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      機器人百米能跑贏博爾特了?這事沒那么簡單

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      人類馬拉松剛破2小時,機器人已經在另一條賽道上追上來了。上個月底,肯尼亞選手Sabastian Sawe創造了歷史,但另一群人——或者說另一群機器——也沒閑著。4月19日,中國手機廠商榮耀研發的機器人在半程馬拉松項目上超過了人類男子紀錄;同一月,宇樹科技的機器人又在百米沖刺上逼近了博爾特保持多年的速度。兩件事湊在一起,讓人忍不住想問:機器人到底能跑多快?以及,讓它們跑這么快,圖啥?

      先說這場半程馬拉松。2025年,北京亦莊搞了第一屆"人機共跑"半馬,人類和機器人在同一條21.1公里的賽道上比賽。今年第二屆,參賽的機器人隊伍數量翻了將近5倍,100多支隊伍帶來了300多臺人形機器人。2025年,最快的自主機器人跑完半馬要2小時40分鐘;今年,這個數字斷崖式跌到了50分鐘出頭。


      另一邊,宇樹科技宣布它的雙足機器人H1型號達到了10.1米每秒的速度。博爾特的百米世界紀錄,平均速度是10.44米每秒。換個說法,那道曾經被視為人類速度極限的紅線,現在機器人伸手就能夠到。

      倫敦帝國理工學院的Petar Kormushev認為,這幾年跑步機器人進步快,有幾個原因。零部件價格大幅下降是一方面,但更重要的是零部件本身變好了——電機更強、效率更高、反應更快。芯片也快了,還不那么耗電,機器能跑更復雜的控制算法。零部件之間的通訊速度提升,傳感器也更小更準。這些因素疊在一起,才有了現在的突破。

      但如果目標就是快,學人類跑步可能并不是最優解。英國伯恩茅斯大學的Behnam Dadashzadeh說得很直白:"人類其實沒那么適合跑步,我們進化主要是為了生存,不是為了跑。"有研究表明,模仿鴯鹋跑步方式的機器人,效率比人形腿設計的機器人高出300%。

      Dadashzadeh還潑了另一盆冷水:讓機器人跑得快,未必能直接轉化成家用或工廠場景的優勢——而這兩個地方,正是人形機器人被認為最有用武之地的地方。真要追求速度,直接裝輪子不就行了?

      Kormushev倒是覺得,雖然市場上未必需要會跑的機器人,但這些比賽本身有價值。"這相當于給硬件做壓力測試,"他說,"你得讓執行器長時間輸出高扭矩,這會導致過熱。落地時的沖擊會沖擊齒輪箱,質量不過關的話,齒很容易崩掉。"也就是說,能跑完半馬還不散架的機器人,它的零部件和整體設計,已經經受了相當嚴苛的考驗。

      這就引出了一個有意思的問題:我們到底需要什么樣的人形機器人?

      從商業敘事來看,人形機器人的賣點一直是"像人"——能在人類設計的環境里工作,用人類設計的工具,走人類能走的路。這個邏輯本身沒問題。但"像人"和"比人強"是兩回事。

      人類的雙足結構是為了兼顧站立、行走、攀爬、搬運、精細操作等一系列需求而妥協出來的,跑步只是其中一項,而且不是最優的一項。獵豹跑得比人快,袋鼠跳得比人遠,鴯鹋比人類更省能量——大自然早就試過各種方案,人類這副身體從來不是為單一性能指標優化的。

      機器人沒有進化的包袱,理論上可以針對特定任務重新設計。但現在的趨勢是,大家先做一個"通用的人形平臺",然后再看它能干什么。這種路徑選擇,某種程度上是技術和商業的雙重妥協:人形更容易獲得關注和投資,也更容易讓人產生"未來已來"的直觀感受;但從工程效率的角度,它未必是最優解。

      跑步比賽的成績,恰恰暴露了這種張力。如果只是為了快,機器人完全可以不長這樣。但它長了人樣,還能跑得飛快,這說明背后的控制算法、材料科學、能源管理已經相當成熟——只是這些能力,最終要用來做什么,現在還不太確定。

      一個可能的答案是:這些比賽本身就是目的。就像早期的汽車比賽推動了內燃機技術,航空競賽推動了空氣動力學,機器人跑步可能也是一種技術驗證和人才吸引的手段。能跑半馬的機器人,未必能幫你做飯;但能做出能跑半馬的機器人的團隊,大概率也能解決其他工程難題。

      另一個角度是,速度可能是人形機器人進入某些場景的入場券。比如搜救——在坍塌的建筑里,機器人需要快速移動,而輪式或履帶式設備可能無法通過復雜地形。這時候,雙足奔跑的能力就有實際價值。再比如配送"最后一公里",如果機器人需要穿越人行道、臺階、草地等各種地形,跑步能力可能比單純的行走更有用。

      但這些場景目前大多還停留在設想階段。現實是,大多數人形機器人還在實驗室和展會里,偶爾進工廠做個搬運演示。它們能做的事情,輪式機器人或固定機械臂往往也能做,而且更便宜、更可靠。

      所以回到最初的問題:機器人能跑多快?從技術趨勢看,超過博爾特只是時間問題。但"有什么用"這個問題,答案還很不清晰。也許最終會發現,跑步能力就像汽車的最高時速——平時用不上,但得有;也許會發現,這是一條繞遠的彎路,真正的應用場景根本不需要雙足奔跑。

      無論如何,機器人在跑道上追得越緊,人類反而越要想清楚:我們造這些東西,到底是為了替代自己,還是為了延伸自己?

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