人形機(jī)器人作為人工智能與機(jī)械工程的交叉前沿，正逐步從實(shí)驗(yàn)室走向現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。其中，具身智能的突破尤為關(guān)鍵——它要求機(jī)器人不僅具備“思考”能力，還需通過身體與環(huán)境實(shí)時(shí)交互，完成復(fù)雜動(dòng)作。
一、RoboCup與人工智能的挑戰(zhàn)性演進(jìn) 自1997年IBM“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)擊敗國際象棋世界冠軍后，人工智能領(lǐng)域亟需新的標(biāo)準(zhǔn)問題。盡管AlphaGo(2016年)在圍棋領(lǐng)域的突破引發(fā)關(guān)注，但其本質(zhì)仍屬于靜態(tài)決策類問題。相比之下，機(jī)器人踢足球被提出為更具挑戰(zhàn)性的新目標(biāo)——RoboCup聯(lián)盟于1996年成立，并設(shè)定2050年實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人戰(zhàn)勝人類世界杯冠軍的愿景。 1.國際象棋與機(jī)器人足球的對(duì)比 關(guān)鍵差異：機(jī)器人足球需解決去中心化運(yùn)算（規(guī)則禁止依賴場(chǎng)外計(jì)算機(jī)）、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)響應(yīng)（如避障、協(xié)作）及硬件-算法協(xié)同優(yōu)化問題，本質(zhì)是具身智能的全面體現(xiàn)。 2.RoboCup的技術(shù)驗(yàn)證與早期實(shí)踐 早期RoboCup實(shí)驗(yàn)通過小型機(jī)器人驗(yàn)證了端到端自主踢球的可行性。利用仿真環(huán)境訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，機(jī)器人可實(shí)現(xiàn)尋球、踢球等基礎(chǔ)功能，但受限于硬件算力與傳感器精度，仍需外部相機(jī)輔助定位，且無法應(yīng)對(duì)高強(qiáng)度對(duì)抗。這些實(shí)踐雖原始，卻證明了分布式?jīng)Q策與動(dòng)態(tài)控制的可行性，同時(shí)也暴露了硬件性能（如關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)、能源效率）與算法魯棒性（如多機(jī)協(xié)同策略）的瓶頸。 近年來，一系列的技術(shù)突破聚焦于機(jī)器人倒地后快速起身的難題，涉及高維運(yùn)動(dòng)規(guī)劃（多關(guān)節(jié)協(xié)調(diào)）、復(fù)雜碰撞檢測(cè)（地面接觸點(diǎn)優(yōu)化）及抗干擾能力。 全球研究團(tuán)隊(duì)通過多樣化方法攻克這一挑戰(zhàn)：清華大學(xué)趙陽團(tuán)隊(duì)基于三維空間動(dòng)態(tài)建模模擬人類快速起身動(dòng)作；上海交通大學(xué)優(yōu)化關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)策略以提升速度；UIUC采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)訓(xùn)練。共性目標(biāo)是通過算法泛化（如兩階段課程學(xué)習(xí)）兼容硬件不足，實(shí)現(xiàn)2.5-3秒內(nèi)穩(wěn)定起身，并適應(yīng)斜度地面、負(fù)載干擾等復(fù)雜場(chǎng)景。 3. 機(jī)器人足球的具身智能內(nèi)涵和未來展望 機(jī)器人足球的具身智能內(nèi)涵體現(xiàn)為感知-運(yùn)動(dòng)一體化、去中心化協(xié)同與抗干擾魯棒性。視覺定位需與動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)實(shí)時(shí)閉環(huán)，11個(gè)機(jī)器人需獨(dú)立決策并共享局部信息（如球位置、對(duì)手動(dòng)向），同時(shí)應(yīng)對(duì)碰撞、環(huán)境突變等不可預(yù)測(cè)因素。這一場(chǎng)景更貼近人類真實(shí)世界的復(fù)雜性，要求硬件與算法深度協(xié)同。 當(dāng)前技術(shù)瓶頸包括電機(jī)功率與散熱限制高強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)、仿真-現(xiàn)實(shí)鴻溝（如摩擦力偏差導(dǎo)致策略遷移失效）以及多機(jī)通信延遲問題。未來發(fā)展方向涵蓋混合控制模式（結(jié)合AI自主決策與人類遠(yuǎn)程干預(yù)的“物理電競(jìng)”）和全身智能協(xié)同（拓展至攀巖、騎自行車等多任務(wù)場(chǎng)景），同時(shí)需通過硬件革新（高功率密度電機(jī)、長效電池）與算法魯棒性提升（跨場(chǎng)景泛化能力）推動(dòng)技術(shù)落地。
二、清華大學(xué)人形機(jī)器人足球隊(duì)的技術(shù)實(shí)踐 1.團(tuán)隊(duì)發(fā)展歷程 清華大學(xué)人形機(jī)器人足球隊(duì)成立于2004年，長期參與RoboCup賽事并多次獲獎(jiǎng)。團(tuán)隊(duì)歷經(jīng)多代機(jī)器人迭代： 初期階段：以學(xué)生競(jìng)賽為主，側(cè)重基礎(chǔ)運(yùn)動(dòng)控制； 產(chǎn)業(yè)化合作：2023年，團(tuán)隊(duì)核心成員成立加速進(jìn)化公司，致力于人形機(jī)器人產(chǎn)品的開發(fā)。2024年，加速進(jìn)化BR002機(jī)器人和Booster T1機(jī)器人相繼亮相，展現(xiàn)了強(qiáng)大的運(yùn)動(dòng)能力和智能化表現(xiàn)。 2.技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑 團(tuán)隊(duì)采用仿真與物理實(shí)驗(yàn)結(jié)合的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架： 仿真訓(xùn)練：在虛擬環(huán)境中訓(xùn)練機(jī)器人行走、抗干擾與動(dòng)態(tài)避障能力； 物理部署：將策略遷移至實(shí)體機(jī)器人，并通過視覺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知與目標(biāo)定位。 例如，針對(duì)“倒地后快速起身”問題，團(tuán)隊(duì)提出兩階段課程學(xué)習(xí)法： 基礎(chǔ)階段：在簡化平面環(huán)境中訓(xùn)練機(jī)器人完成正面、側(cè)面起身動(dòng)作； 強(qiáng)化階段：引入復(fù)雜干擾（如斜度地面、負(fù)載壓力），提升抗擾動(dòng)能力。 最終策略可實(shí)現(xiàn)連續(xù)20次被推倒后穩(wěn)定起身，耗時(shí)僅2.53秒。 3.混合控制模式創(chuàng)新 為應(yīng)對(duì)復(fù)雜比賽場(chǎng)景，團(tuán)隊(duì)提出“AI輔助+人工遙控”的混合模式： 常規(guī)場(chǎng)景：機(jī)器人自主決策（如踢球、避障）； 異常處理：人類操作員介入，解決AI無法應(yīng)對(duì)的突發(fā)情況（如策略沖突或環(huán)境突變）。 該模式被定義為“物理電競(jìng)”，結(jié)合了人工智能的實(shí)時(shí)響應(yīng)與人類的全局判斷優(yōu)勢(shì)。
三、人形機(jī)器人踢足球的核心技術(shù)挑戰(zhàn) 1.動(dòng)態(tài)環(huán)境下的多任務(wù)協(xié)同 運(yùn)動(dòng)控制：需實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定行走、快速轉(zhuǎn)向與抗碰撞能力； 視覺感知：實(shí)時(shí)定位球、球門及對(duì)手位置，并動(dòng)態(tài)調(diào)整策略； 多機(jī)協(xié)作：11臺(tái)機(jī)器人需共享信息并協(xié)同攻防，避免決策沖突。 2.硬件與算法的兼容性優(yōu)化 關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)：提升電機(jī)功率與響應(yīng)速度，滿足高強(qiáng)度動(dòng)作需求； 仿真現(xiàn)實(shí)鴻溝：通過策略泛化補(bǔ)償硬件性能不足（如仿真訓(xùn)練中預(yù)設(shè)關(guān)節(jié)力限）。 3.異常處理與魯棒性提升 突發(fā)干擾：如被撞擊倒地、球路徑突變等，需快速恢復(fù)并調(diào)整策略； 長期穩(wěn)定性：確保機(jī)器人在長時(shí)間比賽中維持性能（如散熱、能源管理）。
四、總結(jié) 人形機(jī)器人的發(fā)展標(biāo)志具身智能從單一功能向全身協(xié)同的跨越。踢足球作為典型挑戰(zhàn)，不僅驗(yàn)證了動(dòng)態(tài)環(huán)境下的技術(shù)可行性，更為通用人工智能提供了實(shí)踐框架。未來，隨著硬件性能提升與算法創(chuàng)新，人形機(jī)器人有望在更多領(lǐng)域復(fù)現(xiàn)人類運(yùn)動(dòng)智慧，最終實(shí)現(xiàn)“像人一樣”的自主性與適應(yīng)性。 (本文根據(jù)“2025具身智能機(jī)器人發(fā)展大會(huì)”會(huì)議速記稿整理而成)