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第二屆人形機器人馬拉松:我們該關注什么?答案藏在團體金牌里

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作者:呂鑫燚

出品:具身研習社

當 2026 北京亦莊人形機器人半程馬拉松的沖線畫面定格,當全新賽事紀錄誕生,整個行業都在討論:這場刷屏產業圈的人機共跑,我們真正該看見、該記住的,到底是什么?

答案,是分量最重的一枚金牌「團體金牌」。

這枚金牌,沒有專屬的唯一得主,它屬于中國具身智能產業里的每一位躬身入局者。正如北京人形創新中心在感謝信中所言,這枚團體金牌,屬于每一家深耕技術的企業主體、每一位在實驗室與賽道上日夜打磨的研發工程師、每一位深挖場景價值的二次開發用戶、每一個筑牢產業根基的供應鏈伙伴,也屬于每一位堅守客觀立場、記錄行業成長的媒體同行。(感謝信請查看文末)

正是這無數個體的微光匯聚,才讓中國具身智能在短短一年間,完成了一場堪稱奇跡的跨越式蛻變。

具身一年,滄海桑田。

作為連續兩年全程陪跑這場賽事的見證者,我們至今清晰記得 2025 年首屆賽事的模樣。起點開跑后,坐車一個多小時抵達終點,再在烈日下堅守許久,才能看到第一個沖線的人形機器人。彼時賽道上僅有 20 余支隊伍參賽,最終僅 6 臺機器人完成全程 21.0975 公里的賽程,完賽率僅 30%;多數隊伍完賽時長普遍在 2.5 小時以上,大多數隊伍摔在起點,磕磕絆絆前行,隊伍間的技術差距宛若天塹。

那一年的賽道,是中國具身智能行業的真實縮影。我們仍處在 “單點突破、少數領跑” 的拓荒初級階段,每一步前行都帶著探索的重量,人形機器人的奔跑,還只是少數玩家的游樂場。

而時隔一年,2026 年的這條賽道,我們看到了足以震撼整個行業的產業圖景:參賽隊伍從 20 余支激增至超百支,規模實現近 5 倍增長;完賽率從去年的 30% 躍升至 90%;整體完賽平均時長較去年縮短超 50%,更有多支隊伍的完賽成績,超越人類半程馬拉松紀錄,甚至絲毫沒給蹲守在起跑線的觀眾去往終點的時間窗口。

更讓我們動容的,從來不是單一數據的飛躍,而是這場進步的底色,它從來不是某一家企業的獨角戲,不是少數領跑者的獨舞,而是中國具身智能全產業鏈上下同頻、協同發展的集體成果,是中國科技產業自主創新、抱團前行最生動的產業注腳。

從去年的 “少數人能跑完”,到今年的 “多數人能跑快”,這條 21.0975 公里的賽道,丈量的從來不止是機器人的奔跑速度,更是中國具身智能產業的成長刻度。而這枚屬于全行業的團體金牌,終將成為中國具身智能從拓荒走向規模化發展的,最珍貴的里程碑。



將兩屆馬拉松和今年新增的機器人勇士挑戰賽結合來看,最能代表中國具身智能技術跨越的,非北京人形機器人創新中心拿下的「雙冠王」莫屬。

首先是今年的半馬賽場,整個行業迎來了一個標志性的拐點:包括北京人形在內的多家頭部企業,徹底取消了領航員跟跑、遠程人工干預。從發令槍響的那一刻起,機器人的全程奔跑,完全依靠自身導航大模型和搭載的傳感器、算法與決策系統,獨立完成全流程的環境感知、路徑規劃、障礙規避、步態調控。

而依托自研「慧思開物」通用具身智能平臺與新一代硬件架構,天工機器人在半馬賽道上完成的三大核心能力躍升,更是直接刷新了行業對人形機器人奔跑能力的認知天花板。



具身天工Ultra

這首先是速度的量級突破。去年天工的平均奔跑速度為 7.2 公里 / 小時,而今年,其平均奔跑速度相比去年提升了超100%,最高奔跑速度更是逼近人類頂尖職業跑者的水平。與之對應的,是 21 公里半程賽程完賽時間的大幅壓縮。

更核心的,是穩定性的本質躍遷。人形機器人高速長距離奔跑,最大的行業痛點,就是高速運動帶來的關節發熱、性能衰減、動態失衡三大難題,這也是人形機器人落地面臨的續航和性能無法兼具的核心痛點。而天工通過自研 400N?m 高扭矩一體化關節,搭配全新液冷散熱系統,直接從硬件根源攻克了這一行業頑疾,整機運行故障率實現量級下降。

同時通過強化學習運控算法的深度優化,天工的跑姿更趨擬人流暢,被評為「最美跑姿」無論是平坦大道、坡道爬升、彎道切角,還是起伏不平的復雜路段,都能實現全程平穩、連續、高效的動態平衡,這份長時穩定的可靠性,正是技術從實驗室走向商用場景的核心前提。

而最具里程碑意義的,是自主能力的徹底質變。今年的天工,通過多傳感器融合定位技術 + 實時動態決策算法的全面成熟,真正實現了從人帶機器跑,到機器自主跑的跨越。無需人工遙控、無需提前預設路線,它就能精準識別實時路況、自主規劃最優奔跑路線、靈活應對賽道上的突發狀況,全程全自主完成比賽,這也標志著天工的具身智能能力,正式邁入了自主可控的全新階段。

看到這里,很多人會問一個直擊產業本質的問題:我們把人形機器人的奔跑能力練到極致,到底有什么用?

答案,就藏在與半馬同期開賽的機器人勇士挑戰賽里。



如果說,半程馬拉松的賽道,是讓天工成為了一個合格的「跑者」,全面驗證了它的運動能力、長時動態平衡能力、高穩定性連續運行能力,練就了一副能扛住極端工況的「好身板」;那么,機器人勇士挑戰賽的賽場,就是讓天工成為了一個能解決實際問題的「工作者」,全面驗證了它走進真實世界、應對復雜場景、完成具體任務的落地能力。

不同于半馬對速度、耐力、穩定性的聚焦,勇士挑戰賽,是為人形機器人落地真實場景設置的「終極模擬考」。賽事設置了通用障礙、人形機器人專屬、四足機器人專屬及終極挑戰四大類賽項,涵蓋窄橋通行、抗洪筑壩、激流攀爬、梅花樁挑戰等多個核心競賽科目。這些科目沒有一個是憑空設計的,每一項都對應著真實世界里的極端工況與剛需場景:窄橋、梅花樁對應著工業巡檢里狹窄、復雜的通行環境;抗洪筑壩、激流攀爬對應著災害救援、應急搶險的高危極端場景;而全流程的任務執行,更是直接對標工業制造、商業服務里的連續作業需求。



具身天工3.0闖關


這場比賽,考驗的從來不是誰跑得快,而是機器人的全地形自適應能力、復雜環境下的任務完成能力,更是對其感知 - 決策 - 控制一體化能力的全維度極限施壓。而這,恰恰是機器人進入千行百業、實現真實場景落地的核心前提,尤其是面對危險、臟亂、枯燥的三 D(Dangerous、Dirty、Dull)場景,只有闖過了勇士挑戰賽的嚴苛試煉,才算拿到了進入真實商用場景的「入場券」。

在今年的勇士挑戰賽中,天工 3.0 展現出的核心能力,依然是貫穿始終的「全自主」。和半馬賽場一樣,全程無人工干預、無遠程遙控,完全依靠具身大小腦協同架構,自主識別地形地貌、實時規劃通行路徑,針對不同的障礙場景匹配不同的通過策略,同時完成全自主的操作任務。



具身天工3.0闖關

這場全自主的極限闖關,讓天工在多個核心維度實現了系統性突破:本體穩定性、具身大小腦協同能力、高動態運動控制能力、復雜環境全自主導航與感知能力、感知 - 控制一體化能力全面成熟。更重要的是,它不僅實現了全尺寸人形機器人高動態穩定控制與全身協同能力的穩定輸出,更驗證了復雜場景下的連續作業能力與系統魯棒性。

而這份能力,恰恰是區分「實驗室 Demo」與「可商用產品」的核心門檻,更是面向真實應用場景的工程化水平與技術成熟度的最好證明。這也是引得天工供應鏈伙伴、二開伙伴紛紛發來祝賀的核心原因。

只有兩個賽場的雙冠加冕合在一起,才真正完成了人形機器人從「能跑」到「好用」的完整閉環,也才能真正證明,天工具備在災害救援、工業巡檢、物流配送、應急保障等真實場景中規模化落地的核心實力;只有把賽道上練出來的核心能力,轉化為真實場景里解決問題的能力;把賽場上捧回的獎杯,變成千行百業里可落地、可復制的商用案例,中國的具身智能,才能真正跑向屬于它的廣闊天地。



當我們為天工在半馬與勇士賽雙賽道拿下的「雙冠王」喝彩時,更值得整個中國具身智能行業銘記的,從來不是一個領跑者的獨舞,而是北京人形機器人創新中心作為國家級平臺,藏在獎杯背后的核心選擇,它沒有把冠軍壁壘越筑越高,反而把自己打磨出的「冠軍能力」,徹底轉化成了推動全行業前行的「公共能力」。



具身天工Ultra沖線瞬間

今年的賽場,除了天工自身出戰外,還有一支刷屏產業圈的特殊隊伍,這支隊伍是「天工二開賽隊」,包含北京大學、深圳大學、復旦大學等多所國內頂尖高校。這些高校參賽隊伍,均基于北京人形開放提供的「具身天工 3.0」「具身天工 Ultra」通用機器人本體,以及「慧思開物」平臺完整的開發工具鏈、算法框架與核心數據集,開展針對性二次開發,并同樣全部以全程無人工干預的全自主模式完成參賽。

這意味著,這些高校團隊不用再經歷「遙控器時代」,在剛接觸時就能丟掉遙控器,也不用在最基礎的硬件、運動控制、環境感知環節耗費數月甚至數年的研發周期,而是直接站在冠軍級的技術底座之上,聚焦于算法優化、場景創新、能力升級的核心命題,把自己的科研成果,直接落地到真實的賽事試煉中。而賽道上數十支高校隊伍的穩定完賽、亮眼表現,恰恰印證了這套開放體系的真正價值。它讓頂尖的具身智能技術,不再是少數頭部團隊的「專屬能力」,而是高校科研群體可觸達、可使用、可二次創新的「公共基礎設施」。

事實上,這份「開放共贏」的產業信念,早在一年前就已經埋下了種子。

2025 年,「天工」拿下首屆人形機器人半程馬拉松冠軍,一戰成名,站在了行業技術的頂端。但就在行業都以為北京人形會把這套冠軍級技術牢牢握在手里時,它做了一個讓整個產業震動的決定:正式開源冠軍運動控制框架 Tien Kung-Lab,把自己歷經無數次測試、打磨、迭代積累的核心算法、長距離奔跑運動控制經驗、動態平衡調優方案,無償共享給全行業。

這份開源,不是邊角料的開放,而是壓箱底的核心能力的共享。它直接幫國內無數科研機構、中小企業、高校團隊繞開了最艱難的技術瓶頸,大幅縮短了人形機器人運動能力的研發周期,也為今年整個行業的集體技術躍升,埋下了最重要的伏筆。

從開放冠軍級核心算法,到搭建全鏈路開源開發平臺,再到賦能高校團隊,北京人形的開放之路,從來不是單點的動作,而是成體系的生態布局。而這套開放體系的價值,已經在一線科研實踐中得到了最直接的印證。



慕尼黑大學二次開發隊伍使用具身天工Ultra參賽

北京大學參賽團隊就直言,正是依托北京人形提供的從仿真環境到真機部署的全鏈路開源開發流程,他們才能在極短的時間內,就訓練出可直接落地部署的運動控制模型,未來,團隊還將基于「具身天工」平臺,深耕多模態無線通感聯覺與具身智能的深度融合,通過構建穩定高效的端云通信鏈路,進一步挖掘人形機器人的智能化上限。

更值得行業關注的是,北京人形的開放布局,早已從算法框架的共享,深入到了具身智能產業最核心的「燃料補給」環節,開源數據集與數據工廠建設。

具身智能的迭代升級,核心驅動力是高質量、多場景、大規模的真實交互數據。但對于絕大多數中小團隊、高校科研機構而言,搭建數據采集體系、積累高質量場景數據集,是一道難以跨越的高門檻。看清了這一行業痛點的北京人形,在開放技術底座的同時,持續推進具身智能開源數據集的建設與開放,同時搭建專業化的具身智能數據工廠,針對工業制造、高危作業、商業服務、民生消費等多元落地場景,完成標準化、高質量的場景數據采集、清洗與標注,持續向全行業開放共享。

如果說開源算法框架是給行業遞了一把「好梯子」,那開源數據集與數據工廠,就是給整個行業鋪就了一條持續向上的「高速路」,從根上降低了行業的研發門檻,讓更多團隊能聚焦于技術創新與場景落地,而不是困在基礎數據的積累里。

我們常說,獨行快,眾行遠。這,才是這場賽事里,比任何一塊金牌都更有分量的產業成果。



第二屆人形機器人半程馬拉松的賽道上,一個貫穿產業發展始終的核心命題,再次擺在所有人面前:人形機器人在賽道上跑出的每一步,最終要奔向哪里?

北京人形用一以貫之的實踐,給出了答案:賽場奪冠,只為產業落地;技術突破,終要服務民生。

從馬拉松賽道上一騎絕塵的「競速冠軍」,到千行百業里扎根落地的「實用先鋒」,北京人形帶著「天工」系列機器人,完成了從「能跑」到「好用」的關鍵跨越,也為整個行業趟出了一條「技術服務于應用」的落地之路。

本屆賽事上最具標志性的一幕,恰恰把這份「賽場到場景」的跨越,演繹到了極致,天工在賽場外正式出任京東養車「首席硅基體驗官」,直接從競速賽場,走到了消費者身邊在離普通人最近的民生消費場景,讓具身智能的價值,被普通人真切感知。



具身天工3.0擔任京東車城“首席硅基體驗官”

事實上,這次落地,只是北京人形「場景落地版圖」的一個縮影。在此之前,天工早已扎根到了千行百業的真實需求里,用一個又一個落地案例,印證著「好用」的核心價值。

在商用服務場景,天工系列機器人早已擔起北京人形創新中心的全自主導覽講解工作。依托自研的「慧思開物」通用具身智能平臺,它實現了全流程無人化自主導覽,不僅把前沿的具身智能技術,變成了面向公眾的科普窗口,更成為了技術自主落地的鮮活示范。

在高危電力場景,北京人形與中國電力科學院深度協同,讓天工走進了高壓巡檢與操作的一線。它用穩定的運動能力、精準的操作控制,替代人工完成高風險、高強度的作業任務,把一線電力工作者從“苦、臟、險、累”的工況中解放出來,真正踐行了技術為人服務的本質。

在高端制造的工業場景,天工已經進駐福田康明斯工廠的核心生產線,承擔起關鍵物流搬運任務。它用 7×24 小時的穩定運行、高適配的場景應對能力,助力工廠實現智能化升級,讓具身智能真正扎根到了實體經濟的毛細血管里。

除此之外,在專業實驗室場景,北京人形與三維天地達成戰略合作,推動實驗室檢測流程的自動化轉型;在智能安防巡檢場景,它與特天集團攜手,把傳統的人工值守升級為全自主智能巡檢,為場景安全筑起了一道可靠的硅基防線。

這一個個落地案例,不是零散的試點嘗試,而是天工從賽道上能跑到場景里好用的完整閉環,更是全行業對其全自主能力、高穩定性、強場景適配性的最硬核認可。

說到底,人形機器人的奔跑,從來不止于 21.0975 公里的賽道。它真正的終點,是工廠的生產線、是城市的巡檢崗、是民生服務的窗口,是每一個能讓人解放雙手、創造更大價值的真實場景。

而這,才是中國具身智能,最該奔赴的遠方。



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