## 817｜人形机器人继续“翻车”，为什么是好事？

精挑细淘，得到头条。我是李南南。

继续我们的开年特别节目，1000天后的世界。今天我们要关注的领域是，人形机器人。

说到这个技术，它有个明显的反差。新闻里炒得特别热，可一回到现实中，就经常“翻车”。比如，之前举办的机器人马拉松，选手们摔得是花样百出。很多人都在想，按照这么个摔法，这个技术什么时候才能成熟啊？

关于这个问题，机器人领域的专家，北京机器人融资租赁公司总经理，也是2025世界人形机器人运动会的组委会执委，高展老师，提出了一个观点，叫，“翻车”也许是人形机器人技术进步的必要条件之一。

当然，这里要强调一句，研究者追求的，并不是刻意翻车，而是在“难以避免”的失败中发现问题。而且当我们说“翻车有好处”时，这也是以过程中不对“任何人”造成伤害为前提的。

好，咱们正式开始。

首先，我们得先知道，“翻车”是怎么推动技术进步的？

2025年4月，北京亦庄办过一场人形机器人半程马拉松。20支队伍参赛，最后只有6支跑完全程，完赛率不到30%。但是，这些机器人在仿真环境里训练的时候，表现可不是这样的。

工程师会在虚拟世界里同时运行成百上千个场景，让机器人反复练习。这个虚拟世界不是随便搭建的，而是严格遵循物理规律的“数字物理世界”。机器人每一次弯膝、起跳、落地，背后都有物理求解器在计算转动力、摩擦力和冲击力。

按理说，机器人在虚拟世界里学会的东西，到现实世界应该也能用。但是，现实偏偏不一样。真实世界的马拉松，要比数字世界里复杂很多。因此，只有少部分机器人坚持跑完了全程。

同样，在2025年8月的机器人运动会上，人们又发现了一堆在仿真环境里根本想不到的问题。

比如充电。这些机器人每隔一小时就要充电。怎么办？于是，赛场里设置了大量临时充电区，开幕式上甚至专门设置了“表演一结束立刻更换电池”的环节。

再比如通信。有些机器人需要人类操控，而操控很依赖高速通信。原有的场馆Wi-Fi功率远远不够。怎么办？组织方需要加装设备，分区分频管理。即便如此，一旦通信稍有延迟，机器人就容易跑偏，甚至摔倒。

再比如地面。机器人在仿真环境里训练时，地面是完美平整的。但真实赛场上，地面可能有细微的起伏、有灰尘、有水渍。这些微小的差异，都会影响机器人的抓地力和平衡性。

再比如光线。有些机器人的视觉系统在仿真环境里，能准确识别障碍物。但到了真实赛场，灯光条件和仿真环境不一样，识别准确率就下降了。

你看，这些问题在仿真环境里根本发现不了。只有到了真实赛场，机器人真的摔了、跑偏了、做错了，工程师才知道问题出在哪里。

换句话说，翻车暴露了问题，问题指明了方向，方向推动了改进。8月的运动会上，机器人虽然也出现了不少问题，但比起4月的马拉松，已经有明显进步。100天里，机器人已经从“不稳定地能跑”进化到“系统性地能赛”，完赛率从30%提升到接近100%。这个进步速度远超人类运动员。为什么？因为翻车让技术知道了改进的方向。

自动驾驶也是一样的逻辑。

2016年5月，美国发生了一起自动驾驶事故。一辆特斯拉在佛罗里达州的高速公路上，撞上了一辆正在左转的白色拖挂车。

事后调查发现，当时是强光条件，摄像头把白色车身误判成了天空，没有触发制动。而车上的毫米波雷达，它依靠多普勒效应感知移动目标，对静止或慢速移动的车辆本来就不敏感。这辆车配置了8个摄像头、1个毫米波雷达、12个超声波雷达，但在那个特定的光线条件下，所有传感器都失效了。

这种情况在仿真测试里很难发现。这次事故，也让整个行业意识到单一传感器方案的风险。后来的自动驾驶系统，开始大量采用激光雷达作为补充，形成多传感器融合方案。

换句话说，仿真世界和现实世界之间，存在着本质的差异。业内有个专门的术语，叫“Sim2Real Gap”，就是“从仿真到现实的鸿沟”。

这道鸿沟主要体现在三个方面。

第一个是视觉差距。

仿真环境里的图像，再逼真也是计算机生成的。光线是均匀的，物体表面是完美的，颜色是标准的。真实世界呢？光线会变化，早上、中午、傍晚，阴天、晴天、雨天，每种光线条件下，同一个物体看起来都不一样。物体表面有划痕、有污渍、有磨损，摄像头可能有畸变、有噪点。

特斯拉那个事故就是典型例子。摄像头在正常光线下能识别车辆，但在强光条件下，白色车身和天空的对比度太低，系统就分不清了。

换句话说，仿真世界的图像太“完美”了，反而让AI学不会应对真实世界的“不完美”。

第二个是物理差距。

仿真器的物理引擎再精确，也很难完美复现真实世界。摩擦系数、惯性张量、柔性物体的形变，每一个参数稍有偏差，机器人的动作就会出问题。

这里还有个“圣杯级难题”，让机器人操控柔软的物体。像被套、毛巾这样的东西，在虚拟环境中极难准确还原。它们既能弯曲、折叠，又有一定的刚性和惯性。你抓起一条毛巾，它会因为重力下垂，会因为惯性摆动，会因为材质产生褶皱。这些动态特性，在虚拟环境里要精确建模，计算量会大到算力难以承受。

第三个是复杂性差距。

真实世界的复杂程度，远超仿真环境。你可以模拟一万种情况，但真实世界可能有上百万种。

比如机器人运动会上，操控员和机器人之间的距离稍微拉开一点，机器人就容易跑偏。为什么？因为通信延迟。这个延迟可能只有零点几秒，但对于高速运动的机器人来说，已经足够让它失去平衡。

再比如医疗AI，基层医院的CT机型号五花八门，图像质量参差不齐。病历里有方言、有非标准用语、有医生的个人缩写。真实患者常常合并多种疾病，影像上的表现会互相干扰。这些复杂性，在实验室的“标准病例”里根本体现不出来。

所以你看，问题不是技术不够先进，而是仿真世界和现实世界之间，存在着本质的差异。

这也是为什么说，即使仿真技术再先进，技术还是要在真实世界接受检验。

听到这，有人可能会好奇了，既然要让机器人接受现实检验，为什么不直接让它们做现实任务呢？为什么还要那么复杂，搞一个专门的机器人运动会呢？难道是为了表演吗？

事实上，机器人运动会的核心价值，恰恰不在于表演，而是“排练”和“定义标准”。

首先，排练。比如2025年8月的机器人运动会，不只有竞技赛，还有“场景赛”。组织方和安贞医院、福田汽车等机构合作，在赛场里模拟了医院、酒店、工厂等真实场景，让机器人在药物分拣、清洁服务、物料搬运等任务中竞技。

与其说是竞技，这更像是在为未来排练。因为机器人早晚有一天会在这些地方成为人类的助手，它们需要做的不是高难度表演，而是踏实地完成每件普通却重要的小事，包括抓取一瓶药、折叠一条毛巾、搬起一箱货物。

其次，定义标准。未来，人形机器人运动会也许能像F1一样，定义整个行业的技术标准。

F1的技术规程，从底盘结构到动力单元能效，几乎覆盖了一辆车的全部核心技术。这些规程后来成了汽车工业的上游标准。很多后来走入量产的技术，如碳纤维车身、混合动力系统、空气动力学外形，最初都诞生在F1赛道上。

而人形机器人运动会，或许也能扮演类似的角色，让全球最好的机器人公司，把最强的产品带上赛场，在统一的规则和真实场景下正面交锋。谁的感知系统更精准，谁的决策算法更高效，谁的机械结构更稳定可靠，这些原本分散在实验室里的能力，会被统一放进同一个“竞技坐标系”，从而形成整个行业可比较、可验证、可迭代的标准。

这些技术也许会像F1的创新一样，产生溢出效应。相关的动态平衡、视觉识别、电池管理等技术，未来也许会出现在工厂、医院和家庭中的人形机器人身上，成为具身智能产业的共同底层技术。

换句话说，未来1000天，人形机器人继续“翻车”，也许在所难免。但是，它会一直变好，这也是趋势必然。

关于这个话题，咱们先说到这。

好，以上就是今天的内容。《得到头条》，明天见。

版权归得到APP所有，未经许可禁止转载。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026010917/1898324349895766120/010917.jpeg)

### 💡 精华要点
- 1. 人形机器人的“翻车”不是技术倒退的信号，而是进步的必要条件之一。通过在真实环境中的失败来暴露问题，从而明确改进方向，推动技术迭代升级。
- 
- 2. 仿真世界和现实世界之间，存在着本质的差异：第一是视觉差距；第二是物理差距；第三是复杂性差距。
- 
- 3. 机器人运动会的价值不是为了表演和娱乐，而是为了“排练”和“定义标准”。通过在医院、酒店、工厂等模拟场景中竞技，为机器人未来在真实场景中的应用做准备。
