次或多次曝光，捕捉比普通相机更宽亮度范围，能同时保留亮部和暗部细节，保证视觉导航的可靠性。此外，温度适应性也是户外机器人的一大挑战。前不久，智元的人形机器人远征A2在上海了完全自主的24小时行走直播，直播全程模拟真实户外场景——路面涵盖柏油、砖石等多种材质，沿途设置锥桶、减速带等障碍，同时伴随35℃以上高温和夜间弱光等复杂条件。

远征A2内部采用温度补偿算法和热管理设计，传感器读数会根据温度变化实时校准，执行器控制参数也会随温度调整，保证在不同热条件下都能保持一致的性能。此外，多模态大模型不仅能感知环境元素，还能理解其功能和潜在互动方式。例如，机器人能够区分“可穿越的草坪”和“需要避开的花坛”，这种语义层面的理解大大提高了导航的智能性。

具身机器人的环境感知升级使机器人能从被动响应转变为主动理解，机器人不仅能识别物体形态，更能理解物理属性（如材质、重量、稳定性），从而在动态场景中做出物理合理的决策。例如理解“整理房间”的抽象指令并自主规划执行步骤，或是在灾难现场根据实时感知的废墟结构动态调整搜救策略。这将催生全新的智能机器人形态——从单一功能的任务执行器升级为具备通用物理智能的自主伙伴，与人类形成安全、高效、共生的协作关系。

03、分层智能架构：“大脑”与“小脑”的协同

具身机器人技术的另一个突破在于分层智能架构的完善，其架构借鉴了生物学的“大脑”与“小脑”协同模式，构建了高层认知与底层控制的闭环系统。“小脑”对应的是低层控制回路，负责机器人的实时运动和平衡控制，这部分需要极高的响应速度（通常要求毫秒级延迟）和可靠性；“大脑”负责高级认知和决策功能，包括任务规划、场景理解和人机交互等，这部分依赖大型AI模型，能够处理更复杂的认知任务但响应速度相对较慢。

“大脑”与“小脑”的协同机制是关键创新点。“大脑”与“小脑”通过紧密协同形成“感知-决策-行动”的闭环：“大脑”提供行为意图和语义约束，“小脑”负责身体层面的动态执行与稳定维护，同时将力觉、姿态等物理反馈实时送回“大脑”用于策略调整。当机器人接收到“去客厅取一本书”的指令时，“大脑”首先解析指令含义，规划整体任务步骤。“小脑”则负责执行具体的移动和抓取动作。两者之间通过定义清晰的接口进行通信，“大脑”会向“小脑”发送高级命令：“移动到客厅”，“小脑”则负责将这些命令转化为具体的动作序列。

比如，Figure 01机器人通过集成OpenAI的大语言模型，实现高水平的语言理解和任务分解能力。它能够理解“我需要食物”这样的抽象请求，自主规划出“拿起苹果递给人类”的动作序列，并在执行过程中通过视觉语言模型（VLM）验证操作对象的正确性。

这种架构极大地拓展了机器人的场景适应能力，机器人不再依赖精确预编程或高度结构化环境，而是能够应对真实世界的开放性和不确定性。例如，家庭服务机器人可以理解“寻找充电器”的指令，自主搜索多个房间，处理桌椅遮挡、线缆缠绕等复杂情况；工业机器人能在非标准化流水线上自适应地抓取无序摆放的零件。场景拓展从依赖基础设施改造变为机器人自主适应环境，显著降低了部署成本与应用门槛。

结语

具身智能机器人迎来运动控制、环境感知和智能架构三大关键性技术突破，或将改变时代发展。随着这些技术的进一步成熟和计算架构的进一步优化（如端侧轻量化模型、仿生芯片）以及训练数据的持续积累和成本下降等，我们可以预期将在更多非结构化场景中看到机器人的实际应用，机器人也能够理解更复杂抽象的指令，甚至自主决策并实施，成为在真实世界中完成实用任务的工具。