近日，北京亦莊舉辦全球首場機器人半馬，20支隊伍參賽。最終，來自北京人形機器人創新中心和優必選科技的天工Ultra用2小時40分鐘率先完賽。

▲資料圖 圖據視覺中國

當然，賽場頻現機器人"翻車"：有選手被繩子牽引，有的腿軟、摔跤，有的歪歪扭扭撞線，甚至上演"假摔"鬧劇，投資者戲稱"這是機器人空頭的陰謀"。

此次機器人半馬賽事，既是技術進展的展示臺，也是產業痛點的放大鏡。

為何機器人馬拉松頻頻“腿軟”？

當人類跑者肌肉酸痛時，還能靠意志力堅持沖刺，但機器人若是"肚子餓了"，直接就會撂挑子罷工。這看似滑稽的場景，實則折射出機器人馬拉松面臨的三大技術鴻溝。

第一關：續航焦慮如影隨形

市面上主流機器人"滿電續航"僅夠堅持2-6小時，而馬拉松賽事要求3.5小時內完賽。就像電動賽車中途必須進站換電池，參賽機器人也得在賽道特定點位上演"無縫換電"——這項看似簡單的操作，實則考驗著能量管理系統的精密計算，稍有差池就可能讓機器人"餓暈"在終點線前。

第二關：動態平衡堪比走鋼絲

人類跑步時小腦自動完成百萬次微調，機器人卻要依靠關節處的陀螺儀以0.01度的精度感知姿態，配合每秒300次的算法修正。即便宇樹科技的H1機器人已能跑出5米/秒的短跑成績，但要像運動員般連續數小時保持穩定奔跑，仍需突破諧波減速器、伺服系統等核心部件的性能天花板。

第三關：戶外環境處處是坑

實驗室里的跑步機永遠平坦筆直，真實賽道卻暗藏坡度、彎道甚至側風突襲。這時多模態傳感器化身"全知感官"，強化學習算法則擔任"超級大腦"，讓機器人在復雜環境中既能像獵豹般敏捷轉向，又能如不倒翁般保持平衡。華夏基金在科普中特別指出，這種環境適應能力正是區分實驗室樣品與賽場健將的核心指標。

多模態傳感器發揮什么作用？

賽事冠軍天工Ultra以2小時40分鐘的成績完賽，其背后依托的多模態傳感器融合技術成為關鍵。該機器人通過結合視覺傳感器、慣性測量單元（IMU）、激光雷達（LiDAR）及足底壓力傳感器，實現了對跑道環境、自身姿態及運動狀態的實時感知。這種多模態數據融合使其能精準判斷路面坡度、調整步態頻率，并在長距離運動中維持動態平衡。

然而，其他參賽機器人的表現暴露了當前技術的普遍瓶頸：

環境感知局限：部分機器人因視覺算法對強光/陰影處理不足，導致導航偏差；

動態平衡缺陷：依賴單一IMU數據的機器人易因機械振動產生誤差累積，最終“腿軟”摔跤；

多傳感器協同失靈：某機器人撞線時因LiDAR與視覺數據融合延遲，未能及時規避障礙物。

此次賽事折射出人形機器人產業的三大發展方向：

傳感器硬件創新：

事件相機（Event Camera）、固態LiDAR等新型傳感器正加速商用，其低延遲、高動態范圍特性可顯著提升運動控制精度；

算法架構升級：

基于強化學習的自適應融合算法開始取代傳統濾波方法，如優必選等頭部廠商已研發出可動態調整傳感器權重的決策框架；

場景化技術迭代：

倉儲AGV、服務機器人等領域正推動多模態技術向專用場景深化，例如通過熱成像+毫米波雷達融合實現消防機器人的火場導航。

多模態傳感器的未來價值錨點

此次機器人半馬賽事，既是技術進展的展示臺，也是產業痛點的放大鏡。多模態傳感器技術要實現從實驗室到規?；目缭?，需在以下維度取得突破：

建立跨模態基準測試數據集，推動算法標準化；

研發低功耗異構計算芯片，支撐實時多數據流處理；

深化場景化技術驗證，優先在安防、物流等垂直領域實現商業價值閉環。

正如賽事中既有天工Ultra的穩定表現，也有多數機器人的蹣跚學步，多模態傳感器技術的成熟，或許正如人類運動能力的進化——需要經歷無數次的跌倒與爬起，方能在動態世界中穩健前行。

技術泡沫下的真實需求

投資者戲稱的"機器人空頭陰謀"，實則直指當前人形機器人產業面臨的三大核心矛盾：首先是技術預期與落地速度的錯位，資本市場對通用型人形機器人的熱烈追捧，與其在復雜應用場景中展現的實際性能形成鮮明反差；其次是行業標準化體系的缺失，傳感器接口、數據傳輸協議及安全測試標準尚未建立統一規范，導致各技術方案呈現碎片化發展態勢，既增加了研發成本又阻礙了技術迭代效率；最后是安全冗余設計的不足，賽事中頻現的機器人"假摔"現象，暴露出部分產品在應對突發異常狀態時缺乏多模態安全備份方案，不僅影響作業穩定性，更對人機交互安全構成潛在風險。

這三重矛盾相互交織，正成為制約人形機器人技術突破與商業化進程的關鍵掣肘。